减少HOG中的误报

Question

我已经使用HOG实现了汽车探测器，目前工作正常。不幸的是，我对分类器有很多误报。
到目前为止我做了什么
我已将样本的比例（正数：负数）从1:1更改为1:3，并将误报降低到某种程度。有人可以帮助减少分类器的误报 我实施HOG的方法
获取完整图像的HOG功能（仅限块）。 根据标签信息和窗口大小提取正面特征。 通过随机绘制矩形并检查与我感兴趣的对象的碰撞来提取负样本。 训练线性svm。 测试分类器。

Answer 1

也许这不是完美的解决方案，但我希望它可以帮到你。

我正在使用HOG描述符+ SMV分类器进行特定的对象检测。为了减少误报结果，尽管调整错误和真实训练样本的数量很重要，但最后我必须根据经验调整径向基函数（RBF）内核SVM的GAMMA和Cost参数。可能如果你增加了你的GAMMA值，你会得到更少的误报结果，但也许会有一些未命中的检测。

高斯核（γ）的反宽参数对软边际常数的固定值的影响。对于小的γ值（左上），决策边界几乎是线性的。随着γ的增加，决策边界的灵活性增加。大的γ值导致 过度拟合（底部）。

我留下一些链接作为参考：

A User’s Guide to Support Vector Machines

Using SVMs for Scientists and Engineers

的问候。