تاپيک: Sift و svm
نمايش پست تنها
قديمي ۰۶-۱۹-۱۳۹۲, ۰۱:۳۶ بعد از ظهر   #6 (لینک دائم)
raha_hakhamanesh Male
Super Moderator
 
آواتار raha_hakhamanesh
 
تاريخ عضويت: خرداد ۱۳۸۷
محل سكونت: دنیا
پست ها: 281
تشكرها: 28
253 تشكر در 147 پست
My Mood: Zodranj
پيش فرض

نقل قول:
نوشته اصلي بوسيله s.b نمايش پست
با سلام.
راجع به svm من مثالهایی که دیدم مختصات نقاط، گروه هرکدام از این نقاط و اینکه نوع kernel برای svm مشخص میشد ولی این آرایه دو بعدی که از SIFT بدست آمده است مختصات نقاط رو نداره...
به نام خدا
خب در حقیقت تفاوت های پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر در چنین مواردی مشخص می شود.
شما نیاز ندارید به اینکه موقعیت نقاط را داشته باشید این روش مبتنی بر یادگیری است.

در واقع شما دارید نمونه هایی را به SVM می دهید که می گوید سطح مورد نظر دارای عیب است. وقتی می خواهید با SVM کار کنید باید نمونه ها را تفکیک کنید مثلا نمونه معیوب و نمونه سالم. خب پس دو ماتریس خواهید داشت ماتریس اول مربوط به نمونه های سالم و ماتریس دوم مربوط به نمونه های معیوب. که این ماتریس ها توسط یک توصیف کننده مثل SIFT تولید شده اند.

مثال:

كد:
A is a Matrix [1000, 128] of good surfaces B is a Matrix[5000, 128] of bad surfaces TestData = [A, B] TestLbl=[1 for A, -1 for B]
training_instance_matrix = TestData; training_label_vector = TestLbl; model = svmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix, ['-t 0']); %================================== testing_instance_matrix = TestData; testing_label_vector = TestLbl; [predicted_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model);
__________________
.
.
.
برای تشکر دکمه مخصوص وجود دارد لطفا پست هرز ایجاد نکنید
.
.
اینقدر از دسترسی نداشتن به مقاله شیون نکنید

مقالات انگلیسی: ایران سای (ISI, IEEE, ACM)
مقالات فارسی: سیویلیکا (کنفرانس داخلی)
مقالات فارسی: مگ ایران (ژورنالهای داخلی)
raha_hakhamanesh آفلاين است   پاسخ با نقل قول
از raha_hakhamanesh تشكر كرده است:
s.b (۰۶-۱۹-۱۳۹۲)