文字检测为什么使用SVM

[xiashiwendao]

请问为什么文字识别这部分采用的SVM，基于手写体的识别，一般都是使用softmax（logistics regression）或者KNN，作者是测试过SVM识别准确度更高吗？

[fjklqq]

1. 逻辑回归最早是应用在二分类问题上，后来延伸到多分类，也就是softMax，逻辑回归或说softMax在分类数较多的问题（车牌的字符至少包括29个省的简称，不包括港澳台地区，36个英文字母，10个数字）上表现并不是很好 2. KNN有一个问题就是他计算量很大，至于他在车牌字符集上的表现，我还真没去测试过 3. 选用SVM是因为SVM在几种机器学习算法中的Acc很高。但SVM也存在一个问题，就是观测样本多时效率会下降。一个解决办法就是对观测样本进行分类，如果你有看训练部分的代码的话就会发现，我在训练时是把所有的中文字符分为一个模型，把所有字母数字分网一个模型。 4. 当然，如果数据集足够大的话，选用CNN模型的效果也是不错的，不过这就属于深度学习领域了

…

Sent from my iPhone

On Apr 14, 2020, at 6:03 AM, xiashiwendao ***@***.***> wrote:  请问为什么文字识别这部分采用的SVM，基于手写体的识别，一般都是使用softmax（logistics regression）或者KNN，作者是测试过SVM识别准确度更高吗？ — You are receiving this because you are subscribed to this thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.