Question

我正在进行项目拇指识别。以下是代码我正在读取订单42 X 25的118张图像并将它们存储在训练矩阵中。

training=zeros(118, 1050);

imagefiles = dir('*.png');      
nfiles = length(imagefiles);    
for ii=1:nfiles
    currentfilename = imagefiles(ii).name;
    I = imread(currentfilename);

    BW=im2bw(I,graythresh(I));    

    temp = reshape(BW,1,1050);
    training(ii,:)=temp;
end

现在我正在创建一个labelData矩阵，为图像指定标签。

labelData = zeros(118,1);
labelData(1:50,:) = 0; 
labelData(51:83,:) = 1;
labelData(84:118,:) = 2;

在这里，我通过提供训练数据和标签数据来训练我的系统。

options=optimset('MaxIter',5000);
SVMStruct =  svmtrain(training,labelData,'Kernel_Function','linear','QuadProg_Opts',options);

但是当我运行此代码时，它会给我一个错误，如

Error 1 : SVMTRAIN only supports classification into two groups. GROUP contains 3 groups.
Error 2 : SVMStruct = svmtrain(training,labelData,'Kernel_Function','linear','QuadProg_Opts',options);

请帮助我在工作正常之前使用它的问题是什么，但现在我不知道发生了什么。提前谢谢。

Answer 1

错误1告诉您问题所在 - MATLAB内置SVM仅支持二进制分类。您正在分配3个班级。

您的选择是：

构建三个分类器：0对1,2然后是1对0,2然后是2对0,1并查看每个分类器的输出。
构造0与非0然后1对2
使用LIBSVM或svmlight或其他此类软件包中的多类SVM培训师。

Answer 2

错误信息非常清楚。 MATLAB的svmtrain不支持多类分类，即只允许两个类。

所以，你有两个选择：1）编写自己的multiclass classifier作为svmtrain的包装器。您可以实施one-all-all或one-vs-one策略。 2）使用已支持多类分类的svm实现，例如libsvm。

Answer 3

您的问题在标签数据向量中检查并找到了错误，如果课程数量超过那么，找到OAA架构师。

使用SVM算法在matlab中进行拇指识别

3 个答案: