• 机器学习 —— 概率图模型（Homework: Representation）

    　　前两周的作业主要是关于Factor以及有向图的构造，但是概率图模型中还有一种更强大的武器——双向图（无向图、Markov Network）。与有向图不同，双向图可以描述两个var之间相互作用以及联系。描述的方式依旧是factor.本周的作业非常有实际意义——基于马尔科夫模型的图像文字识别系统(OCR)

    　　图像文字识别系统(OCR)在人工智能中有着非常重要的应用。但是受到图像噪声，手写体变形，连笔等影响基于图像的文字识别系统比较复杂。PGM的重要作用就是解决那些测量过程复杂，测量结果不一定对，连续测量的情况（单次测量，前后比对，反复斟酌，寻找最优）。而英文文字往往由字母组成单词，所以适合利用概率图模型来进行建模。

               概率图模型                 OCR                            SLAM

                               单次测量——对单个字母的图像识别不准确；单次配准，转移矩阵求取不准确;

                         前后比对——结合单词字母组合规律      ；结合上一帧或前几帧的观测；

    反复斟酌——                     图模型中更复杂的联系    

    寻找最优——                     MAP估计                    

    　　

    　　在文字识别系统中，文字的图像（var:I)总是被观测到，而所需要求得的字母(var(C)）总是无法被观测到。所以我们建模的是P(C|I)，此时的马尔科夫模型更为特殊，被称为条件随机场。

    1、单次测量

    　　在构建复杂的概率图模型之前，应该先从简单的入手。尽管单次不准，也应该先对单次观测进行推测。所以，对于给定图像，获取其与字母之间关系的factor是必要的。此时的图模型如图所示。

    　　此时，每个字母都是单独的一个图，我们也只需要指定每个字母与图像之间的factor——phi(I,C).由于图像总是被观测到了，所以这个factor里的变量只有C。但是，对于每个不同的小图而言，factor的val是不一样的，因为val代表了var取card中每个值的概率。factor的var应为字母的序号。card=26代表var的取值范围。val则由computeImageFactor给出。

    　　由于图片不同会导致var的取值分布不同，所以这不能像之前那样构造好一个factor然后批量复制，而需要单独计算。在factor.val的计算中，使用了以下函数

     1 function P = ComputeImageFactor (img, imgModel)
 2 % This function computes the singleton OCR factor values for a single
 3 % image.
 4 %
 5 % Input:
 6 %   img: The 16x8 matrix of the image
 7 %   imgModel: The provided, trained image model
 8 %
 9 % Output:
10 %   P: A K-by-1 array of the factor values for each of the K possible
11 %     character assignments to the given image
12 %
13 % Copyright (C) Daphne Koller, Stanford University, 2012
14 
15 X = img(:);
16 N = length(X);
17 K = imgModel.K;
18 
19 theta = reshape(imgModel.params(1:N*(K-1)), K-1, N);
20 bias  = reshape(imgModel.params((1+N*(K-1)):end), K-1, 1);
21 
22 W = [ bsxfun(@plus, theta * X, bias) ; 0 ];
23 W = bsxfun(@minus, W, max(W));
24 W = exp(W);
25 
26 P=bsxfun(@rdivide, W, sum(W));
27 
28 
29 end
    View Code

    　　函数中最重要的信息被藏在了imageModel.params里，点开params发现是一个3225×1的向量，而结合reshape指令来看，这个向量是图像像素点的值与字母一一对应的权重。最后利用sigmoid函数将此权重转换成了factor.val。故此factor的代码如下所示：

     1 function factors = ComputeSingletonFactors (images, imageModel)
 2 % This function computes the single OCR factors for all of the images in a
 3 % word.
 4 %
 5 % Input:
 6 %   images: An array of structs containing the 'img' value for each
 7 %     character in the word. You could, for example, pass in allWords{1} to
 8 %     use the first word of the provided dataset.
 9 %   imageModel: The provided OCR image model.
10 %
11 % Output:
12 %   factors: An array of the OCR factors, one for every character in the
13 %   image.
14 %
15 % Hint: You will want to use ComputeImageFactor.m when computing the 'val'
16 % entry for each factor.
17 %
18 % Copyright (C) Daphne Koller, Stanford University, 2012
19 
20 % The number of characters in the word
21 n = length(images);
22 
23 % Preallocate the array of factors
24 factors = repmat(struct('var', [], 'card', [], 'val', []), n, 1);
25 
26 % Your code here:
27 for i = 1:n
28     factors(i).var = i;
29     factors(i).card = imageModel.K;
30     factors(i).val = ComputeImageFactor(images(i).img,imageModel);
31 end
32 end
    View Code

