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Bonsoir mes amis, :)
J'ai un projet matlab qui porte sur la reconnaissance des images en se basant sur SVM. En fait chaque image est caractérisée par un ensemble des paramètres. Le problème est que je ne sais pas comment passer mes paramètres au fonctions svmtrain et svmclassify pour reconnaître les images enregistrées. :calim2:
Merci d'avance pour votre aide :ccool:
Bonjour,
as-tu lu la documentation? Elle me parait assez claire, non? As-tu essayé de coder quelque chose?
Bonsoir Magelan et merci de votre réponse.
J'ai pas trouvé assez de documentation qui explique l'utilisation de SVM. ci vous avez quelques uns merci de les m'envoyer.
Merci d'avance. :)
Train support vector machine classifier ou doc svmtrain dans matlab.
Classify using support vector machine (SVM) ou doc svmclassify dans matlab.
Bonsoir,Citation:
Envoyé par magelan
j'ai besoin d'un peu d'aide concernant les SVM sous matlab.
J'ai comme base 10 images qui regroupent chacun des données. En tout j'ai 20 variables par image. Chaque variable est une matrice ".mat"
Mon travail est de faire la reconnaissance d'image à travers ces variables.
mon problème est que j'ai pas su comment passer mes paramètres à svm.
Merci d'avance.
Par exemple pour svmtrain:
Training doit être la matrice contenant la base d'apprentissage ou chaque ligne correspond à une image et chaque colonne à une variable.Code:SVMStruct = svmtrain(Training,Group)
Et Group est un vecteur contenant la classe d'appartenance de chaque image (il doit y avoir deux groupes en tout).
Mais là, je ne fais que paraphraser la documentation, si tu veux plus d'aide, il va falloir nous dire exactement ce qui pose problème, par exemple, tu peux commencer par nous montrer ce que tu as essayé de coder.
Bonsoir,Citation:
Envoyé par magelan
Mon but est d'identifier chaque image à travers un certain nombre de paramètre. Ses paramètres sont sous format d'un vecteur ".mat" (comme l'exemple ci joint: les paramètres SI1, RI1... de l'image 1 de même SI2 ... pour l'image 2...). Mon problème est que j'ai pas pu écrire les matrices "Training" et "Group" du modèle SVM.
Merci pour votre aide. :)
Si j'ai bien compris tu as 20 variables, et chaque variable comprend 140 éléments. Donc pour chaque image tu as 20x140=2800 éléments. Training doit donc être un tableau de dimensions Nx2800 (N étant le nombre d'images de la base d'apprentissage). Chaque ligne doit contenir toutes tes variables, pour cela il faut concaténer les fichiers .mat dans un tableau.
Group est un vecteur de N éléments (N étant le nombre d'images utilisés pour la base d'apprentissage), ou chaque élément est soit 0 (pour les images appartenant à la première classe), soit 1(pour les images appartenant à la deuxième classe). Comme précisé dans la documentation, group peux aussi être un tableau de cellules de caractères entre autre.
Peuxtu nous montrer ce que tu as essayé de coder? (même si c'est faux)