第一步:利用SIFT算法,从每张图像中提取特征描述子,将所有的特征集合在一起。 第二步:KMeans聚类获得视觉单词,构建视觉单词词典 第三步:将图像特征映射到视觉单词上,得到图像的特征向量: 第四步:使用SVM对图像(特征向量)进行分类 第五步:预测 首先准备数据,data目录下为train和test目录,每个类别放在一个文件夹下...
5、通过词袋求图片的特征向量,在实验中path指的是路径,训练集路径和测试集路径,输入训练集路径学得图片特征向量和标签,用来输入到SVM分类器中训练模型。输入测试集路径,用来将得到的图片特征向量输入到已经训练好的SVM分类器中求得预测结果,与事实标签进行比较,得到模型在测试集上的正确率。 ```python #计算训练集...
Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主。 (1)主要思想: 在一副图像中,局部目标的表象和形状(appearance and ...
在分类器设计方面,目前常用的有Adaboost分类器、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器、决策树、随机森林、神经网络等[6-7]。针对不同的图像内容,特征的表述能力也不尽相同。文献[8]提出一种基于Kolmogorov-Sinai熵的分类方法,通过构建模糊集进行物体分类。文献[9]采用图像局部区域的梯度特征来描述特征,并...
分类是人脸识别中最常用的一种手段,即特征数据匹配,即在数据库中找到最相似的特征数据,即认为该最相似的特征数据对应的图像与我们要识别的图像最接近,从而判断出人脸图像的ID。 HOG特征通常结合SVM分类器在行人识别中应用效果非常好。将检测窗口中所有重叠的块进行HOG特征采集,并将它们结合成最终的特征向量供分类使用...
近来不断有人改进,其中最著名的有 SURF(计算量小,运算速度快,提取的特征点几乎与SIFT相同)和 CSIFT(彩色尺度特征不变变换,顾名思义,可以解决基于彩色图像的SIFT问题)。 二、HOG(方向梯度直方图) 2.1 HOG特征提取的实质 通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于...
方向梯度直方图(Histogram of OrientedGradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。
场景分类是计算机视觉领域中的一个基础处理过程,在模式识别,机器学习,图像内容理解,图像检索等中扮演重要角色.在特征提取中,经典的SIFT特征因具有对图像的平移,旋转,缩放,甚至对仿射变换保持不变性且具有良好的显着性和鲁棒性而得到广泛应用.而作为分类器之一,SVM以小样本统计机器学习理论为基础,无需依赖于设计者的经...
论文提出采用SIFT特征来完成钉螺图像的描述.为了压缩特征集并进 一 步获得更具代表性的特征子集,对获取的SIFT特征进行K均值聚类.同时,由于支持向量机(SVM)良好 的学习与分类性能,论文以图像聚类后的SIFT特征子集为训练样本,训练支持向量机,获得分类器.最后综 合考虑待检测图像中包含的正特征向量的绝对数量及比例,...