matlab - 使用 libSVM 进行相似性预测的支持向量回归

Question

我想使用 LibSVM 进行支持向量回归。我想要人脸的相似度得分。现在，当我训练我的脸时，我会将形状脸特征作为自变量，并将分数（0.1-1.0 之间的任何值）作为我的因变量。真正的正面脸将训练为 1.0。否则，将根据训练图像的质量将部分人脸训练为 0.1-1.0 之间的分数。在预测阶段，当给定测试图像的形状特征时，我希望得分在 0-1.0 之间。这意味着，我们将有一个自变量（特征向量）和一个因变量（分数在 0-1 之间）因变量。

Answer 1

请参阅http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/#weights_for_data_instances以应用实例权重。

在 LibSVM Matlab 接口中，使用规范为svmpredict：

[predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix [, 'libsvm_option']);

我相信第三个返回参数decision_values/prob_estimates是您正在寻找的输出分数。