Teknologi pengecaman corak dalam C++

C++ ialah bahasa pengaturcaraan yang telah digunakan secara meluas dalam bidang pengecaman corak sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Teknologi pengecaman corak merujuk kepada teknologi yang menganalisis ciri dan undang-undang sesuatu untuk mengenal pasti corak dan menerapkannya. Mari kita bincangkan teknologi pengecaman corak dalam C++.

1. Aplikasi C++ dalam pengecaman corak

Sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap, C++ boleh melaksanakan pelbagai algoritma pengecaman corak melalui idea pengaturcaraan berorientasikan objek dan struktur data yang berkuasa. Contohnya, dalam pemprosesan imej, C++ boleh melaksanakan fungsi seperti pengecaman muka dan pengecaman gerak isyarat dengan menggunakan perpustakaan sumber terbuka seperti opencv. Dalam pengecaman pertuturan, C++ boleh menggunakan perpustakaan sumber terbuka seperti Sphinx untuk melaksanakan pengecaman arahan, sintesis pertuturan dan fungsi lain.

Selain itu, C++ juga boleh melaksanakan algoritma pengecaman coraknya sendiri dengan menyesuaikan jenis data dan algoritma, seperti pengecaman corak berdasarkan rangkaian saraf, pengecaman corak berdasarkan pepohon keputusan, dsb.

2. Pengecaman corak berdasarkan rangkaian saraf

Rangkaian saraf ialah model pengkomputeran yang menyerupai otak manusia. Dalam pengecaman corak, rangkaian saraf secara automatik boleh mencari corak dan mengelaskannya dengan mempelajari dan melatih sejumlah besar sampel. Terdapat banyak perpustakaan sumber terbuka dalam C++ yang boleh melaksanakan algoritma rangkaian saraf, seperti FANN, NNAPI, dll. Mari kita ambil FANN sebagai contoh untuk memperkenalkan cara melaksanakan pengecaman corak berdasarkan rangkaian saraf.

Pertama, topologi dan parameter latihan rangkaian saraf perlu ditakrifkan. Sebagai contoh, kod berikut mentakrifkan rangkaian saraf suapan hadapan tiga lapisan dan menetapkan parameter latihan:

fann *ann = fann_create_standard(3, inputs, hidden, outputs);
fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID);_activationfann_set FANN_SIGMOID);
fann_set_training_algorithm(ann, FANN_TRAIN_RPROP);

Selepas rangkaian neural ditakrifkan, anda perlu menyediakan set data latihan dan set data ujian, dan mengimport data ke dalam rangkaian saraf. Contohnya, kod berikut membaca data daripada fail dan menukarnya kepada format yang boleh digunakan oleh rangkaian saraf:

fann_train_data *train_data = fann_read_train_from_file("train.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_we_data,_we_poly_train , ralat_kehendak);

Selepas latihan selesai , Anda boleh menggunakan set data ujian untuk menguji ketepatan rangkaian saraf anda. Contohnya, kod berikut boleh mengira kadar ralat set data ujian:

fann_reset_MSE(ann);

fann_test_data(ann, test_data);

printf("MSE error on test data: %f
", fann_get_MSE(ann ));

3. Pengecaman corak berdasarkan pepohon keputusan

Pokok keputusan ialah algoritma pengelasan yang membina struktur pokok dengan mengklasifikasikan ciri-ciri sampel. Dalam pengecaman corak, pokok keputusan boleh mengklasifikasikan sampel dengan cepat dan tepat. Terdapat banyak perpustakaan sumber terbuka dalam C++ yang boleh melaksanakan algoritma pepohon keputusan, seperti rapidminer, Weka, dll. Mari kita ambil Weka sebagai contoh untuk memperkenalkan cara melaksanakan pengecaman corak berdasarkan pepohon keputusan.

Pertama, anda perlu menyediakan set data sampel dan mengimportnya ke dalam Weka. Weka menyokong set data dalam pelbagai format, seperti CSV, ARFF, dsb. Contohnya, kod berikut boleh membaca set data dalam format CSV:

CSVLoader loader = new CSVLoader();

loader.setSource(new File("data.csv"));

Instances data = loader.getDataSet() ;

Selepas set data diimport, anda perlu memilih algoritma dan parameter yang sesuai untuk latihan. Weka menyediakan pelbagai algoritma klasifikasi dan kaedah pemilihan parameter, seperti C4.5, ID3, Random Forest, dsb. Contohnya, kod berikut boleh menggunakan algoritma C4.5 untuk melatih pepohon keputusan dan menyimpannya sebagai fail model:

J48 pengelas = new J48();

classifier.buildClassifier(data);

weka.core.SerializationHelper .write("model.model", pengelas);

Selepas latihan selesai, anda boleh menggunakan set data ujian untuk menguji ketepatan pepohon keputusan. Contohnya, kod berikut boleh mengira kadar ralat set data ujian:

Instances testdata = loader.getDataSet(); jumlah = testdata .numInstances();

untuk (int i = 0; i < jumlah; i++) {

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

}
double accuracy = betul / total;
System.out.printf("Ketepatan: %.2f% %
" , ketepatan * 100);

IV. Ringkasan

Teknologi pengecaman corak dalam C++ ialah alat berkuasa yang boleh membantu kami memproses pelbagai data dengan cepat dan tepat serta menerapkannya pada senario sebenar. Dengan mempelajari algoritma pengecaman corak berdasarkan rangkaian saraf dan pepohon keputusan, kami boleh menggunakan teknologi pengecaman corak dengan lebih baik dalam C++. Saya harap artikel ini dapat memberi manfaat kepada pembaca.

Atas ialah kandungan terperinci Teknologi pengecaman corak dalam C++. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!