作成日: 2021/10/25 更新日: 2023/03/25 サイトの紹介と使い方
概要
- 日本語には人の目で見たとしても似た文字がたくさんあります。
- 人工知能で手書きの文字を認識させる時、学習の問題なのか、似た文字のそもそもの問題なのか判別することは困難です。
- 人工知能で手書きの文字を処理した後、手作業を行うことを考えれば、問題を解決するよりむしろ、手作業を楽にすることを優先させたいと思います。
- そこで、人工知能が似ていると判断する文字を洗い出したいと思います。
判断プログラム
1グループ対応 :014-01.py
共有変数と関数-c001.py
c001.手書き文字-日本語-共有ソースを参照してください。
import os,glob,sys
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import model_from_json
import c001_env as env
def main():
json_string = open( env.fs_json,'r' ).read()
model = model_from_json(json_string)
model.load_weights( env.fs_hdf5 )
c_eval = sys.argv[2]
env.eval_char( model,c_eval )
print( 'success' )
main()
Family対応 :014-51.py
共有変数と関数-c002.py
c001.手書き文字-日本語-共有ソースを参照してください。
import os,glob,sys
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import model_from_json
import c002_env as env
def main():
json_string = open( env.fs_json,'r' ).read()
model = model_from_json(json_string)
model.load_weights( env.fs_hdf5 )
group = sys.argv[2]
c_eval = sys.argv[3]
env.eval_char2( model,group,c_eval )
print( 'success' )
main()
人工知能が似ていると判断する文字の一覧
- 認識率は、モデルファイル(hdf5)と連動するので、以下は目安です。
0~30%の認識率
katakana> チ:キテ
katakana> フ:7
31~50%の認識率
numbers> 5:046ハ
katakana> タ:ヌ07サ
51~69%の認識率
katakana> イ:6ク
katakana> ナ:キサエ
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