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Machine learning 機械学習
3.
Machine learning とは データ分析、統計学との関連が深く、 データが生成した潜在的機構を捉え、 識別したパターンを用いて、新たな予測を行います。
4.
今回の取り組み 顔認識システムをIOSで実証する。
5.
iosで機械学習を利用する
6.
Pythonを活用する
7.
iosでPythonを使用するには、 C++で活用するmm.FileからPythonを呼び、人 工知能の生成を実施する必要がある。
8.
C++をSwiftで使えるようにする。
9.
これまでの流れ
10.
11.
コンピューター ビジョンライブラリー openCV
12.
openCVを学んだ歩み 2016/10末より実施
13.
顔や目の解析
14.
輪郭抽出や合成
15.
動画での顔認識 Qita投稿記事 http://qiita.com/daisukenagata/items/88f41d 9f0fe862e97975
16.
今回 顔認識から顔認証への試み
17.
参考リンク http://d.hatena.ne.jp/shu223/20150518/1431901401 こちらのヒントでライブラリー内のframeworkを変更する処理が必要です。 http://qiita.com/dandelion1124/items/c250449c99775f096475
18.
情報がIOSではなく、C++を調べ上げないと、 実装できない貴重な情報ですので、具体的な 全体像は割愛させて頂きます。 少しだけなら http://www.slideshare.net/DaisukeNagata1
19.
実装手順
20.
Mat関数を仕様 cv::Mat mat; UIImageToMat(correctImage, mat);
21.
画像を取得して、 2闘値化を実施 cv::normalize(gray_img1, gray_img1, 0,255,cv::NORM_MINMAX); 白黒にすること
22.
特徴量の抽出 cv::Ptr<cv::Feature2D> extractor =
cv::AKAZE::create();
23.
非線形拡散によって、スケール空間で画像を展開する限り、重要な画 像の詳細を保持し、ノイズを除去する非線形スケール空間の特徴を検 出して記述することができます。 我々は、非線形拡散の最も単純な ケースの1つである可変コンダクタンス拡散を使用する。 非線形スケー ル空間は、任意のステップサイズに対して安定で並列化可能な加算演 算子分割(AOS)方式によって効率的に構築されます。
24.
マッチングアルゴリズム BrueForceを使用 します。
25.
openCVのMat関数を使用して、 UIImageよりMat関数に変換、 アルゴリズムのマッチング処理を実施
26.
特徴量の抽出して、 UIを表示する処理をします。
27.
iosでC++を使う場合は、ブリッジ処理で、クラ スメソッドを使えば、実施できます。 今回のサンプルアプリケーションも数値や UIImageなどは、C++側で出力をしたものを受 け取っている仕様です。
28.
OpenCV機能仕様
29.
OpenCV機能実装 数値は特徴量を数値で C++から呼び出しています。 動画も、静止画 も対応できます
30.
課題 顔の認識ではなく、特徴が 似ていると、 認識してしまいます。 (右が顔認識をしないと 特徴点の選出をしないよう に実施して対応しました)
31.
課題 顔認認証を実装するには、顔認識の前に、 顔認識しやすいように、背景を加工する。 顔の部分だけ取得処理が必要になります。 ヒントリンク(webカメラ) http://littlewing.hatenablog.com/entry/2015/04/07/221856
32.
そもそも顔認識は、 機械学習でどうやって 認識しているのか?
33.
機械学習では、学習ファイルというものを 生成して、そのファイルから判断させて、 結果を導き出している。
34.
Pythonに戻ります。
35.
Pythonで何を?
36.
C++でもあるようですが、 TensorFlowというライブラリーがあり、 これは機械学習で人工知能を 学習する環境が整っています。
37.
次なる作業
38.
Pythonでオリジナルな 学習ファイルを 生成するため、Pyhtonを覚える。 Swiftで人工知能の力を召喚するために C++を使い、Pythonも使えるように する。
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