在OpenCV C ++中训练SVM用于车牌识别

Question

我正在尝试使用OpenCV（C ++）创建车牌识别系统。我已经在GitHub上看到了this example，但我想使用SVM，而不是K-最近邻居或者人工神经网络。

我只为两个班级（正面或负面）训练了SVM，那么我如何训练对车牌上的角色进行分类？

我有22个符号（Y是最后一个符号）（即22个类），我应该创建一堆二进制SVM吗？例如SVM（0,1），SVM（0,2）...... SVM（Y，0），SVM（Y，1）...

如果是这种情况，如何将所有这些文件合并为一个，以便在识别中使用它？

Answer 1

多类解决方案每个类有一个SVM，而不是两个。所以你有SVM(A)到SVM(Y)。 SVM(A)尝试将A与B-Y分开，SVM(Y)尝试将Y与A-X分开。

层次结构可以是更好的解决方案。如果V和Y相似，则首先可以有SVM(VY)，然后是V对Y的SVM。

我没有看到合并文件的问题（或原因）。