在HOG特征提取之后训练SVM分类器

Question

我正在尝试训练SVM分类器并将其用于人体检测。我有大约3000个正样本和3000个负样本用于培训。 HOG功能用于特征提取（我没有使用任何OpenCV代码用于HOG，而是直方图是使用单独的C ++代码计算的）。但是对于训练和预测，我依赖于OpenCV SVM.train（）和SVM.predict（）类。 当我运行代码时，我将SVM分类器转储（使用＆＃34; SVM.save＆＃34;），但是当我使用它来预测图像时（这里我使用的是用于训练的相同图像）我看到几乎所有的负面图像被错误地归类为正面。 我甚至试过改变＆＃34; CvSVMParams params＆＃34;，但它没有给我任何结果。

使用的参数是：

params.svm_type    = CvSVM::C_SVC;
params.kernel_type = CvSVM::RBF;
params.term_crit   = cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 1000, FLT_EPSILON);

对此提出任何建议/意见都会有很大帮助。

先谢谢。