Question

如何将hog 特征进行svm matlab

Answer 1

（1）准备训练样本集合；包括正样本集和负样本集；根据机器学习的基础知识我们知道，要利用机器学习算法进行样本训练，从而得到一个性能优良的分类器，训练样本应该是无限多的，而且训练样本应该覆盖实际应用过程中可能发生的各种情况。（很多朋友，用10来个正样本，10来
个负样本进行训练，之后，就进行测试，发现效果没有想象中的那么好，就开始发牢骚，抱怨。。。对于这些人，我只能抱歉的说，对于机器学习、模式识别的认
识，你还处于没有入门的阶段）；实际应用过程中，训练样本不可能无限多，但无论如何，三五千个正样本，三五千个负样本，应该不是什么难事吧？（如果连这个
都做不到，建议你别搞机器学习，模式识别了；训练素材都没有，怎么让机器学习到足够的信息呢？）

（2）收集到足够的训练样本之后，你需要手动裁剪样本。例如，你想用Hog+SVM来对商业步行街的监控画面中进行行人检测，那么，你就应该用收集到的训练样本集合，手动裁剪画面中的行人（可以写个简单程序，只需要鼠标框选一下，就将框选区域保存下来）。

（3）裁剪得到训练样本之后，将所有正样本放在一个文件夹中；将所有负样本放在另一个文件夹中；并将所有训练样本缩放到同样的尺寸大小。OpenCV自带的例子在训练时，就是将样本缩放为64*128进行训练的；

（4）提取所有正样本的Hog特征；

（5）提取所有负样本的Hog特征；

（6）对所有正负样本赋予样本标签；例如，所有正样本标记为1，所有负样本标记为0；

（7）将正负样本的Hog特征，正负样本的标签，都输入到SVM中进行训练；Dalal在论文中考虑到速度问题，建议采用线性SVM进行训练。这里，不妨也采用线性SVM；

（8）SVM训练之后，将结果保存为文本文件。

（9）线性SVM进行训练之后得到的文本文件里面，有一个数组，叫做support vector，还有一个数组，叫做alpha,有一个浮点数，叫做rho;将alpha矩阵同support vector相乘，注意，alpha*supportVector,将得到一个列向量。之后，再该列向量的最后添加一个元素rho。如此，变得到了一个分类器，利用该分类器，直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器（cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()），就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。