Reconnaissance de Chiffres Manuscrits avec les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
Publié le 22 Juin 2024
La reconnaissance de chiffres manuscrits est l'une des tâches classiques du domaine de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique. Elle consiste à entraîner un modèle capable de lire et de classer des chiffres manuscrits, un domaine crucial dans les applications de reconnaissance optique de caractères (OCR). Cet article explore les principes de base de cette tâche en utilisant les réseaux de neurones convolutifs (CNN), qui sont particulièrement efficaces pour traiter les images.
1. Pourquoi la Reconnaissance de Chiffres Manuscrits ?
La reconnaissance de chiffres manuscrits est une tâche fondamentale dans plusieurs applications, notamment :
- Lecture automatisée de codes postaux.
- Analyse de chèques bancaires.
- Reconnaissance de formulaires écrits à la main.
- Reconnaissance des plaques d'immatriculation.
Le jeu de données le plus utilisé pour cette tâche est le jeu de données MNIST, qui contient 60 000 images d'entraînement et 10 000 images de test de chiffres manuscrits, chacune étant une image en niveaux de gris de 28x28 pixels.
2. Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont une architecture d'apprentissage profond spécialement conçue pour traiter les données en forme de grille, comme les images. Voici les composants de base d'un CNN :
2.1. Couches Convolutives
Les couches convolutives sont responsables de l'extraction des caractéristiques de l'image. Elles appliquent des filtres (ou noyaux) qui balayent l'image et capturent les motifs visuels essentiels comme les bords, les textures, et les formes. Ces caractéristiques sont ensuite transmises aux couches suivantes pour des niveaux d'abstraction plus élevés.
2.2. Couches de Pooling
Les couches de pooling réduisent la taille des cartes de caractéristiques générées par les couches convolutives. Cela permet de diminuer la quantité de paramètres et de calculs dans le réseau, tout en conservant les informations importantes. Le max pooling est une méthode courante où la valeur maximale est extraite d'une petite région de l'image.
2.3. Couches Entièrement Connectées
Après avoir réduit et extrait les caractéristiques avec les couches convolutives et de pooling, les couches entièrement connectées prennent le relais. Chaque neurone de ces couches est connecté à tous les neurones de la couche précédente, ce qui permet au modèle de combiner les caractéristiques extraites et de faire des prédictions.
2.4. Fonction d'Activation
Les réseaux utilisent une fonction d'activation comme ReLU (Rectified Linear Unit) pour introduire de la non-linéarité dans le réseau, ce qui lui permet d'apprendre des représentations plus complexes.
2.5. Fonction de Perte
Pour entraîner un modèle CNN à reconnaître les chiffres manuscrits, on utilise une fonction de perte comme l'entropie croisée. Cela permet de mesurer l'écart entre la prédiction du modèle et la classe réelle et d'ajuster les poids du modèle via l'algorithme de rétropropagation.
3. Reconnaissance de Chiffres avec MNIST
Le jeu de données MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) est un jeu de données classique pour les tâches de reconnaissance de chiffres manuscrits. Voici les étapes pour construire un modèle CNN performant pour la classification des chiffres manuscrits :
3.1. Prétraitement des Données
Chaque image dans MNIST est de taille 28x28 pixels. Le prétraitement comprend les étapes suivantes :
- Normalisation : Diviser les valeurs des pixels par 255 pour les mettre entre 0 et 1.
- Reshape : Redimensionner les données pour qu'elles correspondent au format d'entrée du réseau.
# Exemple de code en Python avec Keras
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# Charger les données
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
# Normalisation des images
X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.astype('float32') / 255
# Reshape des images (28x28 en 28x28x1 pour les CNN)
X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1)
X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28, 1)
# Conversion des labels en catégories one-hot encoding
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)
Conclusion
La reconnaissance de chiffres manuscrits avec les réseaux de neurones convolutifs (CNN) est une tâche fondamentale en vision par ordinateur. Grâce à l'utilisation de CNN, il est possible d'obtenir des performances remarquables dans la classification des chiffres manuscrits, comme le montre le jeu de données MNIST. En comprenant les composants de base des CNN et en appliquant les techniques appropriées de prétraitement des données, vous pouvez construire des modèles puissants capables de résoudre des problèmes de classification d'images complexes.