opencv里带的svm分类器的返回值问题

问题似乎太specific, 很难有人能回答吧。 个人意见： 如果training samples 超过10000个以上， 可以试试linear svm, 其实样本在100K一下， 只要你大的内存的机器， Kernel SVM肯定是性能好的。 如果用linear svm, 可以现在Libsvm上是成功， 当然liblinear对线性来讲train 更快。 这个代码， 在matlab下面应该在50行以内能搞定。 Opencv 挺好， 但是其实里面集成的一些东西， 用起来还不是很方便， 而且性能比有些好的工具包要差， 在做工程实现的时候可以使用。 研究的话暂时可以不用吧。。 我觉得你的这个方法应该基本可以training出一个model, 性能多好， 不清楚。。。 【 在 ytmumu 的大作中提到: 】 : 本人小菜鸟一枚，最近在做人脸检测。用到了svm分类，我用的是opencv中自带的svm，不是那个libsvm！！！再用svm训练人脸样本时，用自己的训练样本进行了一下测试，结果返回值全部是0。。。。我用到的方法就是对20*20的训练样本，进行预处理后，直接进行DCT变换，提取低频系数，将低频系数作为svm的输入。。。自己检测了一下svm.get_support_vector_count()的返回值为448，意思是支持向量一共有448个么？？？又输出了 svm.get_support_vector(i)的值，结果全是0！！！不知道为什么。。。。训练样本库中的人脸都检测不出来，这是为什么呀。。。。求各位大牛解释一下。。。。谢谢啦。。。。

face detection作为一个比较成熟的问题， 网上各种各样的demo都有， 自己可以好好的找找。。。 【 在 ytmumu 的大作中提到: 】 : 本人小菜鸟一枚，最近在做人脸检测。用到了svm分类，我用的是opencv中自带的svm，不是那个libsvm！！！再用svm训练人脸样本时，用自己的训练样本进行了一下测试，结果返回值全部是0。。。。我用到的方法就是对20*20的训练样本，进行预处理后，直接进行DCT变换，提取低频系数，将低频系数作为svm的输入。。。自己检测了一下svm.get_support_vector_count()的返回值为448，意思是支持向量一共有448个么？？？又输出了 svm.get_support_vector(i)的值，结果全是0！！！不知道为什么。。。。训练样本库中的人脸都检测不出来，这是为什么呀。。。。求各位大牛解释一下。。。。谢谢啦。。。。

【 在 jasonchi 的大作中提到: 】 : face detection作为一个比较成熟的问题， 网上各种各样的demo都有， 自己可以好好的找找。。。 自己用到的代码就是参考网上一个日本网站的关于opencv中svm做人脸检测的，但不知为什么我测试出的返回值会是0。。。

返回值为零应该是model没有training, 可能程序不报错， 程序跑完了， 但是实际没有training, 我记得我最找也是在一个日本网站弄到了一个这样的code， 然后自己找了很多图像training, 那个网站是不是还提供了一张friends的测试图片， 我记得不清楚了， 好久了。。。 【 在 ytmumu 的大作中提到: 】 : : : 自己用到的代码就是参考网上一个日本网站的关于opencv中svm做人脸检测的，但不知为什么我测试出的返回值会是0。。。

我以前还是弄好了这个程序， 不过后来东西根本不知道找不到了。。 【 在 ytmumu 的大作中提到: 】 : : : 自己用到的代码就是参考网上一个日本网站的关于opencv中svm做人脸检测的，但不知为什么我测试出的返回值会是0。。。

【 在 jasonchi 的大作中提到: 】 : 我以前还是弄好了这个程序， 不过后来东西根本不知道找不到了。。 嗯嗯，咱两应该用到的是同一个网站的代码。。我想问一下怎样才能判断有没有训练呢。。。如果没有训练那么保存下来的XML文件又是怎么回事呢？？还有那个支持向量数。。。

具体真不记得了， 这个程序应该是3年前弄过的， 这个自己研究吧， 那个程序应该不难。。 【 在 ytmumu 的大作中提到: 】 : : 嗯嗯，咱两应该用到的是同一个网站的代码。。我想问一下怎样才能判断有没有训练呢。。。如果没有训练那么保存下来的XML文件又是怎么回事呢？？还有那个支持向量数。。。

呵呵，师姐

一直不饭opencv。。。