Technologie de reconnaissance de formes en C++

C++ est un langage de programmation largement utilisé dans le domaine de la reconnaissance de formes ces dernières années. La technologie de reconnaissance de formes fait référence à une technologie qui analyse les caractéristiques et les lois des choses pour identifier des modèles et les appliquer. Discutons de la technologie de reconnaissance de formes en C++.

1. Application du C++ à la reconnaissance de formes

En tant que langage de programmation efficace, C++ peut implémenter divers algorithmes de reconnaissance de formes grâce à ses idées de programmation orientées objet et à ses puissantes structures de données. Par exemple, dans le traitement d'images, C++ peut implémenter des fonctions telles que la reconnaissance faciale et la reconnaissance gestuelle en utilisant des bibliothèques open source telles que opencv. En reconnaissance vocale, C++ peut utiliser des bibliothèques open source telles que Sphinx pour implémenter la reconnaissance de commandes, la synthèse vocale et d'autres fonctions.

De plus, C++ peut également implémenter ses propres algorithmes de reconnaissance de formes en personnalisant les types de données et les algorithmes, tels que la reconnaissance de formes basée sur les réseaux de neurones, la reconnaissance de formes basée sur des arbres de décision, etc.

2. Reconnaissance de formes basée sur un réseau neuronal

Le réseau neuronal est un modèle informatique qui simule le cerveau humain. En reconnaissance de formes, les réseaux de neurones peuvent automatiquement trouver des modèles et les classer en apprenant et en entraînant un grand nombre d'échantillons. Il existe de nombreuses bibliothèques open source en C++ qui peuvent implémenter des algorithmes de réseaux neuronaux, tels que FANN, NNAPI, etc. Prenons FANN comme exemple pour présenter comment implémenter la reconnaissance de formes basée sur les réseaux de neurones.

Tout d'abord, la topologie et les paramètres de formation du réseau de neurones doivent être définis. Par exemple, le code suivant définit un réseau neuronal à trois couches et définit les paramètres d'entraînement :

fann *ann = fann_create_standard(3, inputs, caché, sorties);
fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID);
fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID);
fann_set_training_algorithm(ann, FANN_TRAIN_RPROP);

Une fois le réseau neuronal défini, vous devez préparer l'ensemble de données d'entraînement et l'ensemble de données de test, puis importer les données dans le réseau neuronal. Par exemple, le code suivant lit les données d'un fichier et les convertit dans un format utilisable par le réseau neuronal :

fann_train_data *train_data = fann_read_train_from_file("train.data");
fann_train_data *test_data = fann_read_train_from_file("test.data" ) ;
fann_shuffle_train_data(train_data);

fann_scale_train_data(train_data, 0, 1);
fann_scale_train_data(test_data, 0, 1);

fann_train_on_data(ann, train_data, max_epochs, epochs_between_reports, wanted_error);

Une fois la formation terminée , Vous pouvez utiliser un ensemble de données de test pour tester la précision de votre réseau neuronal. Par exemple, le code suivant peut calculer le taux d'erreur de l'ensemble de données de test :

fann_reset_MSE(ann);
fann_test_data(ann, test_data);
printf("Erreur MSE sur les données de test : %f
", fann_get_MSE(ann ));

3. Reconnaissance de formes basée sur un arbre de décision

L'arbre de décision est un algorithme de classification qui construit une structure arborescente en classant les caractéristiques des échantillons. En reconnaissance de formes, les arbres de décision peuvent classer les échantillons rapidement et avec précision. Il existe de nombreuses bibliothèques open source en C++ qui peuvent implémenter des algorithmes d'arbre de décision, tels que rapidminer, Weka, etc. Prenons Weka comme exemple pour présenter comment implémenter la reconnaissance de formes basée sur des arbres de décision.

Tout d’abord, vous devez préparer l’échantillon de données et l’importer dans Weka. Weka prend en charge les ensembles de données dans plusieurs formats, tels que CSV, ARFF, etc. Par exemple, le code suivant peut lire un ensemble de données au format CSV :

CSVLoader loader = new CSVLoader();
loader.setSource(new File("data.csv"));
Instances data = loader.getDataSet() ;

Une fois l'ensemble de données importé, vous devez sélectionner l'algorithme et les paramètres appropriés pour la formation. Weka propose une variété d'algorithmes de classification et de méthodes de sélection de paramètres, tels que C4.5, ID3, Random Forest, etc. Par exemple, le code suivant peut utiliser l'algorithme C4.5 pour entraîner un arbre de décision et l'enregistrer en tant que fichier modèle :

J48 classifier = new J48();
classifier.buildClassifier(data);
weka.core.SerializationHelper .write(" model.model", classifier);

Une fois la formation terminée, vous pouvez utiliser l'ensemble de données de test pour tester l'exactitude de l'arbre de décision. Par exemple, le code suivant peut calculer le taux d'erreur de l'ensemble de données de test :

Instances testdata = loader.getDataSet();
testdata.setClassIndex(testdata.numAttributes() - 1); total = testdata .numInstances();
for (int i = 0; i < total; i++) {

Instance inst = testdata.instance(i);
double predict = classifier.classifyInstance(inst);
if (predict == inst.classValue()) {
    correct += 1.0;
}

}

double précision = correct / total;

System.out.printf("Précision : %.2f% %
" , précision * 100);

IV. Résumé

La technologie de reconnaissance de formes en C++ est un outil puissant qui peut nous aider à traiter diverses données rapidement et avec précision et à les appliquer à des scénarios réels. En apprenant des algorithmes de reconnaissance de formes basés sur des réseaux de neurones et des arbres de décision, nous pouvons mieux appliquer la technologie de reconnaissance de formes en C++. J'espère que cet article pourra être utile aux lecteurs.

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