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みらいテックラボ

音声・画像認識や機械学習など, 管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.

TensorFlowで文字認識にチャレンジ(4)

今回は, 前回[1]の漢字認識において, エラーしたデータを確認してみることに.

前回の認識率:
 ---------- Total Accuracy ----------
  1位 : 88.31 % ( 10387 / 11762 )
  2位 : 94.68 % ( 11136 / 11762 )
  3位 : 96.58 % ( 11360 / 11762 )
  4位 : 97.39 % ( 11455 / 11762 )
  5位 : 98.01 % ( 11528 / 11762 )

1)累積5位までに入らなかったサンプル.
データ:
f:id:moonlight-aska:20160629235737p:plain

認識結果:
 --- No. 1 逢 ---
  1位 : 誇 (0.448718)
  2位 : 蜂 (0.167566)
  3位 : 遥 (0.126349)
  4位 : 達 (0.041905)
  5位 : 雄 (0.038675)
 --- No. 2 芦 ---
  1位 : 妾 (0.764762)
  2位 : 苗 (0.125906)
  3位 : 若 (0.030263)
  4位 : 芋 (0.029884)
  5位 : 苓 (0.010199)
 --- No. 3 宛 ---
  1位 : 宋 (0.617768)
  2位 : 寒 (0.191417)
  3位 : 陀 (0.075346)
  4位 : 憲 (0.039724)
  5位 : 定 (0.024940)
 --- No. 4 綾 ---
  1位 : 緩 (0.978331)
  2位 : 績 (0.010480)
  3位 : 綬 (0.006448)
  4位 : 級 (0.001939)
  5位 : 継 (0.000769)
 --- No. 5 綾 ---
  1位 : 綬 (0.594106)
  2位 : 絞 (0.337656)
  3位 : 緩 (0.029053)
  4位 : 絵 (0.015908)
  5位 : 続 (0.011210)
   :

2)累積2位以下のサンプル.
データ:
f:id:moonlight-aska:20160629235943p:plain

認識結果:
 --- No. 1 挨 ---
  1位 : 険 (0.929240)
 * 2位 : 挨 (0.021944)
  3位 : 硬 (0.005909)
  4位 : 技 (0.005296)
  5位 : 夜 (0.004957)
 --- No. 2 姶 ---
  1位 : 拾 (0.519972)
 * 2位 : 姶 (0.292790)
  3位 : 給 (0.140238)
  4位 : 恰 (0.043313)
  5位 : 蛤 (0.002570)
 --- No. 3 姶 ---
  1位 : 培 (0.303798)
  2位 : 恰 (0.301362)
 * 3位 : 姶 (0.235710)
  4位 : 蛤 (0.077842)
  5位 : 拾 (0.055255)
 --- No. 4 姶 ---
  1位 : 恰 (0.698592)
  2位 : 給 (0.192197)
 * 3位 : 姶 (0.085457)
  4位 : 怜 (0.011804)
  5位 : 拾 (0.011658)
 --- No. 5 逢 ---
  1位 : 選 (0.489746)
 * 2位 : 逢 (0.416016)
  3位 : 速 (0.025993)
  4位 : 途 (0.019360)
  5位 : 逐 (0.010881)
   :

誤認識したデータの画像をみると, 誤っても仕方ないかと思うものも少しあるが, 人間はほぼ問題なく認識できる.
Neural Networkの場合, やはりなぜ誤ったのかその原因がわかりにくいのが難点である.

何とか, もう少し性能をupできないものか...

そこで, 性能を改善する案としていくつか考えてみた.
1) オンラインの手書きデータの画像化を改善する. (文字の大きさの正規化含む)
2) CNNの構造を見直す.
3) オンラインの手書きデータを直接Deep Neural Networkで処理する.
4) 学習データを増やす.

2), 3)はぜひともチャレンジしてみたい.

(注)
 評価データに学習データが含まれるなどの不備が見つかったので, 再度評価を行い, 認識結果など一部内容を修正しました. (2016/6/29)

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[1] TensorFlowで文字認識にチャレンジ(3)




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