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基于LSTM+CTC的文字识别
案例描述01任务案例目标02任务案例分析03任务案例实施04任务
1案例描述
1案例描述本案例将使用python的第三方库captcha来生成验证码,并搭建LSTM+CTC网络结构对生成的验证码进行文字识别。
2案例目标
案例目标学会使用第三方库生成随机验证码;搭建LSTM+CTC的网络架构并对随机生成的验证码进行识别。2
3案例分析
案例分析如何生成验证码,并分批次传给神经网络,这是一个问题。使用captcha来生成验证码,captcha使用Python写的生成验证码的库,它支持图片验证码和语言验证码,这里使用的则是生成图片验证码的功能。3
4案例实施
4案例实施 1.导库from captcha.image import ImageCaptchafrom tensorflow.keras.callbacks import Callbackfrom tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, CSVLogger, ModelCheckpoint2.生成验证码接着定义要生成的验证码的内容。这里使用0-9和大写的英文字母A-Z来随机作为验证码的内容。characters = string.digits + string.ascii_uppercase
4案例实施接下来就是生成验证码的部分了。这里写了一个 CaptchaSequence类,该类继承自Sequence,功能类似于python的生成器,但限制较少,可迁移性更好。该类有三个方法:__init__():初始化,定义要使用的变量。__len__():生成的验证码(数据集)的总数量。__getitem__():返回一个batch_size的数据。
4案例实施3.搭建网络 数据准备之后,要开始搭建网络结构了,在此之前,先编写计算CTC损失的函数ctc_lambda_func()。def ctc_lambda_func(args): y_pred, labels, input_length, label_length = args return K.ctc_batch_cost(labels, y_pred, input_length, label_length)接着开始搭建网络。提取特征部分用了10层卷积层。
4案例实施4.训练模型接下来就开始要进入训练环节了。开始训练之前,设置回调函数,配置模型保存路径,在每个epoch跑完之后验证准确率等。pile(loss={'ctc': lambda y_true, y_pred: y_pred}, optimizer=Adam(lr=0.001, amsgrad=True)) model.fit_generator(train_data,steps_per_epoch=10,epochs=100, validation_data=valid_data, workers=4, callbacks=callbacks)
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