SVM在OpenCV中：低精度的OCR與RBF內核

我會與我的使用MS Visual Studio 2008中，OpenCV的，C++和SVM OCR的項目。我已經生成了> 2000個機器打印字符樣本的數據集。當我用線性內核測試時，我總是得到96.36％的準確率。SVM在OpenCV中：低精度的OCR與RBF內核

如何在OpenCV中使用SVM可以this thread被稱爲。

現在我嘗試使用RBF內核和遇到這2個問題：

（1）無論我用什麼參數（C和γ），所有的角色都總是被歸類爲0（零）。如果我用MNIST測試所有的數字是9.

我希望有經驗的人在OpenCV & SVM可以向我解釋。我知道有一些是其他好的框架，機器學習像ACCORD.NET &圖像處理，但我已經使用C++，這將是麻煩的把整個程序到C＃（OCR只是它的一部分）。

的OpenCV的版本是2.3.1。

（2）我將此問題作爲etarion的建議提出了另一個問題。如果您有時間，請查看：Visual Studio reports error C2664 with train method of SVM in openCV。

來源

2012-03-21 Risa

多部分類似這樣的問題不適合的計算器格式 - 這是更好，如果你......嗯，張貼每個問題一個問題。 – etarion 2012-03-21 12:52:30

有些東西肯定是錯誤的，如果線性內核執行得很好，RBF內核應該執行得相當好。當你說'不管C＆gamma的什麼值'時，你能說出你使用的是哪個值？您通常會將這些數值按數量級進行變化，因此C = 0.0001 0.001 0.01 0.1 1 5 10與伽瑪類似。我見過人們認爲他們在改變它，因爲他們嘗試了5,10,15,20當他們需要嘗試0.0001等等。線性內核的C值不一定適用於rbf內核。 – karenu 2012-03-21 13:30:58

@etarion：呃，他們都是關於openCV和SVM的，甚至認爲問題的根源是不同的，但是如果我發佈了2個連續的分離問題，我覺得我是垃圾郵件：P – Risa 2012-03-21 14:21:17

該理論認爲，在正確的參數的RBF內核工作至少還有一個線性核。因此，我將列出常見的問題來源：

這可能是你有數值困難。你是否規範化了你的數據？每個功能是否在0和1之間？或-1和1？實際決策值的數值範圍是多少？什麼是特徵值的範圍？
難道你高估線性分類器的性能（在相同的數據，即測試和培訓？）
難道說你多類表示以某種方式存在缺陷。相同的性能差異是否適用於兩類問題而不是十類問題？

來源

2012-03-21 16:04:07 carlosdc

1.我訓練每一個2類，並將訓練結果保存到文件中（您可以在本頁右欄的鏈接問題中看到我是如何做到的，我不確定我是否做得對，但它仍然適用於線性內核）。我的特徵向量只包含0＆1元素。 2.我使用不同的數據：2000+用於訓練，200+用於測試（測試集中沒有樣本屬於訓練集）。 3.我也嘗試解決2類問題，但仍然出錯。由於我製造機器的方式，我認爲情況並非如此。謝謝你的關注。 – Risa 2012-03-21 17:20:03

@Risa所以，既然你接受了你提供的答案，你可以分享哪些是我們其他人遇到的問題？ – user601836 2013-03-12 15:13:26

至於第一部分，它很可能是你的參數了。有一個用於自動參數估計的train_auto method，如果通過將自定義參數網格傳遞給方法（但首先嚐試使用默認參數），那麼可以擴展使用的參數範圍。

來源

2012-03-21 14:10:53 etarion

謝謝你的關注。我已經使用默認參數和train_auto方法進行了測試，但仍然沒有運行:(現在由於問題＃2，我無法使用其他網格進行測試 – Risa 2012-03-21 14:19:21

@Risa：另一件事可能是由於兩個獨立的opencv安裝，一箇舊的和一個新的，與更舊的（它沒有cv :: Mat接口）在編譯時被挑選出來，並且你從最近的那個獲得工具提示 – etarion 2012-03-21 18:02:13

我只安裝了一次openCV :(在此之前我在很短的時間內使用ACCORD.NET（我的教授說C＃比C++慢，所以我換了）。順便說一句，爲什麼每次我在這個評論中添加'@etarion'，這個詞消失？ – Risa 2012-03-21 18:48:04

SVM在OpenCV中：低精度的OCR與RBF內核

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