通過前幾天對svm的學習，結合最近對.net的winform的學習,昨天在以前的libsvm的基礎之上寫了一個簡單的ocr數(shù)字識別程序。

對于libsvm的使用最重要的有兩點:

1 針對不同的使用選取不同核函數(shù).

2 訓練樣本的有效性和代表性,樣本的覆蓋面約大越好。

針對數(shù)字ocr的識別,特征向量的選取就非常的重要。由于是對ocr和libsvm的嘗試,所以我的訓練使用的是手寫的圖片，拖動鼠標，在picturbox控件上畫的數(shù)字圖片,既能訓練,也能用來識別。樣本數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫中，需要識別的時候載入數(shù)據(jù)庫的樣本數(shù)據(jù)訓練該分類識別器。

圖片選擇160*160的大小,特征向量選擇:垂直投影,暫時沒有經(jīng)過邊緣輪廓提取。簡單的把該圖片分成16*16網(wǎng)格, 每個網(wǎng)格的特征向量值:黑色的像素點/總的像素點,每個數(shù)字樣本垂直投影后總共現(xiàn)只有16個特征向量，每個向量也就是垂直網(wǎng)格列的合計。依次順序為:1,2,3,4…..16 ，為0（也就是空白）的特征向量在訓練的時候也沒有過濾掉。

效果：還不是特別滿意:

（1）：1的識別率100%

（2）：3 和8的識別率只有40%，經(jīng)常會3識別成8，8識別成3，看來圖像沒有處理,特征向量的選擇有很大的關系。

（3）：懲罰因子選擇的是100。

Ps:本人不善于表達。可惜，在這個blog上面不能貼圖，也不能上傳demo軟件。只是由于對編程的愛好，促使我把自己的一些東西拿來和大伙分享,希望能夠起到拋磚引玉的作用。也希望有更多的大蝦來指點,交流。