Matlab-使用经过训练的网络测试其他图像

| 我已经使用前馈神经网络训练了古代硬币图像。现在,我想使用经过训练的网络来测试图像。我做了如下:
load net.mat;
load Features.mat; %this is the test image\'s features file
testInputs = features_set\';
out = sim(net,testInputs);

[dummy, I]=max(out);
if (I == 1)
    h = msgbox(\'type 1\',\'Description\',\'none\');
elseif (I == 2)
    h = msgbox(\'type 2\',\'Description\',\'none\');
else
    h = msgbox(\'unclassified\',\'Description\',\'none\');
end;
问题是,即使当我输入其他图像时,例如说一个人的脸,它也会说类型1或类型2。它不会显示未分类。始终为任何图像指定类型1或类型2,不仅对于硬币图像。 有人可以帮帮我吗?     
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我想,您只用硬币训练了神经网络。 那就是问题所在。如果您希望神经网络对不是硬币的事物进行分类。您必须使用非硬币图像来训练它。这是一个大问题,因为有无数张不是硬币的图像。尽管名称令人误解,但神经网络仅与您的训练数据一样聪明。 更简单的方法是在使用神经网络之前提出一些算法,对不是硬币的事物进行分类。 (例如,您可以检测图像中是否有圆圈)     

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