支持圖像特徵分類的SVM？

我實現了空間金字塔匹配算法通過 Lazebnik在Matlab設計的最後一步是做SVM分類。在這一點上，我完全不明白我應該如何做到這一點，我應該提供什麼樣的輸入到svmtrain和 svmclassify功能，以最終得到火車和測試圖像的特徵點座標對。支持圖像特徵分類的SVM？

我有：的SIFT特徵點

座標系圖像上的SIFT特徵點
座標系圖像上
相交內核矩陣
相交內核矩陣測試圖像。

這些我應該使用哪一個？

來源

2012-02-23 Asya

你解決了嗎？ – 2013-04-18 07:31:36

SVM分類器期望作爲輸入的一組對象（圖像）由元組表示，其中每個元組是一組數字屬性。一些圖像特徵（例如，灰度級直方圖）以適於訓練SVM的數值向量的形式提供圖像表示。但是，像SIFT這樣的特徵提取算法會爲每個圖像輸出一組向量。所以問題是：

我們該如何將這組特徵向量轉換爲一個唯一的表示圖像的向量？

要解決此問題，您將不得不使用稱爲bag of visual words的技術。

來源

2012-02-23 21:06:32

我知道關於視覺詞語的包，Lazebnik紙是關於它的。我的問題是如何獲得匹配兩幅圖像的空間信息，而不是說它們是相似的。我想知道SVM的應用是否會讓我更接近或者不接近，或者在使用直方圖/詞典/弓時使用特徵點之間進行精確匹配通常是不可能的？ – Asya 2012-02-24 09:26:38

問題是點的數量不同，SVM希望特徵向量與列車和測試的大小相同。對 SIFT特徵點的火車圖像座標的SIFT特徵點

來源

2012-08-23 12:48:34 mrgloom

座標系圖像

座標不會爲SVM幫助上。

我會使用：

的數目發現SIFT特徵點的
段在小rects的圖像，並使用在特定矩形作爲布爾特徵的SIFT特徵點的存在值。該功能則是rect/SIFT-feature類型的組合。獲取N-Rects和M-SIFt特徵點類型 N * M個特徵。

第二種方法需要圖像的空間標準化 - 相同的大小，相同的旋轉

P.S：我不是在ML專家。我只做過一些關於顯微鏡圖像細胞識別的實驗。

來源

2013-11-08 11:54:22

支持圖像特徵分類的SVM？

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