Q&A
冷蔵庫に食材を入れるとき、その食材はなにか(「豆乳」とか「ブドウジュース」などでOKなので、細かすぎなくていいです。)を認識する機器を作りたいと思っています。
そこで、グーグルの検索エンジンを利用し、画像検索みたいな感じで、自動で判別してくれるような仕組みはつくれないでしょうか?
回答3件
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ベストアンサー
面白い試みですね。
写真撮影 → Google画像検索
までは簡単にできると思いますが、
それが何であるのか特定するのが難しいかと思います。
簡単に機械学習で物体を見せて、それが何であるのか
認識するのは、パターンマッチング技術が近いと思います。
パターンマッチングは人間が機械に教科書(大量の画像と説明)を与え、
それを元に、入力されたカメラのデータが教科書の何の画像に近いか
計算して提示する技術です。
パターンマッチングは、OpenCVというフレームワークで
簡単に実装ができます。
簡単な手順は以下の通り。
１．学習アルゴリズムを選択
２．元となる知識（画像と画像の名前を大量に代入）
３．学習させる
４．パターンマッチング開始
参考:
Python版OpenCV入門
http://opencv.blog.jp/python/使い方
それと、少しディープラーニングについても触れておきます。
元々あったのは、人間の脳の構造を機械で再現しようという試みでした。
人間は花を見た時、花という画像データを脳の中で何度も噛み砕いて、
「この画像は花」という文字データに変換しています。
その、噛み砕く機構をニューロンといい、それが何兆個も繋がってネットワークを
形成していると言われています。
その結果、機械学習の分野では、ニューロンのネットワークをプログラムで再現した
ニューラルネットワークというものが発明されました。
これは、教科書がある無しにかかわらず、幼児が目で見たものを自分の頭で何度も噛み砕いて、
入力された者同士が何に近いのかを自分でカテゴリ分けし、少しづつ知識として蓄えていく。
というような、自律学習を再現するためのアルゴリズムです。
このニューロンのネットワークはニューラルネットワークだと高々３つ程度の繋がりしか持たないのですが、
人間の脳と同じように大量のネットワークの繋がりにしたものをディープラーニングといいます。
ニューロンのネットワークをむやみに何層も何層も繋げると、過学習という現象が起こり、
人で言う偏見みたいな物が生まれて、頭の悪い回答になったりします。
これをいい感じに偏見に陥る前に学習を１個前に戻したり。というような処理もされています。
要するに、機械が人間の手を必要とせず、自律的に学習するための技術をディープラーニングといいます。
ただし、非常にマシンパワーも時間もかかるので、実用レベルで冷蔵庫に入れる食品が何であるのか判別する
アプリケーションを作りたいならば、ディープラーニングは少し違うかなぁ・・・ということです。
投稿2015/10/24 03:11
編集2015/10/24 03:14
総合スコア654
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ディープラーニングに詳しくはないのですが。
Watson の画像認識 API を使う(1/2） : まだプログラマーですが何か？
作ろうスマートフォンコンテンツ : 画像認識API | サービス・機能 | NTTドコモ
orbe.us | ReKognition - Welcome to Rekognition.com
といったサービスはありますが…… 目的を達成できるような画像認識精度は出せないのではないでしょうか。
冷蔵庫の在庫管理をするなら、どちらかというと、JANコードを読み取る方向で考えた方が現実的なような気がします。
以前ブログに書いた記事です。↓
いまさらだけどiPhoneのQRdeCODEがすごい - 不動産屋のラノベ読み
投稿2015/10/24 07:27
総合スコア36057
0
・利用シーンは冷蔵庫
・冷蔵庫に入れるものは大体限られている
・光の当たり具合はほぼ一定
ということを考えた時、新しい物を買ってきたら
自分で動画を撮影し、フレームごとに画像分解し、
特徴量の高い画像を学習用の画像として扱う。
というようなインターフェースを作れば良いのではないでしょうか。
APIというよりは、独立したアプリケーションとして、
作成することが考えられます。
スクラッチでこのようなシステムを作る以上、
どこかで難しいことをしなきゃいけないと思います。
根気は必要でしょうね。
投稿2015/10/24 06:32
総合スコア654
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2015/10/24 04:40
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2015/10/24 19:55
2015/10/25 01:00