    　　显然对于一个9字母的单词而言，运行此代码可构建PGM，所谓的PGM实际上是一系列factor.

    　　

    　　如此简单的模型同样可以进行有效的推断。推断通过调用预编译好的c代码实现，此时的识别结果为：字母识别率77%，单词识别率22%.显然此时的识别成功率基本完全由训练好的params决定。仅仅是图片与字母的一一对应。

    2、前后比对

    2.1 相邻字母

    　　显然对于英文单次而言，相邻字母的组合也是有一定先验信息的。比如q后面接h的概率要小于q后面接u的概率。这种关系对推测是有益的。此时的图模型如下所示：

    　　显然与之前相比，此时的图模型需要考虑相邻字母之间的关系（factor），此时factor的var应该有两个，且应该是相邻的，如：1 2；2 3；3 4...而每个var的card依旧是[26 26]，一幅图中var一旦确定了，有了唯一的编号，那么card是不可以改变的。两个相邻字母的factor.val规模非常庞大了，应该为26*26 = 676. 但是此时的factor.val与图像观测值并没有关系，它只是var之间的一种联系。也就是说，此时的factor是可以复制的。只需要改变var,其他的值都应该是一样的。factor的计算如下：

     1 function factors = ComputePairwiseFactors (images, pairwiseModel, K)
 2 % This function computes the pairwise factors for one word and uses the
 3 % given pairwise model to set the factor values.
 4 %
 5 % Input:
 6 %   images: An array of structs containing the 'img' value for each
 7 %     character in the word.
 8 %   pairwiseModel: The provided pairwise model. It is a K-by-K matrix. For
 9 %     character i followed by character j, the factor value should be
10 %     pairwiseModel(i, j).
11 %   K: The alphabet size (accessible in imageModel.K for the provided
12 %     imageModel).
13 %
14 % Output:
15 %   factors: The pairwise factors for this word.
16 %
17 % Copyright (C) Daphne Koller, Stanford University, 2012
18 
19 n = length(images);
20 
21 % If there are fewer than 2 characters, return an empty factor list.
22 if (n < 2)
23     factors = [];
24     return;
25 end
26 
27 val_ = reshape(pairwiseModel,K*K,1);
28 
29 factors = repmat(struct('var', [], 'card', [K K], 'val', val_), n - 1, 1);
30 
31 % Your code here:
32 for i = 1 : n-1
33     factors(i).var =[i,i+1];
34 end
35 end
    View Code

    　　显然，这里的关键val，又是由神秘参数pairwiseModel决定的。pairwiseModel实际上是一个26×26的矩阵，它指定了两个字母相邻的可能性。点开发现里面有很多0,即代表两个字母几乎不可能相邻。此模型可由字典统计获得。实际上，这里置0是一件挺危险的事情，这里可以这么做是因为足够自信。

    　　如果使用相邻字母构建PGM，则又可以得到一些factor.如下所示：

    　　此时的识别结果为：字母识别率79.16%，单词识别率26%，显然，单词识别率获得了较大的提升。

    2.2 三字母组合

    　　考虑到双字母组合可以对识别率提升较大，那么3字母组合也应该可以提升识别率。考虑一个单词的i,i+1,i+2个字母之间的关系，则图模型如下所示：

    　　显然，我们需要做的工作是继续增加factor —— phi(i,i+1,i+2）,此factor的var为i,i+1,i+2,card为26 26 26. 剩下最重要的val依旧由神秘的数字决定。然后，val一共需要26*26*26=17576个值来决定。显然我们针对每个组合均设计一个val，哪怕是穷尽字典也需要大量的运算。所以，我们只针对2000个常用的组合（ing,ght.....)给予较高的权重（大于1），而其他组合则赋予1（不管之）。此时特征的稀疏性表现的更加明显了。factor的计算代码如下：

