ng机器学习视频笔记（十六） ——从图像处理谈机器学习项目流程

Posted 2020-10-23 lin_h

ng机器学习视频笔记（十六）

——从图像处理谈机器学习项目流程

 

（转载请附上本文链接——linhxx）

 

一、概述

         这里简单讨论图像处理的机器学习过程，主要讨论的是机器学习的项目流程。采用的业务示例是OCR（photo optical character recognition，照片光学字符识别），通过一张照片，识别出上面所有带字符的内容。

 

二、机器学习流水线

         对于一个业务项目，通常机器学习是其中一部分的内容，对于整个项目而言，相当于一个流水线(pipeline)。

         对于OCR，主要流水线为：1-获取照片->2-字符串区域识别->3-字符串分割->4字符辨认->5-输出结果。其中2~4步都是对结果非常重要的步骤。如下图所示：

 

 

三、滑动窗口

         滑动窗口(sliding windows)，通过指定大小的方框，从图片左上角开始，扫描全图，旨在最终识别出需要的内容，如字符串，并用明显的颜色标出。

 

 

1、行人识别

         下面先讨论行人识别。

1）监督学习

         下面进行监督学习，指定图像的像素是82*36，给出一些这样大小的图片且里面有行人的，标记为分类结果是1；再给一些这样大小的图片，里面没有行人，分类结果标记为0。将这些数据进行监督学习，让机器懂得判断82*36像素的图片，是否有行人。

 

 

2）滑动窗口

         首先，用82*36像素，从图像左上角开始，扫描全图，每次右移的位置是一个参数，这个参数设置太小虽然很精确，但是会很慢，通常设置为2~5像素。到达最右边后，会回到最左边，并稍稍往下，再进行第二行的扫描，同样，往下的像素也是一个参数。

         接着，用比82*36大一些的像素，进行扫描全图（大多少同样是参数设定）。但是这里要注意的是，每次取到一块图，要压缩到82*36像素，给前面步骤训练好的分类器进行判别。

 

 

2、字符识别

         1）监督学习

         同样，选一些有字符的标记为1，没字符的标记为0，进行监督学习。

 

 

         2）滑动窗口

         同样使用滑动窗口进行检测，区别之处在于，把识别的结果重新生成一幅灰白黑图，颜色越白表示该区域是字符的概率越大，白色表示肯定是字符，黑色表示肯定不是，灰色的深浅表示可能性（如果旁边还有白色，则可能判定为也是字符）。

         接着，输出结果乘以一个膨胀算子（expand operator），这样可以放大结果，让白色更白，黑色更黑，以便于识别结果。

         最后再抛弃一些不规则的矩形，剩下的就认为是识别到的字符。

 

 

3、字符分割

         字符分割，也用到滑动窗口技术，但是这里称为一维滑动窗口，因为固定了长宽，就一次性扫描一行内容（每次移动的边界还是需要设定的参数）。

         这里的监督学习，用到的是学习判断图的正中间是否是字符的边界，对于是边界的则画上一条竖线，标记分割完成。如下图所示：

 

 

 

四、人工数据合成

         对于机器学习，如果数据不够多，可以考虑使用人工数据合成（artificial data synthesis），即可以理解为“造数据”。但是，造数据也不是随意造的，主要做的工作有以下几点。

1、取各种字体

         字体多种多样，在一些网站有开源的字体，里面每个字符都有大量的样式，这就需要对机器进行训练，以便其识别到各种样式的字体，如下图所示：

 

 

2、字符扭曲

         由于照片上的字未必是方方正正的，因此字符扭曲很重要，让机器识别出各种扭曲的字符，其也是正确的字符，这样有助于提高识别率，如下图所示：

 

 

3、注意事项

         这里的造数据，要考虑到造数据的有效性，即需要的是模拟出各种有可能的情况，而不是仅仅加入一些无意义的噪声。例如下图的第一个内容，字符扭曲，对于识别就有好处；而第二个内容，只是对字符加入一些随机的小噪声，这样对于识别就没有太大用处。

 

 

 

五、上限分析

         当一个机器学习流水线项目完成，评估后发现正确率不符合预期要求，此时需要考虑对流水线的内容进行优化。但是，流水线的步骤繁多，不可能全盘优化，因此，就需要用到上限分析（ceiling analysis）的分析方案。

         上限分析类似生物学到的控制变量法，通过逐个控制流水线的不确定因素，来衡量如果将某个步骤优化到100%精确度，对于整个系统精确度的提升会有多少。

1、串行流水线

         考虑到串行流水线，假设最终的算法结果的精确度是72%。

         做法：

1）对于流水线的每个步骤，从第一个步骤开始，不使用算法，而是直接人工给出第一步应该有的、100%正确的结果，此时再看整个系统的精确度。通过计算此时系统精确度与原始系统精确度的差，可以判断出如果将第一步优化到完美，对整个系统精确度的提升能有多少。

注意：衡量精确度要用同样的计算方式。

         2）接着，在第一步的基础上，将第二个步骤也直接给出应有的结果，查看此时的精确度，减去第一步的系统精确度，得出将第二步优化到最佳，对系统精确度的提升的贡献度。

         3）以此类推，直到计算出每一步的精确度的改进范围，将最需要改进的步骤着重进行优化改进。

         如下图所示：

 

 

2、并行流水线

         对于机器学习，某些步骤需要并行完成，此时同样可以计算精确度，而且用的方式和串行完全一样，不赘述，如下图所示：

 

 

 

六、总结

        

 

         这里是对整个视频课程的总结，在视频课程中，主要分为监督学习、无监督学习、机器学习应用、机器学习技巧四个部分内容，在学习过程中，我认为最有难度的部分，在于BP算法、SVM算法这两个算法的数学推导论证过程，目前我觉得我只达到基本明白的程度，后续还要加强学习。

         机器学习的算法很巧妙，而且非常有趣，拓宽了我的思维，另外也让我更有信心继续后面的学习。

 

七、感悟

到此为止，学完吴恩达的coursera的机器学习课程，113集，大致20个小时的课程，历时32天（其间我同时完成《机器学习实战》前六章的课程编程与学习），有种终于要正式开始了的感觉。

         这里仅仅是入门，可能甚至只是还在门边初探机器学习的内容。

接下来，视频课程部分，我计划学习吴恩达的深度学习微专业；书籍部分，我会先学完《机器学习实战》，接着开始周志华的《机器学习》（俗称西瓜书），巩固机器学习的内容。至于TF框架、机器学习的具体方向、深度学习花书以及其他各种视频、书籍等内容，后续会持续进行。

2018，加油~

 

——written by linhxx

 

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