TRABAJO CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES CON PERCEPTRON MULTICAPA
En el trabajo de reconocimiento de reconocimiento de caracteres aplicado al "Trabajo de clasificación de imágenes con perceptrón multicapa" lo primero que se realizo fue entregarle a la red las imágenes con las que se iba a entrenar, entonces primero las debía leer, luego se cambio la dimensiones de las imágenes dado a que estaban relativamente grandes(280 x 233) así que se cambiaron a un tamaño de 30 x 40, así serian menos pixeles que debía procesar la red, después de esto se pasa cada imagen al canal rojo para procesar la imagen, se crean los vectores en los cuales se almacenaran las imágenes las cuales serán de 1 x 1200 pixeles ( es 1200 porque 30 x 40 son 1200), las imanes son matrices, cada pixel se puede identificar con un numero dependiendo de la intensidad que se tenga en cada escala del color (RGB), por eso pasamos la imagen a color rojo así miraremos la intensidad de los pixeles en este color, se recorrerá cada imagen donde la intensidad del color sea mas alta se pondrá -1 y donde sea mayor se pondrá 1 así se podrá hacer más fácil la segmentación de la imagen, y se almacenaran en el vector previamente creado, luego se asignara la posición correspondiente a cada imagen, si es la A será la posición 1 0 0 0, si es la B será la posición 0 1 0 0, si es la C será la posición 0 0 1 0, y si es la posición D será la posición 0 0 0 1.
Para el proceso de validación se utilizo la segmentación utilizando histogramas, lo que hace el histograma es mostrarnos la cantidad de pixeles que tiene la imagen y nos muestra en esos pixeles que intensidad tiene da cada color, con esto uno puede crear unos parámetros cogiendo la cantidad de pixeles en los cuales la intensidad es mas baja casi igual a cero para así segmentar la imagen porque se puede hacer que todos los valores en pixeles que estén mas cercanos a cero se pongan en -1 (así la letra se vera blanca), y donde hay mayor intensidad de los pixeles se ponga 1(haciendo que todo el fondo de vuelva negro y se destaque la letra).
Después de realizar los pasos anteriormente mencionados se espera que la red sea capaz de reconocer caracteres en este caso letras del alfabeto de la A a la D.
Diagrama
Video
Explicación de la red
Comprobación del funcionamiento
Reflexión
La realización de este trabajo fue un poco complejo dado a que debíamos aplicar a la validación del trabajo lo visto en un articulo que expusimos de OCR, al nosotros realizar la validación no nos identificaba correctamente los caracteres, aunque la red entrenaba aparentemente bien, la segmentación a la hora de la validación también se hacia de forma correcta a la hora de dar la predicción del carácter fue errona la mayoría de las veces, esto nos causo un poco de inconformidad porque por mas que entrenamos la red de formas diferentes, cambiando los valores y mirando de varias forma no obtuvimos los resultados deseados.
En general me pareció un buen trabajo un reto para nosotros mismos para investigar, comenzar a entender artículos de investigación y poderlos llevar a la practica, a la aplicación de redes con las que nosotros estemos trabajando.
