Jump to content
Compvision.ru
Андрей_Андрей

Нейронная сеть для распознавания символов номерного знака

Recommended Posts

Здравствуйте, для распознавания символов на на номерном знаке автомобиля хочу применить нейронную сеть.
Читаю про "обычную" полносвязную НС. В качестве недостатка упоминается большое чисто ее элементов, и как альтернатива рассматривается сверточная сеть. 
А она, наряду с DeepLearning вроде как относится к другому классу сетей. И вот думаю: действительно мне нужна сверточная НС, нужно-ли мне для задачи идентификации 22-х символов поднимать caffe или подобную серьезную систему, 
или смотреть в сторону SVM.

Сложно сориентироваться, т.к. у меня в этом деле нет опыта совсем. 

Вообще входные требования - максимальная точность классификатора при условии что на входе будет картинка символа с различной яркостью, контрастностью, и четкостью монохромного (не бинаризованного, т.к. бинаризовать некоторые символы без существенного искажения не выходит) 
изображения символа, как чистая, так и зашумленная (пыль, грязь, различные артефакты вызванные деформацией номерной пластины, тенями, неравномерной освещенностью). Размер картинки с символом примерно 20Х20 пикселей. 

Как мне определиться с выбором метода, пожалуйста, посоветуйте.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Нормально должна полносвязная работать.

Не такая уж она и большая для данного случая.

Только нормализацию данных предварительно проведите (вычесть среднее, привести к диапазону [0:1] или [-1:1] ).

Share this post


Link to post
Share on other sites

Спасибо за ответ. вот тут: http://nordavind.ru/node/550 для моей задачи автор пишет  :

" 625 нейронов во входном слое. Количество нейронов скрытых слоев нейронной сети обычно выбирается в 10-20 раз больше количества входных значений нейронной сети. Пусть наша нейронная сеть состоит из двух скрытых слоев. Первый скрытый слой состоит из 6000 нейронов (и 3,75 млн. связей с входным слоем), а второй из 3000 нейронов (и 18 млн. связей с первым скрытым слоем). "

18 млн связей - приличное количество. сколько -ж они учиться будут.... 

Share this post


Link to post
Share on other sites

Ну это перебор конечно.

50-200 нейронов в скрытом слое вполне хватит (по опыту), (в несколько раз больше кол-ва нейронов выходного слоя). И одного скрытого слоя вполне хватит.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Сделал. Почитал инет и решил пока отложить сеть в сторону, и сделал распознавалку на hog+SVM. Получилось неплохо (0.11 % ошибок ) на 13300 картинок в символами. Пока меня устраивает, хотя сети изучать тоже конечно нужно. 

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now


  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×