Classificateur EMGU SVM, prédit incorrect avec les grains de poly et RBF

Question

J'ai utilisé EMGUCV en C # pour un projet de reconnaissance faciale, mais j'ai trouvé que la machine de vecteur de support d'EMGU (SVM) prédit de mauvaises classes lorsque j'utilise des noyaux poly et RBF (fonction de base Redial).

J'ai comparé les réponses SVM d'EMGU avec SVMClassify de Matlab et j'ai trouvé que MATLAB classe tous les cas de test, mais EMGU prédit mal. Peut-être qu'il y a quelque chose qui ne va pas avec mon code, mais je ne le pense pas.

J'ai signalé le bug que j'ai trouvé ----> ici <----, mais je n'ai pas reçu de réponses.

Quelqu'un peut-il m'aider à découvrir ce qui ne va pas avec SVM d'EMGU ou à trouver une bibliothèque pour une bonne machine vectorielle de support multi-classes qui utilise différents noyaux comme RBF (Fonction de base Redial)

Answer 1

Étant donné que votre bug EMGU n'a pas été étudié, je peux vous suggérer d'essayer un wrapper libsvm c #.

Dans le passé, j'ai personnellement utilisé l'excellent portage Svm.net (Il enveloppe la fonctionnalité LiBSVM 2.89), mais si vous souhaitez rester plus à jour, vous devriez également considérer l'utilisateur Un autre wrapper C # libsvm appelé Libsvmwrapper (Il enveloppe la fonctionnalité 3.1).