Я запутался в том, как сделать метод «извлечения признаков» Я хочу использовать SVM для применения «распознавания объектов» в изображениях, В примерах Emgu есть пример, в котором содержится XML-файл, содержащий функции кошки! и я с недели пытаюсь узнать, как они это сделали и какие методы они использовали и я наткнулся на эту страницу http://experienceopencv.blogspot.com/2011/02/learning-deformable-models-with-latent.html который отображает шаги! Это так сложно, плюс не мог сделать это сам Я так потерян! Может ли кто-нибудь сказать мне соответствующий метод "извлечения возможностей" Совместимый с обучением SVM? У Accord есть пример SVM, но он написан от руки и не имеет отношения к цветным изображениям = ( какие-нибудь вспомогательные ссылки? спасибо
Вам нужно сосредоточиться на фильтре Габора, который является продвинутым экстрактором для распознавания лиц и объектов.
все методы извлечения функций совместимы с SVM ... вам просто нужно выбрать один ... выбрать один и получить функции, а затем ввести эти функции в SVM .... объяснение того, что такое извлечение функций здесь http://en.wikipedia.org/wiki/Feature_extraction