opencv中的机器学习

主要内容翻译自learning opencv 2.0

机器学习的目的是把数据转换成信息。。。。通过从数据从提取规则或模式做到。这个过程叫做学习

如果数据是已标记的叫监督学习，如果未标记叫做无监督学习。

如果用一个名称来标记数据，我们要做的是分类。如果用一个数值来标记数据，我们要做的是回归。

Supervised learning also comes in shades of gray:（这话翻译不来）

监督学习可以是一对一的，也可以包含延迟学习（或者叫加强学习）--在一系列的数据后给一个奖励或惩罚标签。监督学习还有一些数据没有标签，叫做半监督学习，或者噪声标签（错误的标签）。

相反的，聚簇算法是对未标记的数据自动分类。聚簇结果可以形成一个特征向量提交给高级的有监督的分类器。

机器学习中常用的两个方法：聚簇和分类overlap with计算机视觉中的两个主要任务：识别和分割。

似然方法在opencv中支持较少，因为这些方法比较新还在发展中，Opencv 倾向支持diccriminative算法而不是generative算法

数据准备好后，你必须选择一种分类器。分类器的选择一般依据：计算量，数据，内存，如果实时性要求较高，最近邻，普通贝叶斯，决策树比较好。如果要考虑内存，boosting和随机树比较好，要求最好的性能，可以试下boosting或随机树。

为了保证学习结果更加符合真实情况。交叉验证，bootstrapping，bootstrapping的效果比交叉验证好。

另外两个有用的调整分类器性能的方法是描绘ROC（受试者工作特征）和制作confusion matrix（混淆矩阵）

2009-1-27今天学习下mlp，就是熟悉的bp网络。理论知识可以看神经网络设计中文版。learning opencv中关于mlp基本没介绍，但是可以看opencv手册。

但给出了一个c++的例子。

第一步是数据准备

第二步是创建或者说初始化一个mlp网络，

int layer_sz[] = { data->cols, 100, 100, class_count };//输入层的元素个数是data-cols,隐层1，隐层2分别是100，100，输出层是class-count,

CvMat layer_sizes = cvMat( 1, (int)(sizeof(layer_sz)/sizeof(layer_sz[0])), CV_32S, layer_sz );//整理成mlp需要的格式

mlp.create( &layer_sizes );//创建

第3步是训练

mlp.train( &train_data, new_responses, 0, 0,

CvANN_MLP_TrainParams(cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER,300,0.01),

CvANN_MLP_TrainParams::RPROP,0.01));

cvReleaseMat( &new_responses );

new_responses是网络的输出，这里是特征的标签。

第4步就是识别了。

mlp.predict( &sample, mlp_response ); 识别结果是各个可能值的概率。

所以要

cvMinMaxLoc( mlp_response, 0, 0, 0, &max_loc, 0 );

opencv的例子中，数据是来自mnist。

从以上数据来看，关键一点就是layer_sz是怎么确定的。

另外，就是训练时各个参数的含义了。

基本上看例子就能懂了。也可以看下下面的博客

http://blog.csdn.net/anders0821/archive/2009/05/04/4147230.aspx

我把这些方法全部用c#进行了封装。更加符合c#程序员的习惯。

在对旋转和倾斜字符进行识别时达到94%的识别率。不过训练集和测试集都是用我自己的程序生成的。应用到具体验证码上不知道识别率怎么样。主要是准备样本要花很多时间。等寒假结束再来做这个工作。

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