印章识别matlab代码

印章识别效果非常好的代码，主要使用了支持向量机

function [nsv alpha b0] = svc（XYkerC）
%SVC Support Vector Classification
%
%  Usage: [nsv alpha bias] = svc（XYkerC）
%
%  Parameters: X      - Training inputs
%              Y      - Training targets
%              ker    - kernel function
%              C      - upper bound （non-separable case）
%              nsv    - number of support vectors
%              alpha  - Lagrange Multipliers
%              b0     - bias term
%
%  Author: Steve Gunn （srg@ecs.soton.ac.uk）

  if （nargin <2 | nargin>4） % check correct number of arguments
    help svc
  else

    fprintf（‘Support Vector Classification\n‘）
    fprintf（‘_____________________________\n‘）
    n = size（X1）;
    if （nargin<4） C=Inf; end
    if （nargin<3） ker=‘linear‘; end

    % tolerance for Support Vector Detection
    epsilon = svtol（C）;
    
    % Construct the Kernel matrix
    fprintf（‘Constructing ...\n‘）;
    H = zeros（nn）;  
    for i=1:n
       for j=1:n
          H（ij） = Y（i）*Y（j）*svkernel（kerX（i:）X（j:））;
       end
    end
    c = -ones（n1）;  

    % Add small amount of zero order regularisation to 
    % avoid problems when Hessian is badly conditioned. 
    H = H+1e-10*eye（size（H））;
    
    % Set up the parameters for the Optimisation problem

    vlb = zeros（n1）;      % Set the bounds: alphas >= 0
    vub = C*ones（n1）;     %                 alphas <= C
    x0 = zeros（n1）;       % The starting point is [0 0 0   0]
    neqcstr = nobias（ker）; % Set the number of equality constraints （1 or 0）  
    if neqcstr
       aeq = Y‘; beq = 0;     % Set the constraint Ax = b
    else       
       aeq = zeros（1n）;beq=0;
    end

    % Solve the Optimisation Problem
    
    fprintf（‘Optimising ...\n‘）;
    st = cputime;
    
    %[alpha lambda how] = qp（H c A b vlb vub x0 neqcstr）;
    [alpha lambda how] = quadprog（H c [][]aeqbeqvlb vub x0）;
    fprintf（‘Execution time: %4.1f seconds\n‘cputime - st）;
    fprintf（‘Status : %s\n‘how）;
    w2 = alpha‘*H*alpha;
    fprintf（‘|w0|^2    : %f\n‘w2）;
    fprintf（‘Margin    : %f\n‘2/sqrt（w2））;
    fprintf（‘Sum alpha : %f\n‘sum（alpha））;
    
        
    % Compute the number of Support Vectors
    svi = find（ alpha > epsilon）;
    nsv = length（svi）;
    fprintf（‘Support Vectors : %d （%3.1f%%）\n‘nsv100*nsv/n）;

    % Implicit bias b0
    b0 = 0;

    % Explicit bias b0 
    if nobias（ker） ~= 0
      % find b0 from average of support vectors on margin
      % SVs on margin have alphas: 0 < alpha < C
      svii = find（ alpha > epsilon & alpha < （C - epsilon））;
      if length（svii） > 0
        b0 =  （1/length（svii））*sum（Y（svii） - H（sviisvi）*alpha（svi）.*Y（svii））;
      else 
        fprintf（‘No support vectors on margin - cannot compute bias.\n‘）;
      end
    end
    
  end
 
    

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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............此处省略389个文件信息