C++ のパターン認識テクノロジ

C は、近年パターン認識の分野で広く使用されているプログラミング言語です。パターン認識技術とは、物事の性質や法則を解析し、パターンを特定し、応用する技術のことを指します。 C のパターン認識テクノロジを調べてみましょう。

1. パターン認識における C の応用

C は効率的なプログラミング言語として、オブジェクト指向プログラミングの考え方と強力なデータ構造を通じてさまざまなパターン認識アルゴリズムを実装できます。たとえば、画像処理では、opencv などのオープンソース ライブラリを使用して、顔認識やジェスチャ認識などの機能を C で実装できます。音声認識では、C は Sphinx などのオープンソース ライブラリを使用して、コマンド認識、音声合成、その他の機能を実装できます。

さらに、C では、データ型とアルゴリズムをカスタマイズすることで、ニューラル ネットワークに基づくパターン認識、決定木に基づくパターン認識など、独自のパターン認識アルゴリズムを実装することもできます。

2. ニューラル ネットワークに基づくパターン認識

ニューラル ネットワークは、人間の脳をシミュレートするコンピューティング モデルです。パターン認識では、ニューラル ネットワークは、多数のサンプルを学習およびトレーニングすることで、自動的にパターンを見つけて分類できます。 FANN、NNAPI など、ニューラル ネットワーク アルゴリズムを実装できる C のオープン ソース ライブラリが多数あります。 FANN を例として、ニューラル ネットワークに基づくパターン認識を実装する方法を紹介します。

まず、ニューラル ネットワークのトポロジとトレーニング パラメーターを定義する必要があります。たとえば、次のコードは 3 層フィードフォワード ニューラル ネットワークを定義し、トレーニング パラメーターを設定します:

fann *ann = fann_create_standard(3, inputs, hidden, Outputs);
fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID ) ;
fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID);
fann_set_training_algorithm(ann, FANN_TRAIN_RPROP);

ニューラル ネットワークを定義した後、トレーニング データ セットとテスト データ セットを準備し、データをネットワーク内のニューラル ネットワークに転送します。たとえば、次のコードはファイルからデータを読み取り、ニューラル ネットワークで使用できる形式に変換します。

fann_train_data *train_data = fann_read_train_from_file("train.data");
fann_train_data *test_data = fann_read_train_from_file ( "test.data");
fann_shuffle_train_data(train_data);

fann_scale_train_data(train_data, 0, 1);
fann_scale_train_data(test_data, 0, 1);

fann_train_on_data ( ann、train_data、max_epochs、epochs_between_reports、desired_error);

トレーニングが完了したら、テスト データ セットを使用してニューラル ネットワークの精度をテストできます。たとえば、次のコードはテスト データ セットのエラー率を計算できます:

fann_reset_MSE(ann);
fann_test_data(ann, test_data);
printf("テスト データの MSE エラー: %f
", fann_get_MSE(ann));

3. デシジョン ツリーに基づくパターン認識

デシジョン ツリーは、サンプルの特性を分類してツリーを構築する分類アルゴリズムです。形状構造。パターン認識では、デシジョン ツリーによりサンプルを迅速かつ正確に分類できます。 Rapidminer、Weka など、デシジョン ツリー アルゴリズムを実装できる C のオープン ソース ライブラリが多数あります。 Weka を例として、デシジョン ツリーに基づいたパターン認識を実装する方法を紹介します。

まず、サンプル データ セットを準備し、Weka にインポートする必要があります。 Weka は、CSV、ARFF などの複数の形式のデータ セットをサポートしています。たとえば、次のコードは CSV 形式でデータ セットを読み取ることができます:

CSVLoaderloader = new CSVLoader();
loader.setSource(new File("data.csv"));
Instances data =loader.getDataSet();

データセットをインポートした後、トレーニングに適切なアルゴリズムとパラメーターを選択する必要があります。 Weka は、C4.5、ID3、ランダム フォレストなどのさまざまな分類アルゴリズムとパラメーター選択方法を提供します。たとえば、次のコードでは C4.5 アルゴリズムを使用してデシジョン ツリーをトレーニングし、それをモデル ファイルとして保存できます。

weka .core.SerializationHelper.write("model.model", classifier);

トレーニングが完了したら、テスト データ セットを使用してデシジョン ツリーの精度をテストできます。たとえば、次のコードはテスト データ セットのエラー率を計算できます:

Instances testdata =loader.getDataSet();

testdata.setClassIndex(testdata.numAttributes() - 1);

double 正解 = 0.0;

int total = testdata.numInstances();
for (int i = 0; i

Instance inst = testdata.instance(i);
double predict = classifier.classifyInstance(inst);
if (predict == inst.classValue()) {
    correct += 1.0;
}

}
double precision =正しい / 合計 ;

System.out.printf("精度: %.2f%%

", 精度 * 100);

4. 概要

パターン認識テクノロジin C は、さまざまなデータを迅速かつ正確に処理し、実際のシナリオに適用するのに役立つ強力なツールです。ニューラル ネットワークとデシジョン ツリーに基づくパターン認識アルゴリズムを学習することで、C でのパターン認識テクノロジーをより適切に適用できるようになります。この記事が読者のお役に立てれば幸いです。

以上がC++ のパターン認識テクノロジの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。