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Web applications 支持向量机（SVM）超平面公式

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Web applications 支持向量机（SVM）超平面公式,web-applications,classification,svm,libsvm,Web Applications,Classification,Svm,Libsvm,我正在研究图像分类系统，我使用了sift和支持向量机。我想让它成为一个使用JavaApplet的web应用程序，如何使用SVM结果对新图像进行分类？ 我可以使用svm超平面的公式吗？或者其他任何东西都可以用来分类。 实际上，我计算了所有图像的sift，我希望有一个web应用程序，用户可以从预定义的图像（它的sift是计算出来的）浏览图像，并进行分类以查看结果。 PS：我用MATLAB做了训练阶段，我只想对新图像的分类做出最终决定 只是一个基本的想法-如果你已经有了预定义的图像，用预先计算的筛选，

我正在研究图像分类系统，我使用了sift和支持向量机。我想让它成为一个使用JavaApplet的web应用程序，如何使用SVM结果对新图像进行分类？ 我可以使用svm超平面的公式吗？或者其他任何东西都可以用来分类。 实际上，我计算了所有图像的sift，我希望有一个web应用程序，用户可以从预定义的图像（它的sift是计算出来的）浏览图像，并进行分类以查看结果。
PS：我用MATLAB做了训练阶段，我只想对新图像的分类做出最终决定

只是一个基本的想法-如果你已经有了预定义的图像，用预先计算的筛选，为什么不也对它们进行预分类呢

SVM的分类“公式”可分为两种类型：

a） 对于线性情况，假设您有
w
（特征权重向量）和
b
（阈值）

b） 对于内核化的情况，假设有
alpha
（双系数）、
sv
（支持向量）、
K
（使用的内核函数）和
b
（阈值）

f(x)=sgn( w'x + b )

f(x)=sgn( sum_i alpha_i K(sv_i,x) + b )