上下逆さまの顔も識別できる顔認識アルゴリズム 23
ストーリー by hylom
ある意味力業 部門より
ある意味力業 部門より
あるAnonymous Coward 曰く、
米Yahoo Labsやスタンフォード大学の研究者らが新たな顔認識アルゴリズムを開発したそうだ（MIT Technology Review、Slashdot）。この新しいアルゴリズムは従来難しいとされてきた斜めを向いたものや、上下逆さまの場合など真正面を向いていないものも顔として識別できるという。
今回開発されたアルゴリズムは 「deep convolutional neural network」というニューラルネットワークを用いて学習させる手法で開発されているとのこと。研究者らは20万の様々なアングルから撮影した顔を含む画像と顔を含まない2000万の画像を合わせたデータベースを作り、128の画像を1つのバッチとして5万回繰り返し学習させたという。このような多階層ニューラルネットワークの学習によりアルゴリズムの精度を向上させたとのこと。特に以前は非常に難しかった上下逆さまの顔の識別が飛躍的に向上したとのことだ。
研究者らは今後サンプリング技術やデータ拡大技術を高め、更なる精度向上を目指すという。
心霊 (スコア:1)
森とか撮影すると、今までよりも霊を捉える確率が高くなるんですね!
Re: (スコア:0)
Re: (スコア:0)
大仏とか石仏とか自由の女神とかお台場ガンダムとかを撮りに行く時に便利。
#ガンダムはいろいろなところに顔認識しそうだ。
Re:心霊 (スコア:2)
これ
https://twitter.com/_hp23/status/290343353613180928 [twitter.com]
Re: (スコア:0)
逆さまなんて、大変だなあ
これじゃスカートもおちおち穿けない
自慢の黒髪なんか逆立っちゃって
顔は引きつって青ざめて
まるで幽霊みたい
# し、死んでんねんで！
Deepって具体的に何を表すのか。。 (スコア:1)
deepって単に層が多いとかそれだけを表してるんですかね？
オートエンコーダーとかプリトレーニングとかも含めた技術セットを表している？
屍体メモ [windy.cx]
Re: (スコア:0)
Deep Learning(深層学習)でしょう。単に層が多い、でいいと思います。
http://matome.naver.jp/odai/2140635573608360401 [naver.jp]
GoogleのAIが写真を見て、写っている内容を説明する。ここまで来てるんですね。
http://matome.naver.jp/odai/2140635573608360401/2141628324201693903 [naver.jp]
http://static.googleuse [googleusercontent.com]
Re: (スコア:0)
その、ディープやプリトレーングのひとことが、パテント絡むとややこしいのよ
Re: (スコア:0)
> Deep Learning(深層学習)でしょう。単に層が多い、でいいと思います。
単に層が多い，じゃダメです．
せめて，層が多いニューラルネットワーク，と言いましょう
元コメントの人は，Deep Learningをある程度は知っているようで，
オートエンコーダーとか，プリトレーニングという専門用語(？)を使っていますよ．
上下逆さまって難しいの？ (スコア:1)
あらゆる角度の顔を認識するのは難しいかもしれないけど、
上下逆さまの顔を認識する場合は、上下ひっくり返した画像で認識させれば良いような気がする。
そんなに難しかったのだろうか？
Re:上下逆さまって難しいの？ (スコア:1)
デジカメの顔認識だったら、すでに2008年時点でさかさまでの認識が可能 [gigazine.net]でした。
今回の研究では、もっと精度が上がるなどの利点があるのだとは思いますが。
Re: (スコア:0)
その画像があらかじめ上下逆さまになっていると分かっているなら元に戻して認証させれば済むけど、
一見逆さまに見える画像が実は上下が正しかったり、一見正しく見える画像が実は上下逆だったり。
そういう画像でも正しく認識できるってのがキモなんでしょう。
Re: (スコア:0)
元コメが言っているのは学習データの話じゃないだろうか。
逆さまの画像で学習させればいいんだろうけど、それをしなくても認識したっていうのはすごいとは思う。
ナナメとかでも認識できたのだろうか。
Re: (スコア:0)
画像に写ってる顔が正しい向きか上下逆さまのどちらかしかないって状況なら
それでも十分役に立ちそうだな。そんな状況ならな。
Re: (スコア:0)
こんな風 [blogimg.jp]な上下さかさまの顔でも認識可能になった、ってことじゃないのかな？
これで (スコア:0)
禿げていて髭ぼうぼうの人も安心
Re: (スコア:0)
「生徒会役員共」の柔道部顧問の先生とかか
Re: (スコア:0)
鈴木淳・元アナですねわかります
# 1009回記念放送まだ聴いてないのでAC
Re: (スコア:0)
だまし絵はどうなるのか (スコア:0)
だるまの絵とかどうなるんだろう
Re: (スコア:0)
顔と認識できればどうでもいいのでは。
Re:だまし絵はどうなるのか (スコア:1)
どこが目なのかを誤認識したらひどいことになる [labaq.com]かも。
サッチャー錯視 (スコア:0)
表情から読み取るのは難しいかな。