SVMライブラリ IASVM

ダウンロード

 
【注意】
  • インストーラが反応しない("setup.exe"を実行しても何も起きない)場合、
    以下の手順でやりなおすと正常にインストールできることがあります。
    • インストーラのフォルダ"IASVM_installer"をＣドライブもしくはＤドライブの直下にコピー
      (C:\IASVM_installer or D:\IASVM_installer)
    • ＰＣを再起動
    • 管理者として"setup.exe"の実行  

 

概要・特徴

  • IASVMは、最新の認識手法SVM(Support Vector Machine)のC言語関数ライブラリです。
  • 本SVM【注】は、ファジー理論による高い認識性能と汎化能力を備えていることを特長としています。
            【注】神戸大学 阿部教授 開発の手法で、下記に手法が解説されています。
                    Shigeo Abe, Support Vector Machines for Pattern Classification, Springer, 2005
 

仕様

識別方式 ペアワイズ/１対多
カーネル
 線形/多項式/RBF/マハラノビス
確信度判定 ファジー確信度による不明クラス出力可能
特徴量
最大1000個、double型、正規化可能
学習方式(評価ツール) 単学習(パラメータ指定)/クロスバリデーション(最適マージンの探索)
分析機能(評価ツール) 学習、評価結果の識別空間表示、特徴量波形表示
 

評価ツール

評価ツールは、GUI操作により本ライブラリの実行、評価を行うツールです。
 
 
  
 

IASVM_ImgDBMaker

IASVM_ImgDBMakerは、以下機能をもつGUIツールです。
(動作には、弊社画像処理ライブラリIALIBが必要です。)
  • 画像をクラス分けし、画像データベースを作成 (下図)
  • 画像データベースの画像に対して特徴量を算出し、学習データファイルを出力
  • 荷重データファイル(学習結果)を入力し、画像データベースの画像を評価
 
   

IASVM_DetectSVM

IASVM_DetectSVM は、以下機能をもつGUI ツールです。
(動作には、弊社画像処理ライブラリIALIBが必要です。)
  • SVM 学習結果を用いた検知処理（サーチ） (下図)
  • 検知結果を画像DB として出力
  • IASVM_ImgDBMaker で再学習 … 認識精度の向上
 
 
 

IASVM_特徴抽出プラグイン

IASVM_特徴抽出プラグインは、ユーザー特徴抽出関数を組み込む枠組みを提供したものです。
デフォルトの特徴抽出は、単純な画像の正規化 (バイリニア補間)ですが、本プラグインにより任意の特徴抽出を可能にしました。
近年話題になっている、HoG（Histograms Of Oriented Gradients）特徴抽出をサンプルとして添付しています。
 
 
 

HoG特徴量

HoG 特徴量は、画像を小さなセルに分割し、そのエッジ方向の頻度（エッジ強度ヒストグラム）を特徴量とするものです。
詳細は、下記などの参考文献をご参照ください。
　　　　八木康史／斎藤英雄編「コンピュータビジョン最先端ガイド2 」