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jaley1122

新虫 (初入文坛)

[求助] 关于图像分类的问题想请教下几个问题,才接触这方面的东西~ 已有1人参与

我是要对图像中的目标进行分类的,用的是SVM分类器,比如行人检测,要把行人与非行人分类,如果现在已经把样本的特征提取好了然后SVM已经训练好了,现在我的问题是怎么把一副图像中要分类的几个候选区域送入分类器进行分类呢,是利用剪切函数吗?还是有其他的方法?分类后把不是行人的候选区域去除掉,只留下是行人的候选区域,然后在原图像上框出来,这步该怎么实现?
才接触分类器方面的,很多基础知识不太懂,请教下高手!
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jaley1122

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
6楼: Originally posted by gorgan at 2013-12-27 13:24:32
有两种方法:
一种是将候选区域剪切后不提取特征,直接变为一维矢量,输入到分类器,不少人脸分类器就是这么做的
第二种是将候选区域剪切后分别提取特征变为一维矢量,输入到分类器...

谢谢回复,嗯,大概明白点了,不过我做SVM分类是要提取特征的
7楼2013-12-27 15:53:42
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小米2011

新虫 (初入文坛)

建议给出训练样本的特征提取办法
2楼2013-12-27 03:50:07
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jaley1122

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
2楼: Originally posted by 小米2011 at 2013-12-27 03:50:07
建议给出训练样本的特征提取办法

我提取的是HOG特征,我现在遇到的是怎么把一副图像中要分类的几个候选区域送入分类器进行分类,这个步骤有点迷糊~
3楼2013-12-27 09:16:53
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gorgan

木虫之王 (文学泰斗)

无意苦争春

【答案】应助回帖

★ ★
感谢参与,应助指数 +1
jaley1122: 金币+2, ★★★很有帮助 2013-12-27 13:16:58
做人脸图像分类的时候,都是把相同维度的二维的人脸图像变成一维的矢量,输入到分类器中
同理,行人检测的每个二维区域也应该是相同维度的,都变成一维矢量,输入到分类器中
无我相,无人相,无众生相,无寿者相
4楼2013-12-27 10:10:16
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