【HALCON】classify_class_svm 関数について - SVMを用いたクラス分類

HALCONのclassify_class_svm関数は、サポートベクターマシン（SVM）アルゴリズムを使用してデータをクラスに分類するための関数です。SVMは、特に線形および非線形なデータの分類に優れ、高次元の特徴空間でデータを効果的に分離する能力があります。このため、画像処理、パターン認識、製品検査などの分野で広く使用されています。

classify_class_svm 関数とは

classify_class_svm関数は、トレーニングデータを基にSVMモデルを構築し、新しいデータポイントのクラスを予測します。SVMは、マージン（クラス間の距離）を最大化する決定境界を見つけることで、データを分類します。また、カーネル関数を使用することで、線形でないデータも効果的に分類することが可能です。

基本的な使用例

以下は、classify_class_svm関数を使用してSVMによるクラス分類を行う基本的な例です。

* トレーニングデータとラベルを定義
TrainData := [ [1.0, 2.0], [2.0, 3.0], [5.0, 6.0], [8.0, 9.0] ]
TrainLabels := [1, 1, 2, 2]

* SVMモデルを作成
create_class_svm (TrainData, TrainLabels, 'rbf', 1.0, 0.001, ClassModel)

* 新しいデータを分類
TestData := [ [1.5, 2.5], [6.0, 7.0] ]
classify_class_svm (TestData, ClassModel, PredictedLabels)

* 分類結果を表示
write_string (WindowHandle, 'Predicted Labels: ' + PredictedLabels)

この例では、create_class_svm関数を使用してトレーニングデータに基づいたSVMモデルを作成し、classify_class_svm関数を使用して新しいデータのクラスを予測しています。rbf（放射基底関数）カーネルが使用されており、非線形なデータの分類に適しています。

引数の詳細

• TrainData: SVMモデルのトレーニングに使用される2次元データのリスト
• TrainLabels: 各トレーニングデータに対応するクラスラベル
• rbf: カーネル関数（この場合は放射基底関数）
• 1.0: 正則化パラメータ（C）
• 0.001: カーネル関数のガンマ値
• ClassModel: トレーニングされたSVMモデル（出力）
• TestData: 分類対象となる新しいデータ
• PredictedLabels: 新しいデータの予測されたクラスラベル（出力）

SVMを用いたクラス分類の用途

SVMを用いたクラス分類は、次のような場面で特に効果的です。

• 高次元データの分類
  SVMは、多次元データでも効果的にクラスを分離できるため、画像処理やテキスト分類などでよく使用されます。

• 少量データの分類
  少ないトレーニングデータでも高精度な分類が可能なため、データが限られている場合にも有効です。

• 製品検査とパターン認識
  製品の特徴量や画像データに基づいて、不良品を識別する際に強力なツールとして使用されます。

応用例: 製品検査でのSVMを用いた分類

次の例では、製品の特徴量に基づいて、製品が正常か不良かをSVMを使用して分類します。

* 製品データセットを定義
ProductData := [ [12.0, 5.0], [11.5, 4.8], [13.0, 5.2], [10.0, 4.5] ]
ProductLabels := [1, 1, 2, 2]  * 1 = 正常, 2 = 不良

* SVMモデルを作成
create_class_svm (ProductData, ProductLabels, 'linear', 1.0, 0.0, ClassModel)

* 新しい製品データを分類
NewProductData := [ [12.5, 5.1], [10.5, 4.6] ]
classify_class_svm (NewProductData, ClassModel, PredictedLabels)

* 分類結果を基に製品の品質を評価
write_string (WindowHandle, 'Predicted Labels: ' + PredictedLabels)

この例では、製品の特徴量に基づいてSVMを使用し、製品が正常か不良かを分類しています。SVMモデルを使用して新しい製品データのクラスを予測し、製品検査に応用します。

classify_class_svm 関数の利点

• 高精度な分類
  SVMは、データセットのマージンを最大化するため、境界に近いデータポイントでも高精度な分類を行うことができます。

• 線形および非線形データの扱い
  カーネル関数を選択することで、線形および非線形データの分類に対応できます。

• 小さなデータセットでも有効
  SVMは少量のデータでも高いパフォーマンスを発揮するため、データが限られている状況でも使用できます。

まとめ

HALCONのclassify_class_svm関数は、サポートベクターマシン（SVM）を使用してデータをクラスに分類するための強力なツールです。SVMは、線形および非線形データに対して高い精度を持ち、特に画像処理やパターン認識、製品検査の分野で広く利用されています。この関数を使用して、複雑なデータの分類タスクに取り組みましょう。