J'ai essayé de vérifier à l'aide du réseau neuronal si «japonais» uniquement «polices illisibles» ne peuvent vraiment être lus que par le japonais
Je vais confirmer le sujet car c'est un bon matériel d'étude qui m'inquiétait un peu.
Origine
J'ai entendu sur Twitter des polices japonaises "uniquement" illisibles!? Je pensais que c'était stupide, mais je ne peux pas la lire parce qu'elle semble vraiment lisible! (Http://togetter.com/li/887973)
** "Les éléments lisibles et illisibles (= indiscernables) changent-ils selon qu'il existe ou non une fonction de reconnaissance du katakana (ou d'une forme proche)?" **
C'est pourquoi j'ai décidé de le vérifier en utilisant un réseau neuronal convolutif. Quelqu'un l'a peut-être déjà essayé, mais c'est une chose parce que c'est étudier.
L'explication du réseau neuronal convolutif est omise ici. Je ne sais pas.
hypothèse
Un classificateur qui ne peut classer que l'anglais est plus précis qu'un classificateur qui peut classer Katakana + anglais.
Méthode
En comparant les 5 modèles suivants, nous évaluerons l'effet de la différence des caractères connus sur la précision.
| No. | Données d'entraînement | Nombre de classes de sortie |
|---|---|---|
| 1 | Alphabet + chiffre uniquement | 62 (sensible à la casse) |
| 2 | No.1 + hiragana uniquement | 62+48 = 110 |
| 3 | No.1 + Katakana uniquement | 62+48 = 110 |
| 4 | No.1 + hiragana + katakana | 62+48*2 = 158 |
| 5 | No.1 + caractère hébreu | 62+28 = 89 |
Pour le n ° 5, http://dic.nicovideo.jp/a/%E3%83%98%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A4%E6%96%87%E5% La «lettre» et la «forme finale» décrites dans AD% 97 sont traitées comme des classes distinctes. (En premier lieu, pour Tsukkomi qui a dit "caractères hébreux", la raison est que je l'ai ajouté à titre de comparaison car il y avait un commentaire dans l'ensemble "j'ai l'impression que c'est un peu comme des caractères hébreux.")
Des données d'utilisation
Je pensais utiliser des données gratuites pour l'OCR, mais je n'ai pas trouvé la bonne, alors je l'ai créée moi-même.
Générez de nombreuses images à 1 caractère avec Pillow (PIL) (http://qiita.com/lazykyama/items/65bcce351f3d1cf07d8e) J'ai créé une image d'un seul caractère pour le nombre de caractères cibles et y ai ajouté du bruit aléatoire pour gonfler les données. Dans cette vérification, 30 images avec du bruit par caractère sont générées dynamiquement et utilisées comme données d'apprentissage.
En outre, l'image de test utilisée a été découpée manuellement à partir de l'image d'exemple à l'adresse http://www.dafont.com/electroharmonix.font.
Les données d'entraînement et les données de test utilisent des images en échelle de gris 64x64.
Structure du réseau
La structure du classificateur est comme indiqué dans le code ci-dessous. Divers paramètres sont appropriés.
self.__model = chainer.FunctionSet(
conv1=F.Convolution2D(1, 16, 5),
conv2=F.Convolution2D(16, 16, 5),
l3=F.Linear(784, 784),
softmax4=F.Linear(784, class_num))
#Omission
x = chainer.Variable(source)
h = F.max_pooling_2d(F.relu(self.__model.conv1(x)), ksize=2, stride=2)
h = F.max_pooling_2d(F.relu(self.__model.conv2(h)), ksize=3, stride=4)
h = F.dropout(F.relu(self.__model.l3(h)), train=train)
y = self.__model.softmax4(h)
Comme vous pouvez le voir, nous utilisons Chainer pour cette implémentation. (Merci de vous référer à http://qiita.com/hogefugabar/items/312707a09d29632e7288.)
Résultat expérimental
Cette expérience utilise les paramètres suivants pour tous les modèles. (J'essaye diverses autres choses)
- epoch: 10
- mini-batch: 10
Les résultats dans ces conditions sont les suivants.
| No. | Données d'entraînement | Taux de réponse correct |
|---|---|---|
| 1 | Alphabet + chiffre uniquement | 46.2% (12 / 26) |
| 2 | No.1 + hiragana uniquement | 34.6% ( 9 / 26) |
| 3 | No.1 + Katakana uniquement | 15.4% ( 4 / 26) |
| 4 | No.1 + hiragana + katakana | 26.9% ( 7 / 26) |
| 5 | No.1 + caractère hébreu | 23.1% ( 6 / 26) |
En premier lieu, le pourcentage de réponses correctes n'est pas très élevé, mais même ainsi, la précision lorsqu'il est mélangé avec le katakana est terrible. .. .. Après tout, il peut être difficile pour le japonais de lire.
Enfin, le journal au moment du test est décrit ci-dessous. (Dans le journal, "capsV" etc. indique qu'il est en majuscules. L'électroharmonix ciblé cette fois semble avoir la même forme en majuscules et en minuscules, il est donc traité comme la bonne réponse, quelle que soit celle qui correspond. )
test models.
[PATTERN1]: English only.
2015-10-19 08:08:39,112 [INFO] #data: 26
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[PATTERN2]: English and hiragana.
2015-10-19 08:08:39,314 [INFO] #data: 26
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[PATTERN3]: English and katakana.
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[PATTERN4]: English and hiragana and katakana.
2015-10-19 08:08:39,718 [INFO] #data: 26
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[PATTERN5]: English and Hebrew.
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2015-10-19 08:08:39,999 [INFO] test accuracy: 0.230769230769 (6 / 26)
Même dans le modèle anglais uniquement, "g" est confondu avec "T", donc je ne peux rien dire à ce sujet.
↑ "g" de electroharmonix
↑ "T" des données d'entraînement
Cependant, s'il s'agit d'un modèle anglais + katakana, cela ne sert à rien car "s" est confondu avec "la" ...
↑ "s" de electroharmonix
↑ "La" des données d'entraînement
… Pas vraiment. Cela semble être faux.
Résumé
- Il semble que la police ne soit pas si facile à lire même pour les anglophones.
- J'ai pu mesurer quantitativement qu'il serait extrêmement difficile à lire si je connaissais Katakana (je le ferai)
- Cela semble être douloureux pour les personnes parlant hébreu qui seraient similaires
- Je suis curieux de savoir ce qui se passe lorsque je mets des kanji ou que j'apprends des caractères manuscrits
Postscript
J'ai oublié d'en écrire, je vais donc l'ajouter.
- Il semble que le cerveau humain ait un fushi qui le complète pour qu'il devienne une phrase significative, alors je me demande ce qui se passera si je le vérifie avec cette bosse (quelqu'un ...)
- Si vous le faites correctement, vous devriez essayer de rendre le nombre de classes de sortie aussi proche que possible et tester s'il y a une différence significative.
Remarques
Quittez l'ensemble des sources. https://gist.github.com/lazykyama/f586419cd72d5312288e
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