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trainf_ocr_class_mlp_protectedT_trainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedtrainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedTrainfOcrClassMlpProtected (Operator)

Name

trainf_ocr_class_mlp_protectedT_trainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedtrainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedTrainfOcrClassMlpProtected — Trainieren eines OCR-Klassifikators mit Daten aus (geschützten) Trainingsdateien.

Signatur

trainf_ocr_class_mlp_protected( : : OCRHandle, TrainingFile, Password, MaxIterations, WeightTolerance, ErrorTolerance : Error, ErrorLog)

Herror T_trainf_ocr_class_mlp_protected(const Htuple OCRHandle, const Htuple TrainingFile, const Htuple Password, const Htuple MaxIterations, const Htuple WeightTolerance, const Htuple ErrorTolerance, Htuple* Error, Htuple* ErrorLog)

Herror trainf_ocr_class_mlp_protected(const HTuple& OCRHandle, const HTuple& TrainingFile, const HTuple& Password, const HTuple& MaxIterations, const HTuple& WeightTolerance, const HTuple& ErrorTolerance, HTuple* Error, HTuple* ErrorLog)

double HOCRMlp::TrainfOcrClassMlpProtected(const HTuple& TrainingFile, const HTuple& Password, const HTuple& MaxIterations, const HTuple& WeightTolerance, const HTuple& ErrorTolerance, HTuple* ErrorLog) const

void TrainfOcrClassMlpProtected(const HTuple& OCRHandle, const HTuple& TrainingFile, const HTuple& Password, const HTuple& MaxIterations, const HTuple& WeightTolerance, const HTuple& ErrorTolerance, HTuple* Error, HTuple* ErrorLog)

double HOCRMlp::TrainfOcrClassMlpProtected(const HTuple& TrainingFile, const HTuple& Password, Hlong MaxIterations, double WeightTolerance, double ErrorTolerance, HTuple* ErrorLog) const

double HOCRMlp::TrainfOcrClassMlpProtected(const HString& TrainingFile, const HString& Password, Hlong MaxIterations, double WeightTolerance, double ErrorTolerance, HTuple* ErrorLog) const

double HOCRMlp::TrainfOcrClassMlpProtected(const char* TrainingFile, const char* Password, Hlong MaxIterations, double WeightTolerance, double ErrorTolerance, HTuple* ErrorLog) const

void HOperatorSetX.TrainfOcrClassMlpProtected(
[in] VARIANT OCRHandle, [in] VARIANT TrainingFile, [in] VARIANT Password, [in] VARIANT MaxIterations, [in] VARIANT WeightTolerance, [in] VARIANT ErrorTolerance, [out] VARIANT* Error, [out] VARIANT* ErrorLog)

double HOCRMlpX.TrainfOcrClassMlpProtected(
[in] VARIANT TrainingFile, [in] VARIANT Password, [in] Hlong MaxIterations, [in] double WeightTolerance, [in] double ErrorTolerance, [out] VARIANT* ErrorLog)

static void HOperatorSet.TrainfOcrClassMlpProtected(HTuple OCRHandle, HTuple trainingFile, HTuple password, HTuple maxIterations, HTuple weightTolerance, HTuple errorTolerance, out HTuple error, out HTuple errorLog)

double HOCRMlp.TrainfOcrClassMlpProtected(HTuple trainingFile, HTuple password, int maxIterations, double weightTolerance, double errorTolerance, out HTuple errorLog)

double HOCRMlp.TrainfOcrClassMlpProtected(string trainingFile, string password, int maxIterations, double weightTolerance, double errorTolerance, out HTuple errorLog)

Beschreibung

trainf_ocr_class_mlp_protectedtrainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedtrainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedTrainfOcrClassMlpProtected trainiert den OCR-Klassifikator OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle mit den Trainingsdaten, die in den durch TrainingFileTrainingFileTrainingFileTrainingFileTrainingFiletrainingFile angegebenen OCR-Trainingsdateien enthalten sind. Die Funktionalität des Operators entspricht der Funktionalität von trainf_ocr_class_mlptrainf_ocr_class_mlpTrainfOcrClassMlptrainf_ocr_class_mlpTrainfOcrClassMlpTrainfOcrClassMlp, mit der Erweiterung, dass trainf_ocr_class_mlp_protectedtrainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedtrainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedTrainfOcrClassMlpProtected sowohl ungeschützte als auch geschützte Trainingsdateien verarbeiten kann. Geschützte Trainingsdateien können nur mit dem korrekten Benutzerpasswort PasswordPasswordPasswordPasswordPasswordpassword verwendet werden. Falls genau ein Passwort PasswordPasswordPasswordPasswordPasswordpassword übergeben wird, werden alle Eingabedateien TrainingFileTrainingFileTrainingFileTrainingFileTrainingFiletrainingFile mit diesem Passwort überprüft, ansonsten muss die Anzahl der Passworte gleich der Anzahl der Eingabedateien sein, und die Eingabedatei an Position n wird mit dem Passwort an Position n überprüft. Für ungeschützte Trainingsdateien werden die übergebenen Passworte ignoriert.

Für eine genauere Beschreibung der Operatorfunktionalität siehe trainf_ocr_class_mlptrainf_ocr_class_mlpTrainfOcrClassMlptrainf_ocr_class_mlpTrainfOcrClassMlpTrainfOcrClassMlp. Das Konzept des Schützens von OCR-Trainingsdaten in HALCON ist in protect_ocr_trainfprotect_ocr_trainfProtectOcrTrainfprotect_ocr_trainfProtectOcrTrainfProtectOcrTrainf beschrieben.

