Question

我需要对汽车占用空间的HOG功能进行分类。训练数据的特征长度为56×144，测试数据特征长度为28×144。训练数据包含正样本和负样本。如何使用SVM分类器在MATLAB中使用这些数据进行分类。这是我在训练时所了解的语法。

"Mdl = fitcsvm(X,Y)

但是我没有从中得到任何想法..我需要用这种语法提供训练数据和测试数据？

请帮帮我..

代码是

TR1 = trainOf; ％占用图像HOG功能

TR2 = trainVf; ％空图像HOG功能

X = [TR1; TR2]; ％整个培训数据

Y = xlsread（＆＃39; CLASSLABEL.xlsx＆＃39）;培训数据的％class标签

svmStruct = svmtrain去（X，Y）;

classes=svmclassify(svmStruct,testf,'showplot',true); `

Answer 1

我建议你使用另一个SVM工具箱libsvm。链接如下： http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

将其添加到matlab的路径后，您可以训练并使用您的模型：

model=svmtrain(train_label,train_feature,'-c 1 -g 0.07 -h 0'); 
% the parameters can be modified
[label, accuracy, probablity]=svmpredict(test_label,test_feaure,model);

希望这会对你有帮助！

具有HOG功能的2类svm分类

1 个答案: