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怎么区分样本是正样本还是负样本？

（1）准备训练样本集，包括正样本集和负样本集，根据机器学习的基本知识，我们知道使用机器学习算法进行样本训练，要得到性能良好的分类器，训练样本应该是无限的，训练样本应该覆盖所有的样本在实际应用过程中可能出现的各种情况。（很多朋友用10个阳性样本和10个阴性样本进行训练。之后，他们进行测试，发现效果并不像他们想象的那么好。他们开始抱怨。。。对于这些人，我很遗憾地说，你仍然处于机器学习和模式识别的初级阶段。在实际应用过程中，训练样本不能无限，但无论如何，三五千个阳性样本和三五千个阴性样本应该不难吧？（如果你连这个都做不到，我建议你不要从事机器学习和模式识别。如果你没有培训材料，你怎么能让机器学到足够的信息？）（2） 在收集了足够的训练样本之后，需要手动剪切它们。例如，如果要在商业步行街的监控图像中使用hog-SVM检测行人，则需要使用采集到的训练样本集对图像中的行人进行手动切割（可以编写一个简单的程序，只需点击鼠标框保存选中的区域）。（3） 剪切训练样本后，将所有阳性样本放在一个文件夹中；将所有阴性样本放在另一个文件夹中；并将所有训练样本缩放到相同的大小。Opencv自己的示例通过将样本缩放到64*128来训练；（4）提取所有阳性样本的hog特征；（5）提取所有阴性样本的hog特征；（6）为所有阳性和阴性样本分配样本标签；例如，所有阳性样本标记为1，所有阴性样本标记为0；（7） 提取猪的正负样本特征和标签，考虑到速度问题，DALAL提出采用线性SVM进行训练。在这里，我们也可以使用线性支持向量机；（8）支持向量机训练后，将结果保存为文本文件。（9） 在训练线性支持向量机后得到的文本文件中，有一个数组，叫做supportvector，还有一个数组，叫做alpha，带有一个浮点数，叫做rho。将alpha矩阵与supportvector相乘，注意alpha*supportvector将得到一个列向量。之后，在列向量的末尾添加元素Rho。这样，它就变成了一个分类器。使用这个分类器，您可以直接替换opencv中的默认分类器（CV：：hogdescriptor：：setsvmtector（）），然后您可以使用训练样本训练的分类器进行行人检测。

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