Как улучшить показатель точности распознавания нейронной сети в Matlab

Question

Я работаю над OCR для арабского персонажа. Я хочу попробовать glcm в качестве метода извлечения функций. У меня есть код здесь: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/22187-glcm-texture-features

Пример входных изображений (изображения персонажей):

и я сделал код, чтобы получить вывод GLCM на основе необходимых функций. Вот:

function features = EkstraksiFitur_GLCM(x)
    glcm = graycomatrix(x,'offset',[0 1; -1 1; -1 0; -1 -1], 'NumLevels', 2); 

    stats = GLCM_Features1(glcm, 0);
    autocorrelation = double(mean (stats.autoc));
    if isnan(autocorrelation)
        autocorrelation=0;
    else
        autocorrelation=autocorrelation;
    end

    contrast = double(mean(stats.contr));
    if isnan(contrast)
        contrast=0;
    else
        contrast=contrast;
    end

    Correlation = double(mean (stats.corrm));
    if isnan(Correlation)
        Correlation=0;
    else
        Correlation=Correlation;
    end

    ClusterProminence = double(mean (stats.cprom));
    if isnan(ClusterProminence)
        ClusterProminence=0;
    else
        ClusterProminence=ClusterProminence;
    end

    ClusterShade = double(mean (stats.cshad));
    if isnan(ClusterShade)
        ClusterShade=0;
    else
        ClusterShade=ClusterShade;
    end

    Dissimilarity = double(mean (stats.dissi));
    if isnan(Dissimilarity)
        Dissimilarity=0;
    else
        Dissimilarity=Dissimilarity;
    end

    Energy = double(mean (stats.energ));
    if isnan(Energy)
        Energy=0;
    else
        Energy=Energy;
    end
    . 
    .
    .
    features=[autocorrelation, contrast, Correlation, Dissimilarity, Energy, Entropy, Homogeneity, MaximumProbability, SumAverage, SumVariance, SumEntropy, DifferenceVariance, DifferenceEntropy, InverseDifferenceMomentNormalized];

Использование цикла для получения характеристик всех изображений (передача данных):

srcFile = dir('D:\1. Thesis FINISH!!!\Data set\0 Well Segmented Character\Advertising Bold 24\datatrain\*.png');
fetrain = [];
for a = 1:length(srcFile)
    file_name = strcat('D:\1. Thesis FINISH!!!\Data set\0 Well Segmented Character\Advertising Bold 24\datatrain\',srcFile(b).name);
    A = imread(file_name);
    [gl] = EkstraksiFitur_GLCM2 (A);
    [fiturtrain] = reshape (gl, [56,1]) ;
    fetrain = [fetrain fiturtrain];
%   vectorname = strcat(file_name,'_array.mat');

end
 save ('fetrain.mat','fetrain');

У меня есть особенности.

А затем запустите процесс обучения с помощью нейронной сети, но я получаю очень низкий уровень точности. Это код:

% clc;clear;close all;
% function net1 = pelatihan (input, target)
net = newff(fetrain,target,[10 2],{'tansig','tansig'},'trainscg');
% net.trainParam.mem_reduc = 2;
net.performFcn = 'mse'; 
net.divideFcn = 'dividetrain';
% [trainInd,valInd,testInd] = dividetrain(601);
net.trainParam.show = 10; % Frequency of progress displays (in epochs).
net.trainParam.epochs = 1000; %default 1000
net.trainParam.goal = 1e-6;
net = train(net,fetrain,target);
output = round(sim(net,fetrain));
save net1.mat net
% net2 = output;
data = fetest;

[target; output];
prediksi = round(sim (net, data));
[targetx; prediksi];

%% Calculate the accuracy %
y = 1;
j = size (prediksi, 2); 
% x = size (targetx, 2);
for i = 1:j 
    if prediksi (i) == targetx (i)
       y =y+1;
    else
        y;
    end 
end 
% y all correct data
% j all data
s = 'The accuracy is %.2f%%';
acc = 100 *(y/j);
sprintf (s,acc)

Я пробовал несколько раз, но уровень точности (результат теста NN) не улучшился. Это постоянно дает выход 1,96%. Что-то не так с потоком процессов или с кодом, который я сделал?

Любая помощь будет очень полезна и ценится

Answer 1

Во-первых, из функции, которую вы извлекли, я вижу, что они ненормализованы и имеют разный диапазон. что означает, что некоторые из них будут доминировать над остальными. попытаться нормализовать или стандартизировать функции. Точность, которую вы измеряете только на тренировочном наборе, или вы используете какой-то набор тестов или методы перекрестной проверки? правда ли то, что я вижу, что вы используете функции 601? Вы пробовали методы выбора функций, чтобы решить, какие функции лучше относятся к данным и модели?

Во-вторых, я хотел бы знать, что вы реализуете для структуры, а не читать полный код, чтобы понять, что вы сделали.

третье было бы интересно посмотреть на входное изображение, чтобы понять окружающий момент, с которым вы имеете дело.