【机器学习】 - 作业4: 基于K-近邻的车牌号识别

2024-06-10 23:10:51

课程链接: 清华大学驭风计划

代码仓库：Victor94-king/MachineLearning: MachineLearning basic introduction (github.com)

驭风计划是由清华大学老师教授的，其分为四门课，包括: 机器学习(张敏教授) ，深度学习(胡晓林教授), 计算机语言(刘知远教授) 以及数据结构与算法(邓俊辉教授)。本人是综合成绩第一名，除了数据结构与算法其他单科均为第一名。代码和报告均为本人自己实现，由于篇幅限制，只展示任务布置以及关键代码，如果需要报告或者代码可以私聊博主

机器学习部分授课老师为张敏教授，主要主要通过介绍决策树，线性回归，贝叶斯模型，SVM算法，K近邻算法，Kmeans算法以及集成学习算法等入门机器学习。

有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~

一、案例简介

图像的智能处理一直是人工智能领域广受关注的一类技术，代表性的如人脸识别与 CT 肿瘤识别，在人工智能落地的进程中发挥着重要作用。其中车牌号识别作为一个早期应用场景，已经融入日常生活中，为我们提供了诸多便利，在各地的停车场和出入口都能看到它的身影。车牌号识别往往分为字符划分和字符识别两个子任务，本案例我们将关注字符识别的任务，尝试用 K-NN 的方法对分割好的字符图像进行自动识别和转化。

二、作业说明

基本要求

完成数据的读入和表示，将图片表示成向量并和 label 对应上；
构建 K-NN 模型（可调库）对测试集中的图片进行预测并计算准确率；
分析当 K 取不同值时测试准确率的变化。

扩展要求

分析不同距离度量方式对模型效果的影响；
对比平权和加权 K-NN 的效果；
分析训练集大小对测试结果的影响。

三、结果展示

不同相似度计算方式下的score

不同数据集大小下的score

不同K大小和权重下的对比

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