我使用精明算法从图像中检索轮廓。有一个描述符图像并放入 SVM 并找到相似之处就足够了吗？或者我需要其他特征，如伸长率、周长、面积？我谈论这个，因为受到这个例子的启发：http ://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_digits_classification.html我首先给出我的灰度图像，其次是精明的算法风格，在这两种情况下我的混淆矩阵都很多为 0，例如精度、召回率、f1 分数、支持度量
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我的建议是：
除非您的数据库中的图像数量很少和/或识别将非常具体（例如，不是随机的事情），否则我强烈建议您应用一个或多个特征提取器，例如SIFT、傅里叶描述符、Haralick 的特征, Hough 变换以提取更多细节，这些细节可以总结在一个短向量中。
然后，您可以在所有这些之后应用 SVM 以获得更高的准确性。
于 2015-04-17T08:52:23.200 回答