今週の進捗(仮屋)

進捗

評価関数にレーベンシュタイン距離を適用したプログラムを実装・実行した。図4・図5にそれぞれ図1・図2を用いた場合の文字認識結果を示す。図4・図5のLev_valueは各文字列の認識結果と目標文字列とのレーベンシュタイン距離の合計値である。フィルターを使用しない場合のLev_valueが11.45であるのに対して、最優秀個体のフィルターを用いた場合は3.84と、約66%の改善が認められた。

今週の進捗(白石)

sckit learnに付属している手書き文字をSVMで分類した。

学習、評価、パラメーターチューニングについて大体理解した。

次週は自分の画像でやってみる。

画像にラベルを付けるやり方がわからないので調べる。(画像の名前からラベルを付けるやり方を試してるが、画像を箱にいれるとこでつまづいている。)

とりあえず黒点とさびの2つを判別できるようにする。