Тема капч не нова, в том числе для Хабра. Тем не менее, алгоритмы капч меняются, как и алгоритмы их решения. Поэтому, предлагается помянуть старое и прооперировать следующий вариант капчи:



попутно понять работу простой нейросети на практике, а также улучшить ее результаты.

Сразу оговоримся, что не будем погружаться в размышления о том, как работает нейрон и что с этим всем делать, статья не претендует на научность, а только предоставляет небольшой туториал.

Плясать от печки. Вместо вступления

Возможно повторятся чьи-то слова, но большинство книг по Deep Learning действительно начинаются с того, что читателю предлагаются заранее заготовленные данные, с которыми он начинает работать. Как-то MNIST — 60 000 рукописных цифр, CIFAR-10 и т.п. После прочтения человек выходит подготовленным… к этим наборам данных. Совершенно не ясно, как использовать свои данные и главное, как что-то улучшить при построении своей собственной нейросети.

Поэтому очень кстати вышла статья на pyimagesearch.com о том как работать со своими собственными данными, а также ее перевод.

Но, как говорится, хрен редьки не слаще: даже с переводом разжеваной статьи по keras осталось много слепых мест. Опять же предлагается заранее подготовленный датасет, только уже с котами, собаками и пандами. Придется заполнить пустоты самостоятельно.
Однако за базу будет взята эта статья и код.

Собираем данные по капчам

Здесь нет ничего нового. Нам нужны капчи-образцы, т.к. сеть будет учиться по ним под нашим руководством. Можете намайнить капч самостоятельно, а можете взять немного здесь - 29 000 капч. Теперь необходимо нарезать цифр из каждой капчи. Необязательно резать все 29 000 капч, тем более, что 1 капча дает 5 цифр. 500 капч будет более чем достаточно.

Как резать? Можно в photoshopе, но лучше иметь нож получше.

Поэтому вот код ножа на python — скачать. (для Windows. Предварительно создать папки C:\1\test и C:\1\test-out).
На выходе получится свалка из цифр от 1 до 9 (нулей в капче нет).
Далее надо разобрать этот завал из цифр по папкам от 1 до 9 и разложить в каждую папку по соответствующей цифре. Так себе занятие. Но за день можно разобрать до 1000 цифр.

Если при выборе цифры возникает сомнение какая из цифр, лучше удалить этот образец. И ничего страшного если цифры будут зашумлены или неполностью входить в «кадр»:







Набрать в каждую папку надо штук по 200 образцов каждой цифры. Можно эту работу поручить сторонним сервисам, но лучше сделать все самим, чтобы потом не искать неправильно соотнесенные цифры.

Нейросеть. Тестовая

Тятя, тятя, наши сети притащили мертвеца

Перед тем как начать работать с собственными данными лучше пройтись по вышеуказанной статье и запустить код, чтобы понять, что все компоненты (keras, tensorflow и т.п.) установлены и работают корректно.

Будем использовать простую сеть, синтаксис запуска которой из командной (!) строки:

python train_simple_nn.py --dataset animals --model output/simple_nn.model --label-bin output/simple_nn_lb.pickle --plot output/simple_nn_plot.png

*Tensorflow может писать при работе об ошибках в собственных файлах и устаревших методах, можно это исправить руками, а можно просто игнорировать.

Главное, чтобы на выходе после отработки программы в папке проекта output появились два файла: simple_nn_lb.pickle и simple_nn.model, а на экран будет выведено изображение животного с надписью и процентом распознавания, например:

Нейросеть — собственные данные

Теперь, когда тест работоспособности сети проверен, можно подключить собственные данные и начать обучать сеть.

Поместим в папку dat папки с цифрами, содержащими отобранные образцы по каждой цифре.
Папку dat для удобства разместим в папке с проектом (например рядом c папкой animals).
Теперь синтаксис запуска обучения сети будет таким:

python train_simple_nn.py --dataset dat --model output/simple_nn.model --label-bin output/simple_nn_lb.pickle --plot output/simple_nn_plot.png

Однако пока рано запускать обучение.

Необходимо поправить файл train_simple_nn.py.

1. В самый конец файла:

#model.summary()
score = model.evaluate(testX, testY, verbose=1)
print("\nTest score:", score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

Это добавит информативности.

2.

image = cv2.resize(image, (32, 32)).flatten()

поменять на

image = cv2.resize(image, (16, 37)).flatten()

Здесь мы изменяем размер входной картинки. Почему именно такой размер? Потому как большинство из нарезанных цифр имеют такой размер либо приводятся к нему. Если масштабировать до 32x32 пикселя, картинка будет искажена. Да и зачем это делать?

Кроме того, загоняем это изменение в try:

try:
   image = cv2.resize(image, (16, 37)).flatten()
except:
    continue

Т.к. некоторые картинки программа не может переварить и выдает None, поэтому они пропускаются.

3.Теперь самое важное. Там где комментарий в коде

определим архитектуру 3072-1024-512-3 с помощью Keras

Архитектура сети в статье определена как 3072-1024-512-3. Это означает, что сеть получает на вход 3072 (32 пикселя * 32 пикселя * 3), далее слой 1024, слой 512 и на выходе 3 варианта — кот, собака или панда.

В нашем случае вход 1776 (16 пикселей*37 пикселей*3), далее слой 1024, слой 512, на выходе 9 вариантов цифр.

