【HALCON】get_sample_class_svm 関数について - SVMによるサンプル分類の取得

HALCONのget_sample_class_svm関数は、SVM（サポートベクターマシン）を使用して、指定されたサンプルデータのクラスを分類するために利用されます。SVMは、機械学習アルゴリズムの一種であり、分類問題において強力なツールです。この関数は、画像処理におけるパターン認識や物体認識、品質検査などのタスクで特に効果を発揮します。

get_sample_class_svm 関数の概要

get_sample_class_svmは、事前に学習させたSVMモデルを使用して、入力されたサンプルがどのクラスに属するかを予測します。SVMモデルは、ラベル付きのトレーニングデータセットを用いて作成され、線形または非線形の分類境界を学習し、新しいサンプルに対してクラス分類を行います。

基本的な構文

get_sample_class_svm(SVMHandle, Sample, ClassID)

• SVMHandle
  学習済みのSVMモデルを指すハンドル。
• Sample
  分類するための入力サンプル。
• ClassID
  分類された結果のクラスIDが出力される変数。

この関数を使用すると、指定されたSVMモデルに基づいて、サンプルがどのクラスに属するかが判定されます。

使用例

以下は、get_sample_class_svm関数を使用してサンプルデータを分類する具体的な例です。

* SVMモデルの読み込み
read_class_svm('trained_svm_model.svm', SVMHandle)

* 分類するサンプルデータを作成
Sample := [0.5, 1.2, -0.8, 0.3]  * 特徴ベクトルの例

* サンプルデータを分類
get_sample_class_svm(SVMHandle, Sample, ClassID)

* 結果を表示
disp_message(WindowHandle, 'Class ID: ' + ClassID, 'window', 12, 12, 'black', 'true')

この例では、学習済みのSVMモデルを使用して、指定されたサンプルデータのクラスを予測し、結果を出力しています。

応用例

• 画像分類
  画像内のオブジェクトやパターンをSVMモデルで分類し、対象物の認識や検出に利用できます。

• 品質検査
  製造業において、製品の特徴をSVMで分類し、良品か不良品かを自動で判断するシステムに活用可能です。

• パターン認識
  特定のパターンや形状を検出して分類するタスクにおいて、SVMは高い精度での分類を提供します。

まとめ

HALCONのget_sample_class_svm関数は、SVMによる機械学習を用いて、サンプルデータを効率的に分類するための強力なツールです。この関数を活用することで、画像処理におけるオブジェクト認識や品質検査、パターン認識などのタスクで、高精度な分類を実現できます。