了解基于FastCV視覺庫的SVM機器學習算法
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SVM是一種常用的機器學習算法，在人工智能、模式識別、圖像識別等領域有著非常廣泛的應用，本節將結合FastCV庫提供的fcvSVMPredict2Classf32機器學習函數API，對SVM原理及用法進行介紹，為后續大家在使用FastCV進行圖像識別類的應用開發提供參考。
本文引用地址：http://www.104case.com/article/201710/367555.htm一、FastCV簡介
FastCV是Qualcomm公司開發提供的專注于移動平臺的計算機視覺庫（Computer vision library），該庫針對ARM平臺進行設計，并且針對Qualcomm處理器進行了優化，相對于OpenCV和JavaCv其性能有了大幅度的提高，非常適合移動設備各種圖像處理，如三維重建、目標跟蹤、人臉識別等。
FastCV提供的API結構如下圖1所示，根據其提供的功能分類主要包括數學/適量運算、圖像處理、圖像變換、特征檢測、對象檢測、三維重建、色彩轉換、聚類和搜索、運動和對象跟蹤、形狀和繪圖、內存管理和SVM機器學習13個部分，通過fastcv提供的這些API接口你可以方便的完成各種圖像處理應用的設計。極大的簡化的設計過程，提高程序的穩定性和可靠性。后續將針對fastcv提供的SVM機器學習進行詳細介紹。
圖1 fastCV功能結構
二、SVM機器學習基本原理
支持向量機，因其英文名為support vector machine，故一般簡稱SVM，通俗來講，它是一種二類分類模型，其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器，其學習策略便是間隔最大化，最終可轉化為一個凸二次規劃問題的求解。具體的SVM的原理是非常深奧的，其涉及到的數學理論非常多，并且通常還需要涉及到多維空間，從存粹的數學理論很難理解SVM的基本原理，并且介紹SVM的數學原理的內容也非常多（如http://www.dataguru.cn/thread-371987-1-1.html就對SVM的原理進行了詳細介紹），這里將通過一個經典的SVM分類例子來向大家介紹SVM的基本原理。
假設現在你是一個農場主，圈養了一批羊群，但為預防狼群襲擊羊群，你需要搭建一個籬笆來把羊群圍起來。但是籬笆應該建在哪里呢？你很可能需要依據牛群和狼群的位置建立一個“分類器”，比較下圖這幾種不同的分類器，我們可以看到SVM完成了一個很完美的解決方案，如下圖2所示，這就是景點的SVM分類原理。
圖2 農場主搭建籬笆SVM經典例子示意圖
三、fastCV中SVM接口參數解析
在fastCV中提供了SVM方法調用API接口，通過調用該接口可以方便的實現SVM學習功能，起API函數原型如下：
FASTCV_API fcvStatus fcvSVMPredict2Classf32（ fcvSVMKernelType kernelType，
uint32_tdegree，
float32_tgamma，
float32_tcoef0，
const float32_t *__restrictsv，
uint32_tsvLen，
uint32_tsvNum，
uint32_tsvStride，
const float32_t *__restrictsvCoef，
float32_trho，
const float32_t *__restrictvec，
uint32_tvecNum，
uint32_tvecStride，
float32_t *__restrictconfidence
）
該函數返回通過SVM學習策略計算得到的當前樣本的置信度，其計算公式如下（同時該值還可以通過libSVM和OpenCV提供的SVM訓練得到）：
confidence（i） = sum_j（ svCoef［j］ * Kernel（vec_i， sv_j） - rho;
為了學會調用該函數，就需要了解上述函數的各個參數的意義及具體的設置方法，以下是上述參數的意義和設置方法總結：
kernelType：核函數類型這里可以選擇 ‘FASTCV_SVM_LINEAR’，‘FASTCV_SVM_POLY’，‘FASTCV_SVM_RBF’，‘FASTCV_SVM_SIGMOID’等；
degree： 設置核函數的深度，為整數，通常設置為3；
gamma：核函數中的gamma函數設置（針對多項式/rbf/sigmoid核函數）（默認1/ k）；
coef0：核函數中的coef0設置（針對多項式/sigmoid核函數）（（默認0）；
sv ：支持特征向量；
svLen： 特征長度， （support vector length = feature length）。
svNum： 支持特征向量個數
svStride：支持向量跨度 ；
svCoef： sv系數，長度設置為sv個數 ；
rho SVM 偏置參數；
vec 檢測向量；
vecNum 檢測向量個數；
vecStride 監測向量跨度；
以上就是fastCV中提供的SVM接口介紹，在后續章節將進一步結合圖像處理，來帶大家用SVM來實現相關的分類和圖片識別，大家如果想進一步了解更多的關于fastcv庫的內容可以訪問Qualcomm的https://developer.qualcomm.com/docs/fastcv/api/index.html網站查閱更多信息。
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