数字验证码识别新思路及对opencv支持向量机机器学习总结
验证码识别框架
新问题
最近遇到了数字验证码识别的新问题。
由于这次的数字验证码图片有少量变形和倾斜，所以，可能需要积累更多的原始采样进行学习。但按照4个验证码10个数字的理论随机组合(暗含某种数字仅有少量变化，不然此组合数量还应更大)，也就是要采样差不多一万张图片；对每个图片适当分割后，那就差不多几万张图片了。想要对这些切割后的图片进行手工分类，成为基本数字的训练学习数据，手工工作量不小，也很无趣。
当时就在想，为什么不能用机器学习的聚类分析来做一部分粗略的前期工作呢？
基本数字图片存在某些相似性，即使无监督的聚类分析，应该可以提供一定程度上的分类。在粗略自动化聚类分析的基础上，选取少量、一部分正确数据作为训练样本，训练完第一个学习器后，利用增强分类能力的学习器，再对切割后的大量基本数字样本进行精确度更高的分类，然后不断迭代此过程进行自举。
随着不断地降低学习素材的噪声，和增大新样本数量提高信息量，是否在某个阶段就可以完成整个过程的自举了，而不用手工分类上万张基本图片了呢？
这个逐步提精和自举的过程，粗略觉得可行，而且至少和上一次的图片验证码走的路子不同，或许可以学到更多的东西。
最后幸运的是，这个新路子验证了猜测和想法，自举了几次后，就能够正确分类所有的数字图片了:)
对于机器学习的新认识
最初，对于这样的有变形的图片数据是否可以被简单的SVM支持向量机学习器识别正确，心内存在疑问，不过，结果还是不错的，依然可以达到100%的识别率。即使使用非线性核的SVM学习器，效果还并不如线性SVM学习器。
可能正如书本中评价SVM支持向量机的那样，对于高维数据，拥有足够稀疏性，本身就可以进行比较好的线性划分
总结
-
对于线性可分的数据，机器学习器能力都差不多；关键是如何形成线性可分的数据，即特征提取
-
噪音的降低和信息量的增加，一方面在于去除错误样本，另一方面在于正向增益样本的增多，这是一个信息论的问题！
-
- 集成学习多样而不同视角的特性数据，有助于算力窘迫的学习器进行学习
opencv的AI包
对于初步学习机器学习的朋友，可以利用opencv提供的机器学习组件，就可以完成一定程度的认知。
opency的机器学习包括了聚类分析、SVM支持向量机和KNN聚类分析，对于一般的机器学习应用也是足够的！
SVM支持向量机深入认识
SVM支持向量机学习器对采样数据，仅能经过一层的处理，这点要弱于CNN神经网络学习器。
可以认为，CNN神经网络能够对原始数据进行更多层的处理，特别是大量参数化的特性选取、抽取。
相比较于SVM的采样数据，必须就已经是线性可分，或者利用恰当的非线性核可进行处理，不然，就达不到有效的效果。
在你不拥有超强算力的时间，我的初步想法是，如果你可以对采样数据，做很多不同视角的特性抽取，可利用人类知识，或领域专家知识，即使是一些识别正确率不高的特性数据，利用集成学习加线性支持向量机的组合方法，应该依然可以取得比较好的学习效果！
异或分类问题
对于最简单的异或性质的分类，线性SVM也类似感知机，不能具有非常好的效果，需要核化方法的支持
CNN神经网络的认识
CNN神经网络学习，可以看成对第一层输入的全信息图片能够进行学习。一般这些特性规则无法用算法描述，利用CNN神经网络进行学习处理，包括了可参数化的特性的抽取和选取，通常具有较好的效果。 但如果输入并非全信息，我想CNN也会徒呼奈何的！
对比SVM来说，如果在一个相对比较容易降噪和特性抽取的领域，SVM也会具有非常好的效果
采样数据的全信息特性很重要
细微地方
- 为了增强基本数字图片中零值的数量，采用了阈值反向翻转的策略，使得图片中未提供信息的像素点值全部为零
- 同时opencv对图片机器学习，采用简单的拼接多行成为一行多维数据的做法，根据数字的形状特点，对于数字图片进行矩阵转置，可以将零值和非零信息更密集地集中在一些区域，可能会造成更好的聚性数据