機械学習による特徴量の検出

Question

例えば、機械学習によって大量の画像から人の顔の画像のみを抽出したい場合、機械学習の本体であるソースコードはどうやって人間の顔を抽出するのでしょうか？
あらかじめお手本となる人間の顔の画像のRGBデータなどを設定して、それに近いものを抽出するようにできているのでしょうか？
詳しく教えて頂けると

Answer 1

最も基礎的なものはHaar窓での検出です。

https://qiita.com/nonbiri15/items/c8e666c4964d09ace652
https://qiita.com/hitomatagi/items/04b1b26c1bc2e8081427

Comments

[carnage0216]

資料どうもありがとうございます。
ちなみに、顔を検出するために必要な特徴である鼻、口、目などは全て手動で集めるのでしょうか？

[mkgrei]

集めるというのはどのようなことかわかりかねます。

第1段階として高速に人間の顔を判定するための手法としてHaar-like特徴量が知られています。
個別の人間を特定しません。
人間なら顔のパーツの場所に共通性があることを利用しています。

アニメ絵だと比率が異なるので、異なるフィルタを使います。
http://kivantium.hateblo.jp/entry/2014/09/16/231211

[carnage0216]

人の顔のパーツについての共通性に関してなのですが、耳を検出したい場合、耳の画像を大量に用意します。この大量に用意した耳の画像を「共通性」と言っているのですか？

[mkgrei]

それはCNNの話です。
Haar-like特徴量をご覧になればわかりますが大きく黒で塗りつぶされています。

[carnage0216]

どうもありがとうございました。

Answer 2

手法に依りますが、近年画像認識に広く使われるのは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)です。
まずそちらの知識を付けないと、ソースコードは読めないですよ。

あらかじめお手本となる人間の顔の画像のRGBデータなどを設定して、それに近いものを抽出するようにできているのでしょうか？

おそらく想像しているのはパターンマッチングのような手法かと思います。
CNNでは大量の教師データを用意してパラメータを学習／決定します。

Comments

[carnage0216]

そうなんですか。
どうもありがとうございました。

[carnage0216]

あの、cあるいはc++で顔認識器のプログラムを作るような本はないでしょうか？

[LouiS0616]

フルスクラッチで作るような本は無いかと。
ですので、基本的にはライブラリの使い方を学ぶ形になります。

具体的な本はわかりませんが、次の基準を満たすものを探せばいいでしょう。
・ 主要なライブラリを扱っていて
・ C++ APIを利用していて
・ 画像認識の話題を取り扱っていて
・ 情報が適度に新しく (目安は3年以内くらいかなぁ)
・ 世間で評価されていて (Amazonレビューとか)
・ 現状の知識でも読んでいける本

[carnage0216]

ご丁寧にありがとうございます。