Support Vector Machines for classification

[Randel 0]

Здравствуйте!

Использую для задачи классификации (2 класса) в том числе метод SVM из opencv. Код:

void buildSVM(cv::Mat& setN, cv::Mat& setC, cv::SVM &svm)

{

	Mat responses (setN.rows+setC.rows,1,CV_32S);

	Mat trainData (setN.rows+setC.rows,setN.cols,CV_32F);


	for (int i=0;i<setN.rows;i++)

	{

		for (int j=0;j<setN.cols;j++)

			trainData.at<float>(i,j)=setN.at<float>(i,j);


		responses.at<int>(i,0)=0;

	}

	for (int i=0;i<setC.rows;i++)

	{

		for (int j=0;j<setC.cols;j++)

			trainData.at<float>(i+setN.rows,j)=setC.at<float>(i,j);


		responses.at<int>(i+setN.rows,0)=1;

	}

	CvSVMParams params;

	params.svm_type    = SVM::C_SVC; //SVM::NU_SVC;

	params.kernel_type = CvSVM::RBF; //CV::LINEAR;//CvSVM::POLY; //CvSVM::SIGMOID; 


svm.train_auto(trainData,responses,Mat(), Mat(), params, 10, CvSVM::get_default_grid(CvSVM::C), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::GAMMA), CvSVM::get_default_grid(CvSVM:),CvSVM::get_default_grid(CvSVM::NU), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::COEF), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::DEGREE),false);

}[/code]

Так вот, для пары параметров SVM::C_SVC и CvSVM::RBF все прекрасно работает.

Аналогично и для SVM::C_SVC + CV::LINEAR, SVM::C_SVC+ CvSVM::SIGMOID;

Но по какой-то причине программа падает с "runtime eroor" при попытке построить классификатор типа SVM::NU_SVC с любым ядром.

А также вылетает при C_SVC + CV::POLY;

Я думал, может причина в типе данных матрицы trainData. Но уже все перепробовал - не помогает. Пробовал разные базы данных - все равно безрезультатно.

В чем может быть ошибка?

[Smorodov 579]

Тоже сталкивался с падением SVM с C_SVC + CV::POLY при высоких степенях полинома (3-4 вроде работали) это может быть просто баг посмотрите тут:

http://code.opencv.org/search/index/opencv?q=SVM

можно попробовать использовать альтернативные библиотеки:

LibSVM

или

SVM light