【HALCON】add_sample_class_svm 関数について - SVMにサンプルを追加

add_sample_class_svm関数の概要

HALCONのadd_sample_class_svm関数は、Support Vector Machine (SVM)に新しいトレーニングサンプルを追加するための機能を提供します。サンプルは特徴ベクトルとクラスで構成され、これらのデータがSVMに追加されることで、モデルが新しいデータを学習し、より精度の高い分類を行えるようになります。SVMは分類タスクで広く使用されるアルゴリズムであり、この関数を使ってデータセットを拡張することで、モデルの精度を高めることができます。

使用例

次に、add_sample_class_svm関数を使ってSVMにサンプルを追加する具体的な例を示します。

* SVMを作成する
create_class_svm(3, 2, &SVMHandle)

* 特徴ベクトルとクラスを指定してサンプルを追加
add_sample_class_svm(SVMHandle, [0.5, 1.2], 1)

* 別のサンプルを追加
add_sample_class_svm(SVMHandle, [1.8, 2.4], 0)

* SVMをトレーニング
train_class_svm(SVMHandle)

この例では、create_class_svm関数でSVMを作成し、add_sample_class_svm関数を使って特徴ベクトルとクラスを指定してサンプルを追加しています。モデルは、train_class_svm関数を使ってトレーニングされます。

引数

• SVMHandle
SVMのハンドル。create_class_svm関数で生成されたものです。

• Features
  トレーニングサンプルの特徴ベクトル。各サンプルの入力データを表す数値配列です。

• Class
  サンプルのクラス。整数値でクラスを指定します。

戻り値

add_sample_class_svm関数は、追加されたサンプルが適用された状態のSVMを返します。このサンプルは、次のトレーニングフェーズで使用されます。

応用例

画像分類におけるサンプル追加

この関数は、画像分類タスクにおいてSVMをトレーニングする際に役立ちます。各画像から抽出した特徴ベクトルと、それに対応するクラスラベルをSVMに追加して、モデルの精度を向上させます。

* 画像分類用の特徴ベクトルを追加
add_sample_class_svm(SVMHandle, [128, 64, 255], 1)
add_sample_class_svm(SVMHandle, [50, 75, 100], 0)

この例では、RGB値を特徴ベクトルとして使用し、それぞれの画像に対応するクラスを指定しています。

並列処理での大規模データセット処理

HALCONのadd_sample_class_svm関数は並列処理にも対応しており、複数のサンプルを同時に追加することで処理速度を向上させることができます。これにより、大規模なデータセットにも効率的に対応可能です。

* 並列処理でサンプルを追加
parallel(
    add_sample_class_svm(SVMHandle, [0.9, 1.7], 1),
    add_sample_class_svm(SVMHandle, [2.5, 3.4], 0)
)

このコードでは、複数のサンプルを並列処理でSVMに追加し、大規模なデータセットを迅速に処理しています。

注意点

• Featuresの長さは、SVMを作成する際に指定した特徴次元と一致している必要があります。次元が異なるとエラーが発生します。
• サンプルを追加した後には、必ずtrain_class_svm関数を実行してモデルを再トレーニングする必要があります。追加されたサンプルがモデルに反映されるのは、トレーニングの後です。

まとめ

HALCONのadd_sample_class_svm関数は、Support Vector Machine (SVM)に新しいトレーニングサンプルを追加し、モデルの性能を向上させるために利用されます。サンプルを追加することでデータセットを拡張し、分類精度を高めることができます。また、並列処理にも対応しているため、大規模なデータセットの処理も効率的に行えます。