在opencv中使用svmlight模型文件

Question

我一直致力于基于HOG特征的行人检测分类器的训练。目前，我所做的工作如下：

( a)提取所有文件的HOG特征，即正和负特征，并使用标签保存这些特征，即+1表示正，-1表示文件中为阴性。

B)下载svmlight，提取二进制文件，即svm_learn、svm_classify。

( c)将“培训文件”(features )传递给svm_learn二进制文件，该二进制文件为我提供了一个模型文件。

( d)将“测试文件”传递给svm_classify二进制文件，并在预测文件中得到结果。

现在我的问题是“下一步做什么，怎么做？”我想我知道现在我需要使用openCV中的“模型文件”而不是“预测文件”来检测视频中的行人，但是在某个地方我读到openCV只使用了一个支持向量，但是我得到了295 SV，所以我如何将它转换成一种适当的格式并使用它，以及任何进一步的强制步骤(如果有)。

我真的很感激你的好意！

Answer 1

OpenCV (想必您正在谈论的CvSVM) )只使用一个支持向量是不正确的。正如QED所指出的，OpenCV所做的是将线性支持向量机优化到一个支持向量机上。我认为这里的思想是支持向量定义分类裕度，但是要进行实际的分类，只需要分离超平面，并且可以用一个向量来定义。

由于您有一个svmlight模型文件，而且CvSVM无法读取该文件，因此您有以下选项：

1. 训练一个CvSVM并将模式保存为一个CvStatsModel文件，您可以在以后加载tha以获得支持向量。
2. 编写一些代码，将svmlight模型文件转换为CvStatsModel文件(但为此您必须理解这两种格式)。
3. 获取支持模型文件的svmlight源，并将其集成到OpenCV应用程序中。
4. 您可以使用LIBSVM代替，但实际上您所面临的问题与svmlight相同。

有关如何转换支持向量以便与HOG检测器一起使用支持向量的想法，请参阅训练自定义支持向量机与HOGDescriptor在OpenCV中使用