リアルタイム映像からの美人女優検出

リアルタイム映像からの美人女優検出

リアルタイム映像から特定の人物検出

こんにちは。

AI coordinatorの清水秀樹です。

以前からやってみたかった映像からの特定人物検出にチャレンジしてみたので、その内容の紹介です。

SSD_Kerasで試してみたかったのですが、こちらで物体検出をやるためには、それを実装するための学習モデル作成が大変だということが判明。

別の方法を模索していたところ、手軽に映像からの人物検出?を実装している記事を見つけたので、ほぼロジック丸パクリで実装してみました。

学習モデルさえ作ってしまえば手軽に映像からの特定人物検出ができるようになりますで、興味がある方は当記事を参考に挑戦してみてください。

 

参考にさせて頂いたサイト

以下のサイトを参考にさせて頂きました。

Raspberry Pi 深層学習でリアルタイム顔認識(Keras・Open CV)

いつも筆者はこちらの方の記事を参考にさせて頂いております。

貴重な技術の公開ありがとうございます。

 

また、もしこれからDeep Learningの勉強をするなら、こちらで紹介する書籍も参考になりますので一読してみることをオススメします。

 

テスト環境

macOS Sierra

Anaconda3-4.2.0-MacOSX-x86_64

python 3.5.2

opencv3 3.1.0

tensorflow-0.12.1

keras 1.2.2

 

学習モデルの作成

今回も美人女優さん達に登場していただきました。

顔画像の準備については、「大量の画像から顔の部分のみトリミングして保存する方法」を参考にしてください。

顔画像が準備できたら、画像データを数値データにするnpyファイルを作成しましょう。

npyファイルの作成方法については、「ディープラーニングで美人女優の顔認識に挑戦」の記事の最初のソースコードを参考にしてください。

一点注意点として、image_size = 32 で作成してください。

 

npyファイルが作成できたら、学習モデルの作成です。

epoch=10で学習しました。

結果はというと、

良いんだが悪いんだが分かりませんが、とりあえず学習モデルが出来上がれば、とりあえず良しとします。

 

学習モデルが出来上がったら早速映像からの人物検出を試してみましょう。

ソースコードはほぼ丸パクリです。

 

気になる実行結果はというと、

上戸彩さんをしっかり検出してくれています。

斎藤工さんは顔検出のみでラベルが出ていないので、うまく学習できているようです。

 

というのは嘘で、結構な頻度で誤検知します。

学習モデルの精度が低いようです。

この辺は今後の課題ですね。

 

ただ、目的としたリアルタイムからの特定人物検出ができました。

今後はSSD_Kerasが使える学習モデルでの人物検出にチャレンジしてみたいと思います。

それではまた。

About The Author

Hideki
東京大学発AIスタートアップ企業でロボット開発室室長、画像解析室室長、動画解析室室長を務め、AIエンジニアとしても画像認識関連の特許を在籍中に3つ取得。その後、KDDIグループ内でプロダクトリーダーとして自然言語処理パッケージの自社開発を経て、現在はAGRISTのテックリードとして農業の人手不足の解決に向けた収穫ロボットの開発にチャレンジしている。ロボットは技術の総合格闘技との考え方から、AIだけでなく、ハードやエレキ、通信からクラウド、IOTまで幅広く手掛けることができる。最近では人とロボットの共存を目指すべく、性能だけを追い求める開発から「感動やワクワク体験」をデザインできるロボットの研究を進めており、人とロボットがうまく共存できる世界を作り出したいと日々行動している。

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  1. […] 以前紹介したリアルタイム映像からの美人女優検出で作成した学習モデルは、とりあえず学習モデルの作成方法を学ぶことを目的としていたため、精度は二の次としていました。 […]

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