matlab - 使用训练图像的可变大小的 pig 描述符训练 SVM (MATLAB)

Question

我正在尝试使用 HoG+SVM 将对象分类到不同的类别中。问题是训练图像的维度不同。因此，生成的 HoG 描述符具有可变长度。我已将所有训练图像中的特征提取到一个单元格中。单元格的每个元素 i 是数据集中图像 i 的 HoG 描述符的向量。我的问题是如何使其兼容训练 SVM 分类器(使用 svmtrain 函数)？

Answer 1

正如 lejlot 正确提到的那样，不能使用可变长度向量训练 SVM。

您可以将图像大小标准化为 1，即 256x256。有 3 种可能性可以做到这一点:

1. 围绕中心裁剪 256x256 的补丁。
2. 将图片调整为 256x256，舍弃原始纵横比。
3. 将图像大小调整为 256xM，其中 M < 256 - 保持原始纵横比。然后在左侧和右侧(或顶部和底部)添加灰色条纹以将图像填充到 256x256。

所有变体都由不同的作者使用，您必须检查哪一个最适合您的任务。