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基于VGG19的识别中国人、韩国人、日本人分类器

这是本学期机器学习课程的项目。通过这个项目了解了不少东西,希望通过博客记录下整个项目过程。


国外有一个网站

http://www.alllooksame.com/

上有一个非常有趣的测试,他们在街头收集了一共18名中国人、韩国人、日本人的照片,放在网站上,让人去识别。博主自己尝试过一次,18个对了7个,38%的正确率,跟猜的概率并没有相差太多,恰好刚在学习深度学习一些模型,了解到可以通过深度的学习模型构建分类器去识别。在一时冲动之下,有了这个项目。废话不多说,直接开始博主完成整个项目的过程。


  • 数据集构造 网上没有找到现成的数据集,甚至没有找到单纯包含中国人或者日本人或者韩国人的数据库。遂决定自己构造数据集,能够想到的办法就只能从当地的官方网站(譬如政府、学校等等)收集图片作为我们的训练集。在一番折腾之后,得到具体数据集情况如下:

名称

数据来源

样本数目

中国人

政府网站、明星、老师、学生

483

日本人

政府网站、明星、老师、学生

407

韩国人

Google

408

ps:这里我们韩国人的数据存在问题,因为直接来源于Google,真实性不如收集到的中国人和日本人,很可能原始标记就存在问题。


  • 人脸检测 人脸检测,我们主要使用的是Haar分类器,这个分类器原理在这篇博文 中介绍的很仔细。http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 主要的步骤包括:
  • 1)使用Haar-like特征做检测;
  • 2)使用积分图(Integral Image)对Haar-like特征求值进行加速;
  • 3)使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器;
  • 4)使用筛选式级联把强分类器级联到一起,提高准确率。本文直接在python使用opencv提供的接口,顺利完成了人脸检测。效果如下:

学长说这样的人脸检测会丢失很多有用的信息,要在人脸检测之后做一些人脸补全的工作,目前还不知道怎么弄,先码着,等期末结束之后有空了再来折腾一下。


具体做法的代码参照这篇博文,修改了一下。

https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43523507


  • 数据集增强 因为收集到的数据非常有限,三种人种一起才1290张。考虑到深度学习在数量足够多的时候才有更好的效果,我们这里计划改变数据的亮度、饱和度、对比度、锐度、旋转一个小角度做一个数据增强。下面使我们做数据集增强的方法:

饱和度

 im_1 = ImageEnhance.Color(img).enhance(random_factor)

这里直接调用了ImageEnhance模块的Color类,其中random_factor是一个随机变量。random_factor=1的时候为原图,random_factor越大饱和度越大。


亮度

im_2 = ImageEnhance.Brightness(img).enhance(random_factor)

这里直接调用了ImageEnhance模块的Brightness类,其中random_factor是一个随机变量。random_factor=1的时候为原图,random_factor越大饱和度越大。


对比度

im_3 = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(random_factor)

这里直接调用了ImageEnhance模块的Contrast类,其中random_factor是一个随机变量。random_factor=1 的时候为原图,random_factor越大饱和度越大。


锐度

im_4 = ImageEnhance.Sharpness(img).enhance(random_factor)

这里直接调用了ImageEnhance模块的Sharpness类,其中random_factor是一个随机变量。random_factor=1 的时候为原图,random_factor越大饱和度越大。


这里主要是参考了这边博文。

http://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50753705

旋转角度 改变旋转角度同样也可以做数据增强。


下图是博主两次做数的两次数据增强。左边是没有任何经验,完全随机的做出来的数据集增强,右边是学长指导之后做出来的增强结果,把这两个数据集在博主训练得到最好的分类器上面跑,左边只有86%左右的正确率,右边却达到了94%左右的正确率。

左边主要存在的问题是,数据增强的幅度过大,导致图片有点失真(跟正常相机拍出来的相差太大);随机调整的角度也过大;这两种方式得到的照片跟实际相差太大,没有很大的实际应用价值。Ps:学长还说,在实际工作中,添加随机噪声得到的数据集没有价值。。。目前还没有弄明白为啥,先码着。 下面是我得到右边数据集的代码:

def randomRotation(image):
    """
          对图像进行随机任意角度(0~360度)旋转
         :param mode 邻近插值,双线性插值,双三次B样条插值(default)
         :param image PIL的图像image
         :return: 旋转转之后的图像
    """
    random_angle = np.random.randint(-15, 15)   return image.rotate(random_angle)def randomColor(image):
    """
        对图像进行颜色抖动
        :param image: PIL的图像image
        :return: 有颜色色差的图像image
    """
    random_factor = np.random.randint(8, 12) / 10.  # 随机因子
    color_image = ImageEnhance.Color(image).enhance(random_factor)  # 调整图像的饱和度
    random_factor = np.random.randint(8, 12) / 10.  # 随机因子
    brightness_image = ImageEnhance.Brightness(color_image).enhance(random_factor)   # 调整图像的亮度
    random_factor = np.random.randint(8, 12) / 10.   # 随机因1子
    contrast_image = ImageEnhance.Contrast(brightness_image).enhance(random_factor)   # 调整图像对比度
    random_factor = np.random.randint(8, 10) / 10.    # 随机因子
    return ImageEnhance.Sharpness(contrast_image).enhance(random_factor)     # 调整图像锐度
  • 构造分类器 博主在深度学习课程中的老师讲到:在我们想利用深度模型做图片分类器的时候,可以考虑将图片先在ImageNet上面训练好的模型跑,截取某一层的特征图构建全连接的神经网构建分类器。基于这个思想,博主使用VGG19,截取最后一个pooling层,然后构造一个全连接的神经网络作为分类器。结构如下图所示:

因为VGG对输入图片有要求,在放入VGG模型之前首先对图片进行了如下处理:

  • 将RGB转换成BGR
  • 将图片resize成为224*224*3
  • 图片中每一个pixel减去在ImageNet上训练的平均值(出于改善模型结果的考虑)


在Batch size = 16、#training = 1082、#validation = 16、 #test = 200、 Dropout = 1时训练上述分类器得到正确率随着训练步数的变化如下:

发现训练集上面的正确率接近100%,然而验证集上面的正确率却58%,显然出现了过拟合,为了避免过拟合,提高泛化能力,我们队对参数进行调整。 这里图像波动很大,因为我们的batch_size只有16,若batch_size大一些,图像会更加平滑一点,但是总体局势还是能够反映的。

  • 参数调整 首先尝试了不同的drop out,得到在drop_out = 0.5 的时候结果比较好,正确率为70%;然后做了,上述左边的数据集增强,得到了79%的正确率,一次比较大的提升;在尝试了权重衰减系数,得到在weight_decay = 0.0003的时候有81%的正确率。最后尝试了Batch Normalization,在没有drop out和weight decay情况下,得到了86%的正确率。随后在学长的意见上改变了数据增强的方式,得到一个最终94%的正确率。

https://blog.csdn.net/mr_curi0sity/article/details/72927941

本文分享自微信公众号 - 大数据挖掘DT数据分析(datadw)

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原始发表时间:2018-03-27

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