Есть изображение—лицо человека, оно переведено в hog-дескриптор и имеет размер 128×256, то есть в общей сути изображение насчитывает 32768 пикселя со значением либо 0 (черный), либо 255 (белый), hog-дескриптор выглядит примерно так:
Есть обучающая выборка из 3000 лиц в hog-дескрипторе и 3000 не лиц (скамейки, улицы, здания и т.д.) также в hog-дескрипторе
Очень прошу объяснить мне такие вещи:
В каком виде подать изображение на вход svm-классификатору и я не понимаю, как обучить классификатор на такой выборке
Реализация предполагается на python, sklearn.svm и другие библиотечные реализации не интересуют, задача сделать своими руками
Дополню свой вопрос:
прочел ещё около 20 статей, появился первый конкретный вопрос:
Как представить изображение точкой в n-мерном пространстве, то есть каким образом преобразовать входное изображение в одну из таких точек?
