无参考图像质量评价指标BRISQUE的分类器怎样重新训练

最近刚接触图像质量评估，有好多不明白的地方，用到一些有参考和无参考指标，其中无参考评价指标BRISQUE是基于SVM的，我想问怎样用自己的数据集重新训练分类器啊？

• 这篇博客: 基于SVM的BRISQUE算法中的 三. 预测图片质量得分 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 在典型的机器学习应用程序中，首先将图像转换为特征向量。然后，将训练数据集中的所有图像的特征向量和输出（质量得分）放入支持向量机（SVM）中进行训练。

  使用LIBSVM加载该36个特征参数及质量得分进行训练，训练过程中，特征向量首先被缩放到-1到1，训练得出的模型用于预测图像质量。

  经过训练模型预测，可以得出以下每种失真的最终质量得分：

  原始图像	JPEG2K压缩	重压缩	高斯噪声	中位数模糊
  26.8286	30.7417	33.0692	79.8751	72.7044

  笔者在IQA项目内集成了该算法，完整项目代码可移步GitHub：IQA