Cómo entrenar SVM en matlab para el reconocimiento de caracteres?

Question

Soy un estudiante de último año trabajando en mi proyecto principal. Mi proyecto es básicamente extraer texto de una escena natural, reconocerlo y luego mostrarlos en una libreta, etc.

Ya he extraído el texto de las imágenes y también he obtenido 85 características para cada personaje que se extrae .

Sin embargo, para la parte de reconocimiento, no tengo ni idea de cómo entrenar o usar SVM (máquinas de vectores de soporte) en matlab para que pueda obtener una coincidencia.

Por favor, ayúdame a salir ya que esto está resultando ser cuidadosamente difícil

Answer 1

Si está satisfecho con el uso de una aplicación de SVM existente, entonces usted debe utilizar la caja de herramientas de la bioinformática svmtrain, o descargar la versión de Matlab libsvm . Si desea implementar un SVM usted mismo, debe comprender SVM theory y puede usar quadprog para resolver el problema de optimización apropiado.

Con sus datos, tendrá que tener una matriz de características N-por-85, donde N es un número de caracteres, y una matriz N-por-1 de 'etiquetas verdaderas' que usted proporciona manualmente. Dependiendo de la herramienta que use para entrenar un SVM, los parámetros de svmtrain son ligeramente diferentes: consulte la documentación.

Si desea evaluar su SVM para demostrar que funciona, es posible que necesite para organizar sus datos de tal manera que se puede estimar el error de generalización del clasificador - ver cross-validation