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我的问题是如何使用 SVM 方法对两种动作进行分类：跑步和行走。首先我有 02 个视频（第一个动作是跑步，第二个是走路），之后，我将它们转换为二进制图像 MC 和 MM 序列（我使用了轮廓检测，即：02 矩阵仅包含 1和 0)。

  • MC：是一个维度矩阵（120 * 160 * 65），65是“第一个视频的帧数。
  • MM：是一个维度矩阵（120 * 160 * 87），87是“第二个视频的帧数。

问题：

  1. 我如何使用 SVM？如何形成我的数据矩阵和我的组向量？
  2. 我应该直接使用 matlab 命令svmtrain，svmclassify并根据我的问题调整它们还是我必须编写自己的代码？
  3. svmsacling对我来说重要吗？
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1 回答 1

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如果要使用 SVM 对视频进行分类 1）您需要选择特征描述符/s（特征提取）。例如，如果背景是静态的，当人跑步时，像素的数量可能会大于人走路的情况。选择合适的特征是最重要的一步。使用原始数据文件可能不起作用。2）您需要使用 svm 工具。LIBSVM (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/) 是最好的工具之一。3）如果您阅读文档（http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf），您会发现缩放通常会提高 SVM 性能。

于 2012-01-17T23:05:33.600 回答