HOG描述符结果的SVM训练（在Matlab中）

Question

我希望通过提取正面和负面训练样本的猪特征来对汽车进行分类。问题是，我不确定如何处理从每个图像中获取的HOG功能，以便将它们“转换”为可训练的数据向量。

编辑：谢谢，这清除了一些事情。 我已经尝试连接Bentoy13建议的矩阵（谢谢），但不确定连接的维度。 我只有最后一个问题，使用这种方法意味着我必须将所有训练图像重新缩放到相同的大小。所以我想知道这是否仍然可以实现可靠的分类。如果没有，我该如何克服这个问题？

对于可能对提取生猪特征的过程有疑问的其他人，我刚刚发现这个tutorial，这对理解HOG描述符及其用途非常有帮助。

Answer 1

使用reshape(h,[],1);或直接h(:)来矢量化块内的直方图。您也可以考虑对每个向量进行归一化。