Я пытаюсь классифицировать изображения на основе поддержки векторной машины (SVM). Но не было никакого правильного алгоритма для реализации. Любая помощь в классификации изображений на основе SVM приемлема. Т.е. как SVM работает в классификации изображений? SVM-алгоритм для реализации в Java?Поддержка алгоритма векторной машины для классификации изображений
Я думаю, что вы имеете в виду поддержка Vector Машины ...
SVM входит в Statistics Toolbox для MATLAB и в WEKA библиотеке, которая находится в Java. И, конечно же, есть libsvm
Что касается использования SVM для классификации изображений, это очень широкий вопрос. Сначала вам нужно решить, как представлять изображения как векторы объектов, которые вы можете использовать в SVM. И как это сделать, зависит от вашей конкретной проблемной области. Есть много научных работ по этому вопросу.
Да Это векторная машина поддержки. Я представляю изображения в однородности, корреляции, контрастности, энергетических особенностях. Теперь я должен использовать SVM для категоризации изображений на основе количества скилов, доступных на изображении. –
Хорошо, можете ли вы организовать эти функции в вектор? Один вектор на изображение? Если да, то вы можете создать набор тренировок из этих векторов и соответствующих таблиц (например, «скин» или «нет скинов»). Затем вы передаете тренировочный набор в функцию 'svmtrain' или то, что оно вызывается в вашей реализации. Вам нужно будет посмотреть документацию для любой реализации, которую вы используете для получения более подробной информации. – Dima