如何在svm中预测真实数据的标签？

Question

我的代码是从实时视频中对性别进行分类，并且我已经使用svm进行分类..我希望通过svm正确分类但是它没有..这是我使用dct进行特征提取后的代码，我做了新模型包含由网络摄像头捕获的区域数据，用于名为me2模型的预测功能..请给我一些帮助

sample = coefficent';

        training=X ;
        group = Y;

这是模型包含网络摄像头捕获的区域数据

  load    me2.mat   
 Test3=XX;
     Y3=YY;

[Y，X] = libsvmread（'SPECTFlibsvm.train'）;   model = svmtrain（Y，X，' - c 16 -g 0.0156'）;

[predict_label，accuracy，prob_estimates] = svmpredict（YY，XX，model）;即使它没有给我任何错误消息，此行代码也不起作用

         if predict_label==1
            x='Male';
        else
            x='Female';
         end