Поэтому наш код:

model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation="sigmoid"))model.add(Dense(512, activation="sigmoid"))

*9 выходов дополнительно указывать не нужно, т.к. программа сама определяет количество выходов по количеству папок в датасете.

Запускаем

python train_simple_nn.py --dataset dat --model output/simple_nn.model --label-bin output/simple_nn_lb.pickle --plot output/simple_nn_plot.png

Так как картинки с цифрами маленькие, сеть обучается очень быстро (5-10 мин) даже на слабом железе, используя только CPU.

После прогона программы в командой строке посмотрим результаты:



Это означает, что на обучающем наборе достигнута верность — 82,19%, на контрольном — 75,6 % и на тестовом — 75,59 %.

Нам надо ориентироваться на последний показатель большей частью. Почему остальные также важны будет пояснено далее.

Посмотрим также графическую часть работы нейросети. Она в папке output проекта simple_nn_plot.png:

Быстрее, выше, сильнее. Улучшаем результаты

Совсем коротко о настройке нейросети можно посмотреть здесь.

Вариант подлиннее следующий.

Добавим эпох.
В коде меняем

EPOCHS = 75

на

EPOCHS = 200

Увеличим «количество раз», которое сеть пройдет обучение.

Результат:



Таким образом, 93,5%, 92,6%, 92,6%.

В картинках:



Здесь заметно, что синяя и красные линии после 130 эпохи начинают разъезжаться друг от друга и это говорит, что дальнейшее увеличение числа эпох ничего не даст. Проверим это.

В коде меняем

EPOCHS = 200

на

EPOCHS = 500

и снова прогоняем.

Результат:



Итак, имеем:
99%,95,5%,95,5%.

И на графике:



Что ж, увеличение числа эпох, явно пошло сети на пользу. Однако этот результат обманчив.

Проверим работу сети на реальном примере.

Для этих целей в папке проекта есть скрипт predict.py. Перед запуском подготовимся.

В папку images проекта положим файлы с изображениями цифр с капчи, ранее не попадавшиеся сети в процессе обучения. Т.е. надо взять цифры не из набора датасета dat.

В самом файле поправим две строки для размера изображений по умолчанию:

ap.add_argument("-w", "--width", type=int, default=16, help="target spatial dimension width")
ap.add_argument("-e", "--height", type=int, default=37, help="target spatial dimension height")

Запускаем из коммандной строки:

python predict.py --image images/1.jpg --model output/simple_nn.model --label-bin output/simple_nn_lb.pickle --flatten 1

И видим результат:



Другая картинка:



Однако не со всеми зашумленными цифрами работает:



Что здесь можно сделать?

1. Увеличить количество экземпляров цифр в папках для обучения.
2. Попробовать другие методы.

Попробуем другие методы

Как видно из последнего графика, синяя и красная линии расходятся примерно на 130 эпохе. Это означает, что, обучение после 130 эпохи неэффективно. Зафиксируем результат на 130 эпохе: 89,3%,88%,88% и посмотрим, работают ли другие методы улучшения работы сети.

Снизим скорость обучения.

INIT_LR = 0.01

на

INIT_LR = 0.001

Результат:
41%,39%,39%

Что ж, мимо.

Дабавим дополнительный скрытый слой.

model.add(Dense(512, activation="sigmoid"))

на

model.add(Dense(512, activation="sigmoid")) 
model.add(Dense(258, activation="sigmoid"))

Результат:
56%,62%,62%

Получше, но нет.

Однако, если увеличить количество эпох до 250:
84%,83%,83%

При этом красная и синяя линия не отрываются друг от друга после 130 эпохи:



Сохраним 250 эпох и применим прореживание:

from keras.layers.core import Dropout

Между слоями вставим прореживание:

model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3)) 
model.add(Dense(512, activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(258, activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3))

Результат:
53%,65%,65%

Первое значение ниже остальных, это говорит о том, что сеть не обучается. Для этого рекомендуют увеличить количество эпох.

model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3)) 
model.add(Dense(512, activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3))

Результат:
88%,92%,92%

С 1 дополнительным слоем, прореживанием и 500 эпохами:

model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3)) 
model.add(Dense(512, activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(258, activation="sigmoid"))

Результат:
92,4%,92,6%,92,58%

Несмотря на более низкий процент по сравнению с простым увеличением эпох до 500, график выглядит более ровным:



И сеть обрабатывает изображения, которые ранее выпадали:



Соберем теперь все в один файл, который нарежет изображение с капчей на входе на 5 цифр, прогонит каждую цифру через нейросеть и выдаст результат в интерпретатор python.

Здесь попроще. В файл, который нарезал нам цифры из капчи добавим файл, который занимается предсказаниями.

Теперь программа не только нарежет капчу на 5 частей, но и выведет все распознанные цифры в интерпретатор:



Опять же надо иметь в виду, что программа не дает 100% результата и зачастую одна из 5 цифр неверна. Но и это неплохой результат, если учесть, что в обучающем наборе всего по 170-200 экземпляров для каждого числа.

Распознавание капчи длится 3-5 сек на компьютере средней мощности.

Как еще можно попытаться улучшить работу сети можно почитать в книге «Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения» А. Джулли, С.Пала.

Итоговый скрипт, который режет капчу и распознает — здесь.
Запускается без параметров.
Переработанные скрипты для тренировки и теста сети.
Капчи для теста, в том числе с ложным срабатыванием — здесь.
Модель для работы — здесь.
Цифры, разложенные по папкам — здесь.