图像识别 | 基于Keras的手写数字识别（含代码）

前沿

人工智能的浪潮已经席卷全球，深度学习（Deep Learning）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）等词汇也不断地充斥在我们身边。人工智能的发展是一个三起两落的变化，90年代期间，知识推理>神经网络>机器学习；2005年左右，机器学习>知识（语义网）>神经网络而从2017年之后，基于深度学习的神经网络>知识（知识图谱）>机器学习。

卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）作为深度学习中的代表，最早的灵感是来源于1961年Hubel和Wiesel两位神经生物学家，在对猫视觉皮层细胞的实验中，发现大脑可视皮层是分层的（CNN中的分层网络结构与其如出一辙）。深度学习作为机器学习（ML）的一个子领域，由于计算机能力的提高和大量数据的可用性，得到了戏剧性的复苏。但是，深度学习是否能等同或代表人工智能，这一点笔者认为有待商榷，深度学习可以认为是目前人工智能发展阶段的重要技术。由于本文主要撰写关于深度学习的入门实战，关于细节概念不做深入研究，下面笔者从实际案例，介绍深度学习处理图像的大致流程。

目录：

以手写识别数字为例，作为深度学习的入门项目，本文以Keras深度学习库为基础。其中使用的tensorflow等模块需要提前配置好，同时注意模型，图片保存、载入的文件路径问题。在自己的计算机上运行时，需要创建或修改。下面的流程包括：使用Keras载入MNIST数据集，构建Lenet训练网络模型，使用Keras进行模型的保存、载入，使用Keras实现对手写数字数据集的训练和预测，最后画出误差迭代图。

手写数字数据集介绍：

手写数字识别几乎是深度学习的入门数据集了。在keras中内置了MNIST数据集，其中测试集包含60000条数据，验证集包含10000条数据，为单通道的灰度图片，每张图片的像素大小为28 28.一共包含10个类别，为数字0到9。

导入相关模块：

载入MNIST数据集

Keras可实现多种神经网络模型，并可以加载多种数据集来评价模型的效果，下面我们使用代码自动加载MNIST数据集。

显示MNIST训练数据集中的前面6张图片：

数据的预处理

首先，将数据转换为4维向量[samples][width][height][pixels]，以便于后面模型的输入

为了使模型训练效果更好，通常需要对图像进行归一化处理

最后，原始MNIST数据集的数据标签是0-9，通常要将其表示成one-hot向量。如训练数据标签为1，则将其转化为向量[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]

模型的建立与计算

训练模型的参数设置：

本文使用Lenet网络架构，下面定义Lenet网络结构，若要更改网络结构，如用VGGNet，GoogleNet，Inception，ResNets或自己构建不同的网络结构，可以直接在这一块函数内进行修改。

再附上两个经典的模型：

VGG16:

GoogleNet：

设置优化方法，loss函数，并编译模型：

本文使用生成器以节约内存：

结果分析

作出训练阶段的损失、精确度迭代图，本文将epoch设置为10，已达到0.98的准确率（代码、图像如下所示）。

公众号：帕帕 科技 喵

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附件是一个现成的图像文字识别程序，C#调用OpenCV，原来的程序还能动态识别摄像头图像里的文字，但我为了简化修改成识别静态图片的了，解压后双击ContourAnalysisDemo.exe运行。

参考资料：

http://www.codeproject.com/Articles/196168/Contour-Analysis-for-Image-Recognition-in-C

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