训练具有SVM光的分类器用于物体检测

Question

我正在使用SVM-light。我想使用SVM-light来训练用于物体检测的分类器。我想出了开始培训的语法：

 svm_learn example2/train_induction.dat example2/model

我的问题：如何从一个构建“train_induction.dat”  一组正面和负面的图片？

Answer 1

这个问题分为两部分：

• 在使用SVM的图像中，我应该使用哪种特征表示进行对象检测？

• 如何使用（无论哪种特征表示）创建SVM-light数据文件？

有关第一个问题的介绍，请参阅Wikipedia's outline。基于Bag of words或有时SIFT或SURF功能的HOG模型是相当标准的。

对于第二种，它很大程度上取决于您要使用的语言/库。可以使用OpenCV，vlfeat或许多其他内容从图像中提取要素。然后，您可以将这些功能转换为SVM-light格式，如the SVM-light homepage所述（该页面上没有锚点;搜索“输入文件”）。

如果您使用您想要使用的语言和库进行更新，我们可以提供更具体的建议。