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我想合并Histogram of oriented gradients和 Local Binary Pattern使用Support Vector Machine 。但是，这些特征具有不同的维度。我怎样才能将它们结合起来？
最佳答案
nikie 的上述评论是正确的:您可以连接这些功能。因此，对于每个数据点(图像)，特征向量将如下所示:
[HOG1、HOG2、...、HOG4608、LBP1、LBP2、...、LBP7424]
其中 HOGn 是 HOG 特征中的第 n 个特征等。
您的数据集的大小将达到(图像数量，4608+7424)。
关于machine-learning - 将多个特征与 svm 结合起来，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14365067/
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