2
긍정적이고 부정적인 훈련 샘플의 돼지 특징을 추출하여 자동차를 분류하고 싶습니다. 문제는 각 이미지에서 얻은 HOG 기능을 어떻게 훈련 가능한 데이터 벡터로 "변환"할 것인지 잘 모르겠다는 것입니다.HOG 서술자 결과의 SVM 학습 (Matlab에서)
편집 : 감사합니다. Bentoy13이 제안한 (감사합니다) 매트릭스를 연결하려고했지만 결합 할 치수가 확실하지 않았습니다. 마지막 질문이 하나 있습니다.이 방법을 사용하면 모든 교육 이미지의 크기를 동일한 크기로 다시 조정해야합니다. 그래서 그것이 여전히 신뢰할 수있는 분류를 가능하게 할 것인지 궁금해하고있었습니다. 그렇지 않으면 어떻게이 문제를 극복 할 수 있습니까?
호그 기능을 추출하는 과정에 대해 궁금한 점이 있으신 분께서는 tutorial으로 HOG 기술자와 그 용도를 이해하는 데 매우 도움이됩니다.
블록의 모든 히스토그램을 연결하는 벡터를 작성하십시오 ([여기] (http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_of_oriented_gradients#Block_normalization) 참조). – Bentoy13