使用来自 Bag of Word 的 vocab 构建的 SVM 分类

Question

我的目的是构建一个分类器，使用我手动提取的模板对图像 ROI 进行正确分类

这是我所做的。 我的第一步是了解实现上述目标应该做些什么

我已经意识到我需要通过网络研究来创建（模板的）表示向量。因此，我使用 Bag of words 来创建词汇表

我已经使用并将Roy's project 重写为opencv 3.1，还使用了他的food database。在看到他的数据库时，我意识到有些图像包含多个类类型。我尝试剪辑图像，以便每个训练图像仅包含一类项目，但图像现在大小不同

我已尝试运行此代码。结果非常令人失望。它总是指向一个类。

我有什么问题？

1. 我处理训练图像的步骤是否错误？我四处阅读，一些帖子建议图像大小必须是恒定的或至少是纵横比。我对此感到困惑。是否有一些工具可用于调整样本大小？

Answer 1

1. 样本图像的大小无关紧要，因为 Roy 的算法使用从附近兴趣点提取的局部描述符。
2. SVM 是线性回归分类器，您需要为每个类训练不同的 SVM-s。对于每个班级，它会说它是属于那个班级还是其他班级。所谓的一对一。