259.Phân loại hình ảnh bằng Phương pháp máy véc- tơ hỗ trợ (SVM)

Chi tiết

Đề tài: Nhận dạng hình ảnh bằng thuật toán SVM – Phân loại hình ảnh bằng phương pháp máy Vecto

Với nhu cầu đáp ứng các bài toán thực tế về nhận diện hình ảnh, một ví dụ thực tế như sau:

1 đứa trẻ ở quầy hoa quả, đứa trẻ đó muốn ăn dâu tây nhưng lại bị nhầm lẫn giữa hai loại trái cây giống nhau. Sau khi quan sát 1 hồi lâu, bạn nhỏ đã hiểu và phân biệt được đâu là dâu tây.

Đây là bài toán giúp mô phỏng hoạt động thực tế vào ứng dụng thông tin. Sử dụng bộ nhận dạng hình ảnh bẳng máy học. (Support Vector Machines)

Giới thiệu về thuật toán

SVM (Support Vector Machines)- Là thuật toán phô biến nhất để phân loại trong các thuật toán về máy học. Nền tảng của thuật toán giúp trong việc xây dựng cho việc phân loại, phân biệt hình học giữa hai lớp.

SVM- được coi là tập hợp các phương pháp học có giám sát được sử dụng trong phân loại, hồi quy phát triển các ngoại lệ.

Ưu điểm mà nó hỗ trợ:

Đáp ứng cao trong không gian rộng, đa chiều.
Hiệu quả trong trường hợp số nguyên lớn hơn so với lượng mẫu thử.
Sử dụng 1 tập hợp các tập con để huấn luyện cho máy học, trong các hàm đưa ra quyết định ( đây được gọi là các vector hỗ trợ), do đó nó được đánh giá cao về hiệu quả về bộ nhớ- chi phí
Sự đa năng: các chức năng của kernel khác nhau có thể được chỉ định cho các chức năng quyết định. Các dữ liệu cung cấp đưa ra được các thay đổi phù hợp với các trường hợp.