    　　

     1 function factors = ComputeTripletFactors (images, tripletList, K)
 2 
 3 % images = allWords{1};
 4 % K = 26;
 5 % This function computes the triplet factor values for one word.
 6 %
 7 % Input:
 8 %   images: An array of structs containing the 'img' value for each
 9 %     character in the word.
10 %   tripletList: An array of the character triplets we will consider (other
11 %     factor values should be 1). tripletList(i).chars gives character
12 %     assignment, and triplistList(i).factorVal gives the value for that
13 %     entry in the factor table.
14 %   K: The alphabet size (accessible in imageModel.K for the provided
15 %     imageModel).
16 %
17 % Hint: Every character triple in the word will use the same 'val' table.
18 %   Consider computing that array once and then resusing for each factor.
19 %
20 % Copyright (C) Daphne Koller, Stanford University, 2012
21 
22 
23 n = length(images);
24 
25 % If the word has fewer than three characters, then return an empty list.
26 if (n < 3)
27     factors = [];
28     return
29 end
30 
31 val_init = ones(K*K*K,1);
32 num_zhiding = length(tripletList);
33 for i = 1:num_zhiding
34     triplet_i = tripletList(i);
35     assign_ = triplet_i.chars;
36     index_  = AssignmentToIndex(assign_,[K K K]);
37     val_init(index_) = triplet_i.factorVal;
38 end
39 
40 factors = repmat(struct('var', [], 'card', [K K K], 'val', [val_init]), n - 2, 1);
41 
42 % Your code here:
43 for i = 1: n-2
44    factors(i).var = [i i+1 i+2];
45 end
46 end
    View Code

    　　此时又可以得到一些factor，如下：

    　　增加了这些factor之后，字母的识别率上升为80.3%，单词识别率上升为24%.显然，上升的速度放缓了，由于三字母的组合在很多单词中并不容易碰见，故对于识别率的提升效果有限。

    3、反复斟酌

    　　显然相邻信息已经无法满足效果提升的要求了，所以我们需要寻找更多有用的信息并将其带入PGM中。对于常见的手写体来说，人们对于同一个字母的书写总是相似的。也就是说，同一个单词中，字母之间应该两两存在联系，如果其观测值（图片）相似，则这两个字母有很大的可能性是相同的。此时的概率图如图所示：

    　　

    　　节点与节点之间是两两相连的（图中为了查看方便，只连了第一个节点与其他节点）。显然，1 2；1 3;本就相连，此线条不是重复了么？实际上不是的，之前相连的factor所表示的是相邻信息，而此时相连的factor需要表示两幅图的相似程度。此factor的本质应该是phi(C1,C2,I1,I2)，但是由于I1,I2被观测到了，所以var仅为C1,C2，card 依旧为[26 26]——card表示随机变量的取值范围，而不是随机变量序号的取值范围，且要与之前对应。val则应该由两幅图的相似程度决定。所以这又是一个不能直接复制的factor，因为其与观测值有关。

    　　此factor由以下程序给出：

     1 function factor = ComputeSimilarityFactor (images, K, i, j)
 2 % This function computes the similarity factor between two character images
 3 % in one word --- which characters is given by indices i and j (a
 4 % description of how the factor should be computed is given below).
 5 %
 6 % Input:
 7 %   images: A struct array of character images from one word.
 8 %   K: The alphabet size.
 9 %   i,j: The scope of that factor. That is, you should construct a factor
10 %     between characters i and j in the images array.
11 %
12 % Output:
13 %   factor: The similarity factor between these two characters. For any
14 %     assignment C_i != C_j, the factor value should be one. For any
15 %     assignment C_i == C_j, the factor value should be
16 %     ImageSimilarity(I_i, I_j) --- ie, the computed value given by
17 %     ImageSimilarity.m on the two images.
18 %
19 % Copyright (C) Daphne Koller, Stanford University, 2012
20 
21 factor = struct('var', [i j], 'card', [K K], 'val',ones(K*K,1));
22 for i_ = 1:K
23     for j_ = 1:K
24         indx_ = AssignmentToIndex([i_ j_],[K K]);
25         if(i_ == j_)
26             factor.val(indx_) = ImageSimilarity(images(i).img,images(j).img);
27         end
28     end
29 end
30 
31 % Your code here:
32 
33 end
    View Code

