SVM实现MNIST手写数字特征提取与分类
本篇计算机视觉作业主要涉及的是使用机器学习中的支持向量机(SVM)对MNIST手写数字数据库进行特征提取和图像分类。MNIST是一个常用的数据集,包含60,000个训练样本和10,000个测试样本,每张图片都是28x28像素的灰度图像,用于识别0-9共10个数字。 作业的核心任务是: 1. **数据预处理**:首先,通过`get_file_list`函数获取指定路径下所有.png格式的图像文件,并使用`get_img_name_str`函数解析出图像名称。图像数据需要经过预处理,如在`img2vector`函数中,将20x20像素的灰度图像转换成1x400的一维向量,通过将像素值归一化到0-1范围,并调整为1行400列的矩阵形式。 2. **特征提取**:每个图像被转换成一个特征向量后,可以用于表示该图像的特征。这里,单个图像的特征是其灰度值分布的表示。 3. **数据划分**:为了训练和测试,可以选择每个数字类别(例如,每个数字有10张图片)作为训练样本,剩下的用于测试。这样可以确保模型的泛化能力。 4. **SVM模型训练**:利用scikit-learn库中的`svm.SVC`或`svm.LinearSVC`等SVM模型进行训练,输入是特征向量,输出是对每个数字类别的预测。SVM在这里扮演了分类器的角色,通过找到一个最优超平面来分割不同类别的数据。 5. **模型评估**:通过测试数据集(每个数字10张图片)对模型进行评估,计算分类准确率,这是衡量模型性能的关键指标。准确率越高,表示模型在未见过的数据上表现越好。 实现这一过程时,需要注意以下几点: - 数据预处理的质量直接影响模型性能,归一化步骤确保了特征的尺度一致。 - SVM的参数选择(如C、kernel类型)可能会影响分类效果,可能需要通过交叉验证等方法进行调优。 - 对于大规模数据,可能需要使用批处理或并行计算技术提高处理效率。 本作业让学生通过实践应用SVM进行计算机视觉中的手写数字识别任务,既锻炼了特征工程的能力,也加深了对监督学习算法的理解。通过实验,参与者能够理解如何在实际问题中提取和利用图像特征,以及如何构建和评估一个基本的机器学习模型。
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