matlab - 文字認識のためにmatlabでSVMをトレーニングするには?

Question

私の主要なプロジェクトに取り組んでいる最終学年の学生です。私のプロジェクトは、基本的に自然シーンからテキストを抽出し、それを認識してメモ帳などに表示することです.

私はすでに画像からテキストを抽出しており、抽出された文字ごとに 85 個の特徴を取得しています。

ただし、認識の部分では、matlab で SVM (サポート ベクター マシン) をトレーニングまたは使用する方法がわからないので、一致させることができます。

これは骨の折れる困難であることが判明したので、私を助けてください

Answer 1

既存の SVM 実装の使用に満足している場合は、バイオインフォマティクス ツールボックスsvmtrainを使用するか、 libsvmの Matlab バージョンをダウンロードする必要があります。SVM を自分で実装したい場合は、SVM理論を理解する必要があり、 quadprogを使用して適切な最適化問題を解くことができます。

データには、N 行 85 列の特徴行列 (N は文字数) と、手動で提供する「真のラベル」の N 行 1 列の配列が必要です。SVM のトレーニングに使用するツールに応じて、パラメーターsvmtrainが若干異なります。ドキュメントを確認してください。

SVM が機能することを示すために SVM を評価したい場合は、分類器の汎化誤差を推定できるようにデータを整理する必要がある場合があります -相互検証を参照してください