KNN();//对从HOG算法传递出来的数据进行整合处理,src表示一张图的HOG特征数组,classfile表示这张图所代表的分类;voidData_integration(vector<float> src,intclassfile);voidKNN_Train();//将HOG得到的数据进行相关处理,然后进行KNN训练;intKNN_Test(vector<float> src);//将KNN训练好之后,传入一个HOG特征值,...
HOG特征提取方法:首先将图像分成小的连通区域,我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。如下图所示。 即:将一个图像:第一步,灰度化即:将图像看做一个x,y,z(灰度)的三维图像;第二步:划分成小cells(2*2);第三步,计算每个ce...
针对该问题,分别采用了支持向量机、随机森林和KNN算法。在所有最近邻查找算法(balltree、kdtree和brute force)中,KNN的表现都优于其他分类器。最后,使用'贪婪'搜索,因为它的计算速度比balltree和kdtree快得多。 KNN分类器的代码片段 test_accuracy= []scaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(X...
classKNearestNeighbor(object):""" 使用L2距离的kNN分类器 """def__init__(self):passdeftrain(self,X,y):"""训练分类器输入:- X: 一个形状为(num_train, D)的numpy数组,包含训练数据。- y: 一个形状为(num_train,)的numpy数组,包含训练标签,其中 y[i]是X[i]的标签。"""self.X_train=Xself....
5. 用KNN与HOG实现一个手写数字输入识别 1. HOG简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)于2005年提出,是一种常用的特征提取方法,且HOG+SVM的方式在行人检测中有着优异的效果。经典的论文为《Histograms of oriented gradients for human detection》,这篇文章中,HOG就是用来做行人检测的。作者研...
首先简单实现一个KNN的分类,KNN分类分以下几个步骤: 分类前需要划分训练集X_train, y_train和测试集X_test, y_test,使用train_test_split函数 创建一个分类对象,制定划分所需 值,knn_clf = KNNClassifier(k=3) 使用训练集数据进行拟合knn_clf.fit(X_train, y_train),实际让对象获取训练集数据 ...
然后支持向量机 (SVM) 和 K-最近邻 (KNN) 分类器用于分类阶段以预测情感。 此外,混淆矩阵(CM)技术用于评估这些分类器的性能。 提议的系统在 JAFFE、KDEF、MUG、WSEFEP、TFEID 和 ADFES 数据库上进行了测试。 然而,当使用 HOG+SVM 方法时,所提出的系统实现了 96.13% 的预测率。
本文介绍了KNN和HOG算法在手写数字识别中的应用,并通过实例演示了如何通过OpenCV和C++实现。首先,通过KNN...
A dataset comprising 1900 images of 18 leaf species has been used to train our machine. Three major steps—image preprocessing, feature extraction (using Histogram of Oriented Gradients (HOG)) and classification—have been performed. The initial step includes grayscale conversion and represents the ...
使用Python实现KNN算法解决简单分类问题KNN分类KNN算法属于监督学习算法,它可以解决分类问题,也可以解决回归问题。对于一组带标签的数据,当我们使用KNN算法进行分类时,有两种分类方式。KNN的分类是有参照点的,它会参照周围的 个结点的标签,来划分适合这个加入点的标签,初始假设 ,第一种分类方式,根据最近的 我们将加入...