Размер выборки для распознавания изображений. Чем больше размер выборки, необходимый для объектов, которые являются эквивалентными изображениями?

Question

В настоящее время у меня есть список каждой буквы, заглавной буквы в алфавите. Шрифт постоянный, т. Е. Мои входы всегда будут одного и того же шрифта.

Учитывая, что шрифт постоянный, мне действительно нужно несколько букв или я могу обучить программу, используя по 1 букве каждый? Если мне нужно несколько изображений для каждой буквы, могу ли я просто запустить одно и то же изображение с помощью алгоритма машинного обучения и сделать вид, что это второе изображение? (обратите внимание, что, поскольку шрифты одинаковы, второе изображение будет точно таким же).

Очень много работы, чтобы «распечатать экран», а затем захватить конкретную букву по одному, поэтому я в основном задаюсь вопросом, могу ли я просто скопировать и вставить все изображения 50 раз, чтобы сделать мой размер 52 образца 2600 размер выборки.

Я использую scikit-learn на python и буду тестировать различные контролируемые algos обучения, чтобы распознавать буквы.

Answer 1

OCR не только должен различать разные буквы, но и бороться с такими проблемами, как небольшие повороты, переводы или деформации.

Полезная нейронная сеть (общая модель для OCR) должна быть обучена против помеченных данных, включающих эти преобразования. Возможно, вам удастся начать с одного изображения на букву и программно вращать и переводить его с шагом, чтобы создать множество обозначенных примеров обучения.

В этом случае для «оригинальных» примеров вы можете визуализировать отдельные буквы с нужным шрифтом и сохранять их в файл, а не использовать литеральный захват экрана.