如何使用神經網絡保存篩選特徵向量用於分類

SIFT特徵的Matlab實現從http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/找到。在stackoverflow的幫助下。我想將功能保存到.mat文件。特徵是圓形，顏色，二進制圖像中的白色像素數量和篩選特徵。對於我在上面的代碼{[siftImage，descriptors，locs] = sift（filteredImg）}中使用描述符的篩選特徵，我現在的特徵向量是FeaturesTest = [roundness，nWhite，color，descriptors，outputs];使用save（'features.mat'，'Features'）將其保存到.mat文件時;它給出了一個錯誤。
錯誤是這樣的。如何使用神經網絡保存篩選特徵向量用於分類

???錯誤使用==> horzcat參數尺寸不是一致。錯誤在==> user_interface> extract_features at 336 FeaturesTest = [roundness，nWhite， color，descriptors，outputs];

據我所知，我認爲問題是描述符特徵向量大小。它是< 14x128 double>。 14行用於此功能，其他用戶只有一行在.mat文件中。我如何使用其他功能將此特徵向量保存到.mat文件中？

等待回覆。提前致謝。

來源

2011-04-05 Nadeeshani Jayathilake

從我能理解，它看起來像你正試圖把變量roundness，nWhite，color，descriptors和outputs到單一載體中，所有的變量具有獨特的尺寸。

也許最好是使用單元格或結構來存儲數據。爲了將數據存儲在一個細胞，只是改變方括號大括號，就像這樣：

FeaturesTest = {roundness, nWhite, color, descriptors, outputs};

然而，這需要你記住哪個細胞，當你拉回來的數據從.MAT文件。爲你的結構可以更爲有用：

FeaturesTest.roundness = roundness; 
FeaturesTest.nWhite = nWhite; 
FeaturesTest.color = color; 
FeaturesTest.descriptors = descriptors; 
FeaturesTest.outputs = outputs;

然後，當加載.MAT文件，所有的數據將被包含在其結構中，它可以方便地引用。如果您只需要查看顏色變量，您可以輸入FeaturesTest.color，然後按回車，變量就會顯示出來。或者，您可以通過雙擊工作區窗口中的結構來瀏覽結構。

或者，你可以只用save命令，如下所示：

save(filename,roundness, nWhite, color, descriptors, outputs)

希望這有助於。

來源

2011-04-05 22:57:06 whlteXbread

非常感謝。您的解決方案運行良好。 – 2011-04-06 03:49:35

我使用上面提到的方法設置了保存的功能。 FeaturesTest = {圓度，nWhite，顏色，描述符，輸出};現在我的第一個4個特徵被輸入到神經網絡，第五個特徵被輸入到目標。我是這樣寫的。 >> load（'features.mat'，'FFeaturesTest'）; A = FeaturesTest; P = A（：，1：4）'; T = A（：，5：5）'; >> rand（'seed'，491218382）; >> net = newff（minmax（P），T，20）; 現在同樣的錯誤來輸入功能... ???錯誤使用==> horzcat CAT參數維度不一致。錯誤==> minmax at 38 pr {i} = minmax（[p {i，：}]）;你有這個想法嗎？ – 2011-04-06 05:32:44

使用FeaturesTest.color，它不顯示值。相反，它給這個錯誤？嘗試去引用非結構數組字段。 – 2011-04-06 05:52:38

如何使用神經網絡保存篩選特徵向量用於分類

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