在Scikit中學習python模塊的支持向量機訓練後通過示例查詢圖像

當我使用訓練集和驗證集執行支持向量機時，我使用混淆矩陣檢查結果，並且都很好。在Scikit中學習python模塊的支持向量機訓練後通過示例查詢圖像

之後，我該如何實現一個系統「通過實例查詢」：我給圖片並返回圖像集中的最相似圖像（基於閾值）？ Python中有一個例子（帶scikit-learn模塊）？

來源

2013-01-19 postgres

您能否包含您正在使用的實際代碼？如果你理解你的分類器如何區分輸入並將它們放入某些類中，這應該很容易。由於您的新輸入在某些類中結束，因此您可以在此類中執行k-nearest neighbor以返回相關結果。 – mmgp

檢索類似圖像不需要分類器。它通常是最近鄰問題，很可能具有高維特徵。關鍵是找到：

你最關心的圖像是什麼字符？形狀？顏色？顏色分佈？目的？
描述圖像特徵的最佳特徵是什麼？如果它是彩色的，那麼你可能需要R/G/B值或直方圖。
你想如何衡量相似性？即距離函數。
你想在這種最近鄰居問題設置中使用哪種算法？選項包括但不限於：kd-tree，局部敏感散列等。Here有一些很好的討論。

來源

2013-01-29 09:16:39 greeness

形狀我使用不變的旋轉功能，如Humoment，solidity和我試圖實現伸長（但我不知道如何）。我用python http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.neighbors.NearestNeighbors.html中的scikit模塊實現了Nearest Neighbor，但它並沒有問我一個距離函數，它可能有一個默認值內？謝謝你的鏈接，現在我讀了 – postgres

教授說我們需要分類器和訓練集來識別相似的圖像，是不是真的？ – postgres

這沒有錯。如果每個圖像都有標籤，則可以使用「NearestNeighbors」作爲分類器。 – greeness

在Scikit中學習python模塊的支持向量機訓練後通過示例查詢圖像

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