SVM響應問題opencv

我正在研究乳腺癌檢測系統並使用miniMias數據集。我在最後一步，我從ROI和不同ROI提取SIFT，SURF功能我有不同數量的功能，所以我得到了不同數量的描述。我在做什麼？SVM響應問題opencv

發現至少SIFT，SURF數描述所有數據集（這樣的訓練數據大小相同）的。
在單個矢量（首先篩選然後衝浪）中插入兩個SIFT，SURF描述符（起始索引到最小長度）。

所以，這就是我想過去功能SVM，但我沒有得到的測試數據所需的響應，精確度是檢驗數據低於50％。我也試過洗牌，但結果相同。功能有問題嗎？有人可以告訴我該怎麼辦？

這是我如何設置SVM參數。

CvSVMParams params=new CvSVMParams(); 
params.set_svm_type(CvSVM.C_SVC); 
params.set_kernel_type(CvSVM.LINEAR); 
TermCriteria termC = new TermCriteria(TermCriteria.MAX_ITER, 100, 1e-6); 
params.set_term_crit(termC); 
CvSVM classifier = new CvSVM(); 
classifier.train(feature, label, new Mat(), new Mat(), params);

來源

2017-05-26 Ubaid Tanoli

在SVM中有很多參數可以幫助我們獲得準確的結果。一些是： -

1）選擇適合我們的訓練數據的內核類型，使用線性內核嘗試使用其他類型的內核（如RBF）並查看精度，然後選擇最高精度的內核類型。順便提一下，RBF主要用於內核類型，對於非線性可分離數據集表現更好。

2）選擇最佳參數C和伽馬值。您必須爲opencv SVM中的C和gamma參數選擇最佳值，或者也可以使用SVM的train_auto方法代替train，然後此方法將自動選擇C，gamma和其他參數的最佳值。

使用類似下面的代碼是C++，但很容易將它更改爲Java

cv::SVMParams params; 
     params.kernel_type = CvSVM::RBF; //CvSVM::RBF, CvSVM::LINEAR ... 
     params.svm_type=SVM::C_SVC; 
     params.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS,100000,0.000001); 

SVM svm; svm.train_auto(samples,labels,Mat(),Mat(),params,2,SVM::get_default_grid(SVM::C),SVM::get_default_grid(SVM::GAMMA),SVM::get_default_grid(SVM::P),SVM::get_default_grid(SVM::NU), 
        SVM::get_default_grid(SVM::COEF),SVM::get_default_grid(SVM::DEGREE),false); 

    char *fs="svmFile.yml"; 
    svm.save(fs);

來源

2017-05-27 14:41:01 Yirga

'CvParamGrid'不包含（get_dufault _.....）。有沒有其他方法？ –

嘗試使用SVM.get_default_grid（CvSVM.GAMMA）使用此鏈接http://docs.opencv.org/java/2.4.2/org/opencv/ml/CvSVM.html#train_auto(org.opencv.core.Mat – Yirga

我已經手動完成了它（使用這些方法創建了自己的類），但是具有相同的準確性 –

SVM響應問題opencv

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