Histograma orientado a gradientes con máquina de soporte vectorial, en la clasificación del alfabeto dactilológico

Resumen

El objetivo del trabajo fue evaluar la eficiencia del clasificador Máquina de Soporte Vectorial (SVM) con el método de separación linear, cuando se utiliza el algoritmo de extracción de características Histograma Orientado a Gradientes (HOG) y cuando no se utiliza ningún extractor de características en la clasificación del alfabeto dactilológico, variando en cada caso el parámetro de decisión del clasificador (C) que ajusta la frontera de decisión. Se utilizó el método bibliográfico para obtener los fundamentos teóricos y poder hacer un estudio de casos que fue experimentado mediante el método científico. Los resultados de esta experimentación demostraron que al utilizar HOG, se reduce los tiempos de entrenamiento y clasificación en un 75%, y a la vez se aumenta la precisión a un 6.97%, en comparación cuando se procede a clasificar sin un algoritmo de extracción de características. Además, en ambos casos, la precisión se mantiene estable a partir de la tercera iteración que corresponde a C igual a 100. Con esto se concluye que, con SVM es más conveniente utilizar el kernel linear y HOG, por el tiempo y la precisión.