【HALCON】get_params_ocr_class_svm 関数について - SVM OCRモデルのパラメータ取得

HALCONのget_params_ocr_class_svm関数は、SVM（サポートベクターマシン）アルゴリズムを使用したOCR（光学文字認識）モデルに関連するパラメータを取得するための関数です。SVMは、高次元空間でデータを分離する強力な分類アルゴリズムで、OCRにおいても高い認識精度を実現します。get_params_ocr_class_svmを使用することで、OCRモデルの設定や特性を確認し、文字認識精度を最適化できます。

get_params_ocr_class_svm 関数の概要

get_params_ocr_class_svm関数は、指定されたSVM OCRモデルのパラメータを取得します。取得できるパラメータには、SVMモデルのカーネルタイプ、正則化パラメータC、サポートベクターの数などがあります。これらの情報を基に、モデルの設定を最適化し、文字認識の精度を向上させることが可能です。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

get_params_ocr_class_svm(OCRHandle, ParamName, ParamValue)

• OCRHandle
  SVM OCRモデルを管理するハンドル。
• ParamName
  取得したいパラメータの名前（例: ‘kernel_type’, ‘c’, ‘num_support_vectors’など）。
• ParamValue
  取得されたパラメータの値が格納される変数。

具体例

以下に、get_params_ocr_class_svm関数を使用してOCRモデルのパラメータを取得する例を示します。

* SVM OCRモデルの作成
create_ocr_class_svm('train_file.trf', OCRHandle)

* カーネルタイプを取得
get_params_ocr_class_svm(OCRHandle, 'kernel_type', KernelType)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Kernel Type: ' + KernelType, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、OCRモデルを作成し、そのSVMモデルのカーネルタイプを取得して表示しています。これにより、OCRで使用されるカーネルの種類を確認し、必要に応じて調整できます。

応用例

get_params_ocr_class_svm関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• OCRモデルの最適化
  SVMモデルのパラメータ（カーネルタイプ、正則化パラメータCなど）を調整して、文字認識精度を最適化します。

• 学習進行の確認
  サポートベクターの数やモデルの学習状態を確認し、OCRの分類性能を改善します。

• 異なるカーネルの評価
  複数のカーネルを使用して文字認識精度を比較し、最適なカーネルを選択します。

まとめ

HALCONのget_params_ocr_class_svm関数は、SVMアルゴリズムを使用したOCRモデルのパラメータを取得し、モデルの設定や学習状況を確認するための便利なツールです。この関数を使用することで、OCRシステムの精度を向上させ、効率的な文字認識処理を実現することが可能です。