    　　其中，ImageSimilarity 计算的是两幅图的相似程度，利用两幅图向量化后夹角的余弦进行量化。

    　　显然，在此factor不可直接复制的情况下，我们还需要生成整幅图所有的factors.由以下程序给出：

     1 function factors = ComputeAllSimilarityFactors (images, K)
 2 % This function computes all of the similarity factors for the images in
 3 % one word.
 4 %
 5 % Input:
 6 %   images: An array of structs containing the 'img' value for each
 7 %     character in the word.
 8 %   K: The alphabet size (accessible in imageModel.K for the provided
 9 %     imageModel).
10 %
11 % Output:
12 %   factors: Every similarity factor in the word. You should use
13 %     ComputeSimilarityFactor to compute these.
14 %
15 % Copyright (C) Daphne Koller, Stanford University, 2012
16 
17 n = length(images);
18 nFactors = nchoosek (n, 2);
19 
20 factors = repmat(struct('var', [], 'card', [K K], 'val', []), nFactors, 1);
21 
22 % Your code here:
23 num_factor_ =1;
24 for i = 1:n
25     for j = i+1:n
26         factors(num_factor_) = ComputeSimilarityFactor(images,K,i,j);
27         num_factor_ = num_factor_+1;
28     end
29 end
30 end
    View Code

    　　但是值得注意的是，增加此factors后，其图模型增加了如下变量：

    　　注意此图并未截全。如果单词较长（9字母）的情况下，factors会剧烈增长，这会给图模型的推断带来极大的计算困难。然后很多情况下，单词中重复的字母是少数的，考虑2组重复字母足以应对大部分单词。所以为了降低计算难度，我们将图像相似的factors减小，仅保留最相似（factor.val最大）的两组。所使用的代码如下：　　

     1 function factors = ChooseTopSimilarityFactors (allFactors, F)
 2 % This function chooses the similarity factors with the highest similarity
 3 % out of all the possibilities.
 4 %
 5 % Input:
 6 %   allFactors: An array of all the similarity factors.
 7 %   F: The number of factors to select.
 8 %
 9 % Output:
10 %   factors: The F factors out of allFactors for which the similarity score
11 %     is highest.
12 %
13 % Hint: Recall that the similarity score for two images will be in every
14 %   factor table entry (for those two images' factor) where they are
15 %   assigned the same character value.
16 %
17 % Copyright (C) Daphne Koller, Stanford University, 2012
18 
19 
20 % If there are fewer than F factors total, just return all of them.
21 if (length(allFactors) <= F)
22     factors = allFactors;
23     return;
24 end
25 
26 % Your code here:
27 n_factors = length(allFactors);
28 n_img = max(allFactors(n_factors).var);
29 
30 start_  = n_factors-nchoosek(n_img,2)+1;
31 Similarity =[];
32 for i = start_ : n_factors
33     Similarity =[Similarity;i max(allFactors(i).val)];
34 end
35 
36 Similarity_paixu = sortrows(Similarity,-2);
37 factors_to_keep = Similarity_paixu(1:F,1);
38 factors_to_remove = setdiff(start_:n_factors,factors_to_keep);
39 allFactors(factors_to_remove,:)=[];
40 factors = allFactors; %%% REMOVE THIS LINE
41 
42 end
    View Code

    　　最终，PGM的factors如下所示：

    　　

    　　利用推断算法对此模型计算，可以求得：文字识别率81.6%，单词识别率37%.相比于单纯的图片-文字识别，识别率提高了近一倍！！！概率图模型的效果是显著的。

    4、总结

    　　最后，大家肯定好奇文字图片到底是啥，如下：

    　　　　

    　　识别结果如下：

    　　

    　　所有代码请点这里

    　　

    　　
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