正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128(从完全不包含人体的图片中随机剪裁出64*128大小的用于人体检测的负样本)。
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2013-11-14 21:07:00
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在2005年CVPR上，来自法国的研究人员NavneetDalal和BillTriggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现，Hog+SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的...
原创
2021-07-16 15:02:31
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一般做分类比较重要的有三个步骤，每一步都对分类结果有很大的影响1.找到合适的特征，举个栗子，例如题主的年龄估计，可以对图像进行预处理二值化(对图像分类这步很重要), 之后取横向的线的数目作为一个特征(纯属猜测，不确定这个特征是否有效),把很多个特征组成一个特征向量2.选择合适的分类器，常用的分类器有SVM,LR,ANN等，对不同场景使用合适的分类器,上面有朋友提到LR，当然LR比较简单而且速度...
原创
2021-06-10 18:21:49
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一般做分类比较重要的有三个步骤，每一步都对分类结果有很大的影响1.找到合适的特征，举个栗子，例如题主的年龄估计，可以对图像进行预处理二值化(对图像分类这步很重要), 之后取横向的线的数目作为一个特征(纯属猜测，不确定这个特征是否有效),把很多个特征组成一个特征向量2.选择合适的分类器，常用的分类器有SVM,LR,ANN等，对不同场景使用合适的分类器,上面有朋友提到LR，当然LR比较简单而且速度...
原创
2022-03-02 09:26:54
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这篇是我暂时学的教程里的所有东西了，我也都加上了我的理解。但SVM是门学问，还要继续学的更深一点
SVM分类器里面的东西好多呀，碾压前两个。怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法。 今天学到的也应该只是冰山一角，懂了SVM的一些原理。还得继续深入学习理解呢。 一些关键词：&nb
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2023-11-28 21:16:52
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#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "stdafx.h"
#include <ml.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>
using namespace cv;
u
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2016-04-17 19:46:00
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使用Python实现KNN算法解决简单分类问题KNN分类KNN算法属于监督学习算法，它可以解决分类问题，也可以解决回归问题。对于一组带标签的数据，当我们使用KNN算法进行分类时，有两种分类方式。KNN的分类是有参照点的，它会参照周围的 个结点的标签，来划分适合这个加入点的标签，初始假设 ，第一种分类方式，根据最近的 我们将加入点周围最近的 个点找出来，加入点的标签类别就是它周围这 第二种分类
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2023-09-20 04:34:00
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使用HOG+SVM对数字进行分类模型训练与测试。
原创
2023-03-31 10:29:41
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感知机 要理解svm，首先要先讲一下感知机（Perceptron），感知机是线性分类器，他的目标就是通过寻找超平面实现对样本的分类；对于二维世界，就是找到一条线，三维世界就是找到一个面，多维世界就是要找到一个线性表达式，或者说线性方程: f(x) = ΣθiXi 表达式为0，就是超平面，用来做分界线
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2019-12-17 10:31:00
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在这里，我提供了一个真正的线性分类实现代码，以及一个用scikit-learn对一张图片中的内容分类的例子。4大参数化学习和线性分类的组件我已经多次使用“参数化”,但它到底是什么意思？简而言之：参数化是确定模型必要参数的过程。在机器学习的任务中，参数化根据以下几个方面来确定面对的问题：数据：这是我们将要学习的输入数据。这些数据包括了数据点(例如，特征向量，颜色矩阵，原始像素特征等)和它们对应的标签
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2023-07-12 14:11:09
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1 内容介绍为了满足人工智能在目标识别方法中的应用需求,需要具备对海量数据进行智能分类、识别、判读的能力.进一步挖掘了目标特性数据库数据,并将基于HOG+SVM的目标识别算法应用于红外目标识别过程中.选择采集到的汽车、直升机、飞机、舰船、无人机等目标,并结合HOG算子与SVM分类方法来实现目标检测与分类算法,从而实现了目标智能化分类研究,为后续目标特性的进一步分析以及导引头智能化算法设计提供了支撑
原创
2022-09-19 17:38:05
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快乐虾http://blog.csdn.net/lights_joy/欢迎转载，但请保留作者信息在opencv中支持SVM分类器。本文尝试在python中调用它。和前面的贝叶斯分类器一样，SVM也遵循先训练再使用的方式。我们直接在贝叶斯分类器的測试代码上做简单改动。完毕两类数据点的分类。首先也是先创
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2017-04-25 15:42:00
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言 整理SVM（support vector machine）的笔记是一个非常麻烦的事情，一方面这个东西本来就不好理解，要深入学习需要花费大量的时间和精力，另一方面我本身也是个初学者，整理起来难免思路混乱。所以我对S
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2023-07-12 22:04:30
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1 HOG目标特征提取HOG特征是目前传统目标检测范畴内应用最广、研究最深的特征。首先，对图像x方向的水平梯度和y方向的的优势在于效果更好。图1 梯度方向直方图特征的定义。
原创
2022-10-03 01:27:53
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利用sklearn执行SVM分类时速度很慢，采用了多进程机制。 一般多进程用于独立文件操作，各进程之间最好不通信。但此处，单幅影像SVM分类就很慢，只能添加多进程，由于不同进程之间不能共用一个变量（即使共用一个变量，还需要添加变量锁），故将单幅影像分为小幅，每小幅对应一个进程，每个进程对该小幅数据分 ...
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2021-11-03 21:53:00
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支持向量机：将不同类样本在样本空间进行分割，得出一个间隔最大超平面。调用OpenCV中SVM分类器流程如下：1）建立训练样本注意：CvSVM的train函数要求训练样本存储在float类型的Mat结构中，故需将训练数据存储为符合条件的Mat变量中。2）设置SVM分类器参数注意：此处主要涉及到SVM分类器相关参数设置。下面是自己对SVM分类器相关参数总结。 参数介绍 degree:内核函数
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2024-01-28 19:59:47
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想问一下各位大佬，在对数据集做svm分类时在这个部分一直报这个错误是因为什么呀
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2023-06-21 20:37:19
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1. 理论基础使用OpenCv进行行人检测的主要思想: HOG + SVM HOG: 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征. SVM: (Support Vector Machine)指的是支持向量机，是...
原创
2021-09-01 10:58:52
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这是我自己实现的SVM多分类器的Github代码,有需要自取。这是MATLAB版本的实现，以后会更新python版本的实现https://github.com/yingdajun/SVM-
原创
2021-09-08 10:15:56
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SVM的理论知识见 SVM的一些总结与认识 --入门级 之前一直以为，用SVM做多分类，不就是用多个SVM分类么，请形状类似于一个二叉树，如下： 即，将所有样本当作输入，其中在训练第一个分类器SVM_1的时候，其正样本为属于类别1的样本，其负样本为剩余的其他所有样本，这就称为 一对其余法，这样做虽然训练的时间从道理上来讲是相对较快的，但是它会带来一系列的问题： 1. 有可能有一个样本在
