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SVM’s Intro

enero 20, 2010

Tras varios días mirando cositas de SVM’s y alguna que otra charlita con Antonio me dispongo a resumir un poco lo que he ido viendo e ir plasmando algunas cosillas e ideas básicas (es posible que no aporten mucho) para que no caigan en el olvido.

SVMSupport Vector Machine (máquinas de vectores de soporte). La idea básica es que dado un conjunto de puntos, determinados por dos parámetros,   los cuales  pertencen a dos categorías. Un algoritmo se encargará de predecir si un nuevo punto se encuentra en una categoría u otra. Para ello elaborará un hyperplano que separará con el menor error y el mayor margen posibles ambas categorías.

A esto se le puden aplicar mas parámetros para los componentes analizar y tambíen más clasificaciones.

Buscando he enconctrado varias aplicaciones web que muestran el funcionamiento de estas máquinas. Con ellas puedes ver claramente los hyperplanos calculados y los vectores de soporte. Estos últimos son los vectores formados por los puntos mas cercanos al hyperplano. Se han colocado los enlaces en una sección nueva llamada SVM applets.

A continuación expondré como se realciona esto con lo que se ha visto hasta ahora.

IDEA BÁSICA

* Muestreo: Esta parte del proyecto será en la que nos dedicaremos a la obtención de los parámetros que nos permitirán clasificar nuestras imágenes. Dichos parámetros deberán ser cuanto mas discriminantes mejor. De esta manera los resultados de clasificación serán mas óptimos. Para reducir el ruido en nuestras imágenes y centrarnos en características mas generales que no nos desvíen de la moda, utilizaremos la técnica del pixelado que se comentó anteriormente.

* Clasificación: Aquí es donde entran las SVM. Tras un entrenamiento de la SVM, esta se encargará de procesar nuestras muestras (parámetros extraidos de una imagen) y con estas muestras y su conocimiento adquirido, determinará la clase de esa imagen.

Entrenamiento: En este proceso se pasan a la máquina determinadas entradas, las cuales se sabe que pertenecen a una clase en concreto. De esta manera nuestra máquina irá adquiriendo el conocimiento necesario para posteriormente poder clasificar las muestras que le pasemos.

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One comment

  1. Buen trabajo, se valora el esfuerzo por aprender un poco de la técnica. En efecto esa será finalmente la idea. Habrá que trabajarlo poco a poco y buscar alguna característica qe pueda ser de utilidad, pero al menos la textura y el color con una pirámide de histogramas de imágenes de diferentes resoluciones (para detección de agrupaciones de color) puede ser interesante de estudiar.



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