如何识别网图图片内容复杂度？

点击联系发帖人 时间：2022-10-17 02:04

识别网图

图片字母，数字识别技术

时间： 22:31 作者:羲和时代浏览次数：次

图片字母，数字识别技术,本文主要讲解图片中字母以及数字的识别技术，主要应用有车牌号识别软件，钞票编码识别，税号识别等应用系统中，图片文字识别技术应用在很多重要的工业领域不仅能够节省重复的人力成而且能够增加识别归档的准确率
将降噪后的图片切成单个的字母或文字，同svm技术训练机器的识别能力，逐渐提高准确率

开源的svm机器学习库
生成特征和标记对应的训练数据集
训练特征标记数据生成识别模型
使用识别模型预测新的未知图片集
达到根据“图片”就能返回识别正确的字符集的目标

四、图片字母，数字识别的实现

虽然目前的机器学习算法已经相当先进了，但是为了减少后面训练时的复杂度，同时增加识别率，很有必要对图片进行预处理，使其对机器识别更友好。

针对以上原始素材的处理步骤如下：

将彩色图片二值化为黑白图片

将RGB彩图转为灰度图
将灰度图按照设定阈值转化为二值图

上面引用到的二值函数的定义如下：

1对某个黑点周边的九宫格里面的黑色点计数
2如果黑色点少于2个则证明此点为孤立点，然后得到所有的孤立点
3对所有孤立点一次批量移除。

到这个阶段后，由于本文直接使用的是开源的 libSVM 方案，属于应用了，所以此处内容就比较简单的。只需要输入特征文件，然后输出模型文件即可。

可以搜索到很多相关中文资料

 训练并生成model文件

libSVM是一个机器学习的框架，需要查阅官方文档完成集成工作，主要是python与libsvm的集成

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系统的复杂度，虽然有很多定义方式，但作为复杂性科学的基本问题，远远没有获得确定的回答。重整化群可以通过数学变化，统一地考察不同尺度的物理系统。近日发表在PNAS的一篇论文，基于重整化群，提出了在多层级复杂系统中定量描述复杂度的新方法。

1. 已有的复杂度定义的方法

最广为人知的定义复杂度的方式，称为Kolmogorov复杂度，该方法使用能够对某一信息编码的程序的最小长度，来代表一段信息的复杂度。例如101010相比110001，前者由于存在规律，能够用更短的程序描述，其复杂度更低。

如果不同尺度的子系统间相似度较低，那么系统的复杂性也越高。然而，我们对复杂度的直觉，告诉我们需要该定义同时反映系统中有多少组件及连接，以及系统中的这些组件及连接是否可见。基于系统自相似来定义复杂度的方式，只反映了后者，没有考虑那些系统中隐藏的连接，不完全符合我们对复杂度的直观映像。

在真实环境，例如生物系统、社会系统中，往往同时存在多个层级，不同层级的结构，以及受到的约束存在显著区别。考虑到复杂系统往往是层级化的，对系统复杂度的定义就必须考虑到不同层级，而不能主观地规定某一层级的特征是本质的。复杂科学需要提出一个明确定义，能够整合不同层级信息、且具有鲁棒性的复杂度定义。对于那些完全有序或完全无序的系统，该定义得出的复杂度都应该极低。

这篇PNAS论文，提出了基于重整化群的复杂度定义方法。

2. 基于重整化群的复杂度定义

例如拍照的时候zoom in，发现看到的现象有些接近，将小尺度的现象，放到大尺度去分析。由于系统具有自相似性，通过对比两种模式下分析的差异，可以用大尺度的分析，来作为对小尺度现象的建模。这可以看成是重整化群的通俗理解。

图1. 基于重整化群计算图片复杂度的方式

如何计算上面这幅图片的复杂度？重整化群的方法，是将该图分为16份，再将图中的某一份放大之后分为16份，将其中像素平均后，得出该子图的不同区域像素值。将原图的16个子图依次排列，得到A，再将子图分割排列得出图B，计算图A和图B之间的差异，得出图O。将所有如此分割得出的图O的复杂度加和，就完成了一个层级上的迭代，将不同层级的结果加和，即得出了原图的复杂度。

图2. 自然界和人工产生的图像对应的复杂度

上图中从左到右，该方法计算出的复杂度依次升高，这展示了使用该方法，可以衡量图像的复杂度，符合人类直觉。具体对的计算方法和公式，请参考原文。

3. 通过复杂度判断相变

在统计物理中，描述了磁性原子之间由于相互作用，而形成的晶格。由于该模型中，参数在某个阈值左右的细微变化，就能引起系统整体的显著变化，这被称为相变。发生相变前后，系统的复杂度会发生显著变化，这可以用来验证新提出的复杂性度量方法。

图3. 二维Ising模型的模拟数据下，不同温度和复杂度的对应关系

上图中，横轴温度可以看成是系统具有的能量，能量越高，系统越无序。红色和蓝色的线代表计算复杂度时，迭代计算的次数不同，即对复杂度的计算方法有所不同。不论那种计算方法，当相变发生时，复杂度都会呈现显著变化。而蓝线对应的算法，当系统的无序程度进一步提升时，复杂度下降，这符合一个完全无序的系统没有处在混沌边缘系统复杂的直觉。而红线对应的算法，由于迭代次数过少，导致其不会考虑更小尺度的差异，相变点之后，复杂度就不再变化。

而在更高维度，以及真实的微粒扩散过程中，该方法都能够反映出相变现象。如下图所示

图4. 三维系统中，基于重整化群的复杂度算法得出的复杂度和系统温度的关系

图5. 微粒扩散过程中，随时间变化的系统复杂度

4. 复杂度在各个领域的应用

以上实验说明，在固态物理中，可以使用该方法，根据实验得出的图像来发现如法通过实验找到的相变现象。

此外，在机器学习中，系统的复杂度可以成为额外的信息来源，例如在应对对抗性攻击，即通过改变少数像素点，就改变对应分类标签。例如本文作者假设上述改变会增加图片局部的复杂度，从而改变原图中各个子图的复杂度分布，据此识别对抗性的训练数据集。

而在生物领域，复杂度这一概念的应用虽然鲜有研究，但通过计算处在进化树上不同物种的基因序列的复杂度，可以研究进化过程中的相变点，即生物集中爆发或产生显著变化的过程。不同层级系统间的竞争和制约，被认为是生物体复杂性的来源之一。而这也反映了时间及空间层面上的不同系统存在的不相似性，在复杂性科学的核心位置。

测量复杂度还对因果发现有启发。之前的研究中，根据对不同信号压缩的难度差异，判断信号间的因果方向，更难压缩的信号是因[1]。据此我们可以推测，考虑不同系统间的复杂度随时间变化的曲线的先后，有可能可以判断出两个系统间的因果箭头。这有赖进一步的研究。

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