Parallelisierung

Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:

Der Wert dieses Parameters darf nicht über mehrere Threads verwendet werden.

Parameter

OCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandleOCRHandle (input_control, Zustand wird modifiziert)  ocr_mlp → HOCRMlp, HTupleHTupleHOCRMlp, HTupleHOCRMlpX, VARIANTHtuple (integer) (IntPtr) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Handle des OCR-Klassifikators.

TrainingFileTrainingFileTrainingFileTrainingFileTrainingFiletrainingFile (input_control)  filename.read(-array) → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (string) (string) (HString) (char*) (BSTR) (char*)

Namen der Trainingsdateien.

Defaultwert: 'ocr.trf' "ocr.trf" "ocr.trf" "ocr.trf" "ocr.trf" "ocr.trf"

Dateiendung: .trf, .otr

PasswordPasswordPasswordPasswordPasswordpassword (input_control)  string(-array) → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (string) (string) (HString) (char*) (BSTR) (char*)

Passworte für geschützte Trainingsdateien.

MaxIterationsMaxIterationsMaxIterationsMaxIterationsMaxIterationsmaxIterations (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Maximale Anzahl von Iterationen des Optimierungsverfahrens.

Defaultwert: 200

Wertevorschläge: 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200, 220, 240, 260, 280, 300

WeightToleranceWeightToleranceWeightToleranceWeightToleranceWeightToleranceweightTolerance (input_control)  real → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Schwellwert für den Unterschied der Gewichte des MLP zwischen zwei Iterationen des Optimierungsverfahrens.

Defaultwert: 1.0

Wertevorschläge: 1.0, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001, 0.00001

Restriktion: WeightTolerance >= 1.0e-8

ErrorToleranceErrorToleranceErrorToleranceErrorToleranceErrorToleranceerrorTolerance (input_control)  real → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Schwellwert für den Unterschied des mittleren Fehlers des MLP auf den Trainingsdaten zwischen zwei Iterationen des Optimierungsverfahrens.

Defaultwert: 0.01

Wertevorschläge: 1.0, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001, 0.00001

Restriktion: ErrorTolerance >= 1.0e-8

ErrorErrorErrorErrorErrorerror (output_control)  real → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Mittlerer Fehler des MLP auf den Trainingsdaten.

ErrorLogErrorLogErrorLogErrorLogErrorLogerrorLog (output_control)  real-array → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Mittlerer Fehler des MLP auf den Trainingsdaten pro Iteration des Optimierungsverfahrens.

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert trainf_ocr_class_mlp_protectedtrainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedtrainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedTrainfOcrClassMlpProtected den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Falls trainf_ocr_class_mlp_protectedtrainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedtrainf_ocr_class_mlp_protectedTrainfOcrClassMlpProtectedTrainfOcrClassMlpProtected den Fehler 9211 (Matrix ist nicht positiv definit) bei Preprocessing = 'canonical_variates'"canonical_variates""canonical_variates""canonical_variates""canonical_variates""canonical_variates" zurückliefert, bedeutet dies typischerweise, dass für die verschiedenen Klassen zu wenige Trainingsmuster gespeichert worden sind. Für diesen Fall ist es sinnvoll, Preprocessing auf 'normalization'"normalization""normalization""normalization""normalization""normalization" zu setzen. Ansonsten ist es auch möglich, mehr Trainingsmuster hinzuzufügen.

Vorgänger

create_ocr_class_mlpcreate_ocr_class_mlpCreateOcrClassMlpcreate_ocr_class_mlpCreateOcrClassMlpCreateOcrClassMlp, write_ocr_trainfwrite_ocr_trainfWriteOcrTrainfwrite_ocr_trainfWriteOcrTrainfWriteOcrTrainf, append_ocr_trainfappend_ocr_trainfAppendOcrTrainfappend_ocr_trainfAppendOcrTrainfAppendOcrTrainf, write_ocr_trainf_imagewrite_ocr_trainf_imageWriteOcrTrainfImagewrite_ocr_trainf_imageWriteOcrTrainfImageWriteOcrTrainfImage, protect_ocr_trainfprotect_ocr_trainfProtectOcrTrainfprotect_ocr_trainfProtectOcrTrainfProtectOcrTrainf

Nachfolger

do_ocr_single_class_mlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpdo_ocr_single_class_mlpDoOcrSingleClassMlpDoOcrSingleClassMlp, do_ocr_multi_class_mlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpdo_ocr_multi_class_mlpDoOcrMultiClassMlpDoOcrMultiClassMlp, write_ocr_class_mlpwrite_ocr_class_mlpWriteOcrClassMlpwrite_ocr_class_mlpWriteOcrClassMlpWriteOcrClassMlp

Alternativen

read_ocr_class_mlpread_ocr_class_mlpReadOcrClassMlpread_ocr_class_mlpReadOcrClassMlpReadOcrClassMlp

Siehe auch

trainf_ocr_class_mlptrainf_ocr_class_mlpTrainfOcrClassMlptrainf_ocr_class_mlpTrainfOcrClassMlpTrainfOcrClassMlp, train_class_mlptrain_class_mlpTrainClassMlptrain_class_mlpTrainClassMlpTrainClassMlp

Modul

OCR/OCV

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