TA的每日心情 | 衰
2019-11-19 15:32 |
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本帖最后由 ubeautqq 于 2021-4-25 18:15 编辑 ! ?' f- y/ q g3 Y. N
( K3 D$ k0 D# X: D& A一、简介+ B' D9 ~: K6 A: ?3 N
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
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$ k% R: l- L% s, l2 i% t1 数学部分
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1 S. s2 d5 D# x1.1 二维空间
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2 算法部分0 x9 W0 A2 b6 n2 B+ K; l: g
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二、源代码9 Y& p" m% b. g; K
9 L7 b* r/ V1 t0 A* g0 d5 p5 Q- load ./CID2013.mat; %% You can also load the files of 'CSIQ.mat' or 'TID13.mat' if you want to use CSIQ or TID2013 database for training.
- train_data = Data(:,[1:5]);
- train_label = Data(:, 6);
- model = svmtrain(train_label, train_data, '-s 3'); % train
- %img = imread('.\input\TV_VR\Fig.7_RTV.jpg');
- img=imread('img004.png');
- disim = img;
- if numel(size(disim))>2 %% Is a rgb image ?
- dis_file_gray = rgb2gray(disim);
- else
- dis_file_gray = disim;
- end
- i = 1;
- %% mean value
- mean_tmp = round(mean2(dis_file_gray));
- Value(i, 1) = 1/(sqrt(2*pi)*26.0625)*exp(-(mean_tmp-118.5585)^2/(2*26.0625^2));
- %% std value
- std_tmp = round(std2(dis_file_gray));
- Value(i, 2) = 1/(sqrt(2*pi)*12.8584)*exp(-(std_tmp-57.2743)^2/(2*12.8584^2));
- %% entropy value
- entropy_tmp = entropy(dis_file_gray);
- Value(i, 3) = 1/0.2578*exp((entropy_tmp-7.5404)/0.2578)*exp(-exp((entropy_tmp-7.5404)/0.2578));
- %% kurtosis value
- kurtosis_tmp = kurtosis(double(dis_file_gray(：)));
- Value(i, 4) = sqrt(19.3174/(2*pi*kurtosis_tmp^3))*exp(-19.3174*(kurtosis_tmp-2.7292)^2/(2*(2.7292^2)*kurtosis_tmp));
- %% skewness value
- skewness_tmp = skewness(double(dis_file_gray(：)));
- Value(i, 5) = 1/(sqrt(2*pi)*0.6319)*exp(-(skewness_tmp-0.1799)^2/(2*0.6319^2));
- test_label = 0;
- [predicted_label, accuracy, decision_values] = svmpredict(test_label, Value, model);
- Score = predicted_label;
- disp('Score:');
- disp(Score );
- M/ ^9 ?. S6 H( f- P c1 J
; s" s: s. ~, p$ Z: r, F
( P0 U. S& z" v ^' K |
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发表于 2021-4-25 18:13
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