我是我的主要项目的最后一年学生。我的项目基本上是从自然场景中提取文本，识别它，然后将它们显示在记事本等中。
我已经从图像中提取了文本，并且还为每个提取的字符获得了 85 个特征。
但是，对于识别部分，我不知道如何在 matlab 中训练或使用 SVM（支持向量机），以便获得匹配。
请帮助我，因为这非常困难
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如果您对使用现有的 SVM 实现感到满意，那么您应该使用生物信息学工具箱svmtrain，或者下载libsvm的 Matlab 版本。如果您想自己实现 SVM，那么您应该了解 SVM理论，并且可以使用quadprog来解决适当的优化问题。
使用您的数据，您将需要一个 N×85 特征矩阵，其中 N 是多个字符，以及一个您手动提供的 N×1 的“真实标签”数组。根据您用于训练 SVM 的工具，参数svmtrain会略有不同 - 请查看文档。
如果您想评估您的 SVM 以表明它有效，您可能需要组织您的数据，以便您可以估计分类器的泛化误差 - 请参阅交叉验证
于 2012-04-11T06:26:06.700 回答