基于libsvm的手写字体识别

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程序：

用的是faruto大神的程序，在此做声明

程序有自己的注释

【思路】：整个程序的流程是：1、首先用遗传算法GA和交叉验证的方式，对参数c（损失函数系数）和参数g（核函数参数）进行寻优；2、然后将两个参数和训练样本进行训练：model = svmtrain(TrainLabel, TrainData, cmd)；3、最后导入测试样本集进行测试：preTestLabel = svmpredict(TestLabel, TestData, model);

【注意：】训练和测试所使用的data和label都必须是doubel型，可以用double（）函数或者是str2doubel进行转换。（不知道在哪里看到的）

如有疑问请咨询qq：778961303

-g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)

-c cost：设置C-SVC，e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)

%%

close all;

clear;

clc;

format compact; %紧凑显示

%% 载入训练数据

[FileName,PathName,FilterIndex] = uigetfile( ...

{'*.bmp';'*.jpg'},'请导入训练图片','*.bmp','MultiSelect','on'); %打开文件的导向操作

if ~FilterIndex

return;

end

num_train = length(FileName);

TrainData = zeros(num_train,16*16);

TrainLabel = zeros(num_train,1);

for k = 1:num_train

pic = imread([PathName,FileName{k}]); %读取训练用的图片

pic = pic_preprocess(pic); %将图片变成16*16的矩阵

% imshow(pic);

TrainData(k,:) = double(pic(:)'); %将图片改写成一个double类型的行向量

TrainLabel(k) = str2double(FileName{k}(1)); %图片的类标签

end

%% 建立支持向量机

ga_option.maxgen = 100;

ga_option.sizepop = 20;

ga_option.cbound = [0,100];

ga_option.gbound = [0,100];

ga_option.v = 10;

ga_option.ggap = 0.9;

ga_option.pCrossover=0.4;

ga_option.pMutation=0.01;

[bestCVaccuracy,bestc,bestg] = ...

gaSVMcgForClass(TrainLabel,TrainData,ga_option)

cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)];

model = svmtrain(TrainLabel, TrainData, cmd);

preTrainLabel = svmpredict(TrainLabel, TrainData, model);

%% 载入测试样本

[FileName,PathName,FilterIndex] = uigetfile( ...

{'*.bmp';'*.jpg'},'请导入测试图片','*.bmp','MultiSelect','on');

if ~FilterIndex

return;

end

num_train = length(FileName);

TestData = zeros(num_train,16*16);

TestLabel = zeros(num_train,1);

for k = 1:num_train

pic = imread([PathName,FileName{k}]);

pic = pic_preprocess(pic);

TestData(k,:)= double(pic(:)');

TestLabel(k) = str2double(FileName{k}(1));

end

%% 对测试样本进行分类

preTestLabel = svmpredict(TestLabel, TestData, model);

disp(['测试样本集的数字为：',num2str(TestLabel')])

disp(['预测的数字为：',num2str(preTestLabel')])

注释：

1、[FileName,PathName,FilterIndex] = uigetfile(FilterSpec,DialogTitle,DefaultName) FileName：返回的文件名

PathName：返回的文件的路径名

FilterIndex：选择的文件类型

FilterSpec：文件类型设置

DialogTitle：打开对话框的标题

DefaultName：默认指向的文件名