Где моя ошибка извлечения функций в моем коде LBP?

Question

Я учусь на классификации судов. Я попробовал HOG для извлечения характеристик и получил оценку точности 0,85%. И теперь я пробую LBP, но я получил только 0,31, и когда вы смотрите на матрицу путаницы, вы видите, что все протестированные образцы привязаны только к одному столбцу, в котором больше всего образцов.

Можете посмотреть на мой код и сказать, где моя вина?

train_dataset_dir = "C:/Users/asus/Dropbox/RGB Ship 
                      Classification/Dataset/TRAIN_AUG"
test_dataset_dir = "C:/Users/asus/Dropbox/RGB Ship 
                    Classification/Dataset/TEST"
classes = os.listdir(train_dataset_dir)
label=0
for f in classes:
   if not f.startswith('.'):
       print(f)
       label+=1
       class_file=os.path.join(train_dataset_dir,f)
       ships=os.listdir(class_file)

       for ship in ships:

           ship_name=os.path.join(class_file,ship)
           img = data.load(ship_name)
           img = gaussian(img, sigma=0.8)
           img = resize(img,(pr.EN,pr.BOY))  

           lbp = local_binary_pattern(img, n_points, radius, METHOD)
           n_bins = 256
           hist, _ = np.histogram(lbp, bins=n_bins, range=(0,9))
           lbp_train_set.append(hist)
           train_labels.append(label)

после тренировки я делаю то же самое для тестирования с другим путем. А потом нормализация с помощью Standartscaler и PCA. Наконец я классифицирую с SVM. Я делал то же самое (sc, PCA, SVM) с HOG.