Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
Imager::AnimeFaceのページ
Perlから(も)使える静止画を対象としたアニメ顔検出ライブラリです。※Ruby版もできました。 ここは主に技術的な内容について紹介するページになっています。 ライブラリの使い方や機能の紹介は Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFaceにあります。この記事は僕自身が書いてます。 （画像はヤスヒロさん撮影の写真) もくじ アニメ顔検出とは？ Imager::AnimeFaceとは？ より詳しい説明 デモ ダウンロードとインストール アニメ顔検出とは？ アニメ顔検出とは、無作為に提示されたひとつの画像データの中に存在する全てのアニメ顔の位置を見つけることです。多様なアニメ顔をひとつの顔クラスとし、画像上のさまざまな領域について『顔』と『顔以外』に正確かつ高速に分類する問題になります。 多くの場合、1枚の画像には0～20個程度の顔しか存在していません。これに対して顔以外
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