Accord.Netを使用してsvmで訓練するExcelファイルにオブジェクトの機能を保存

Question

私はサーフとSVMのサンプルを協調ライブラリのサンプルで調べました。「SURF」から取得した機能をどのように保存できますか？フィーチャ（すなわち、関心点）はレコードであり、いくつかのフィールドとfloat（Descriptor）の配列を含んでいるため、SVMサンプルではすべての列が単なる値であり、レコードにはリストが含まれていませんXOR分類入力（一つの特徴は）

(x =0 , y=0 , G=1)

ですが、ここで私は、次のフィールドが含まれていたレコードがあります。

を

(Laplacian : int , Orientation : float , Response : float  ,Scale : float , X : float , Y : float , Descriptor : [] float ) 

と私は確信していませんが、XORの問題のようにしたい場合は、オブジェクト名のフィールドを追加する必要があります。私はSVMが行列をとることを発見しました。これらの2つのサンプルの互換性をどうやって作ることができないのか分かりません。

ありがとうございます。

Answer 1

質問は少し不明ですが、私は解決策を提案します。免責事項として、さらに複雑な問題を避けるために、私はこのライブラリの著者であると言わなければなりません。

SURF機能を使用してSVMをトレーニングするだけであれば、Excelの部分をスキップできます。画像のビジュアルワード表現を作成し、SURF機能の代わりにこの表現を保存すると、より便利になります。 の前にの画像分類サンプルアプリケーションがリリースされたので、この質問にお答えしたようですので、まだ解答に興味がある場合はぜひご覧ください。

いずれの場合でも、visual-bag-wordsモデルは、可変長のフィーチャを固定長ベクトルに変換することができます。これは、SVMを訓練したい場合やストアする場合それからファイルで。私はさらに自分のプロジェクトを推進していますようにそれが見えないように私はここにすべてのリンクを掲示控える

// Create bag-of-words (BoW) with the given number of words 
BagOfVisualWords bow = new BagOfVisualWords(numberOfWords); 

bow.Compute(...); // pass all images in the training set 

// And then you can create a fixed-length 
// representation of an given image using 
double[] featureVector = bow.GetFeatureVector(image); 

、しかし：ここでは固定長の特徴を抽出するために弓モデルを使用する方法の例です。実行可能インストーラを使用してインストールした場合、分類サンプルアプリケーションはスタートメニューの下で利用できます。プロジェクトのウェブサイトに掲載されています。