ラズパイで人物顔画像判定 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、写真に写っている人物の顔をディープラーニングによって分類するアプリの開発体験について紹介します。このアプリでは、写真の人物の顔が、いわゆる「かわいい」かを判定します。アプリ自身はラズパイのWebサーバで稼働し、写真画像を送ると、写真に写った人物がかわいいか判定して結果を返します。 開発にきっかけは、人間が他人の顔を「かわいい」と判断する基準は非常に曖昧なので、それでは機械に判断してもらおう、というものです。＃とはいえ、結局はどんな画像をかわいい顔の画像データとして集めたかに依存するので、ここに開発者の判断が入って
Go言語で顔認識してみた - Qiita
はじめに Go Advent Calendarの12月1日分の記事です。 はい、すいません。もう12月2日ですが、寝るまでが12月1日ということで。 今回は、cgoの練習ということで、OpenCVをいじってみました。 OpenCVのインストール 私はMacを使っているので、homebrewで入れました。 しばらくhomebrewを使っていなかったので、アップデートしようとしたら、エラーが沢山でました。その辺は以下を見て解決しました。 https://github.com/mxcl/homebrew/issues/11448 やり方を探す とりあえず、「opencv golang」でググると、便利そうなバインディングが見つかりました。 https://code.google.com/p/go-opencv/ go getしてみよう。
JubatusとOpenCVで一般物体認識 - Sideswipe
はじめに 先日の Jubatus Casual Talks で、OpenCVを使った一般物体認識の概要と、注意しなければならないポイントについて発表させていただきました。 Jubatus opencv from Kazuya Gokita 詳しくは上記のスライドを御覧ください。 一般物体認識とは 要するに、画像を与えた時にそこに何が写っているのかを推定することです。 ゾウの写真ならゾウ、自転車の写真なら自転車だとコンピュータに判断させるのが目的です。 ところが、これがなかなか難しい問題であまりうまくいっていません。 Googleの画像検索は一見この問題を解決しているように見えますが、画像検索の場合はその画像の周辺にあるテキスト情報が利用できるのでちょっと違います。 たとえば、写真のすぐ下に「ウサギかわいい」って書いてあったらたぶんウサギの写真だろうと判断できます。 このような情報が与えられ
画像処理でのPythonの利用
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
Pythonで顔認識プログラム(OpenCV) - HDEラボ
HDEラボの桜井です。 もう11月、札幌は雪が降ったとか。 さて、今回はPythonの修行がてら、OpenCVを使って顔認識プログラムをやってみました。 OpenCVとは、Intelが開発・公開しているオープンソースのCVライブラリです。 まずは、実際に動作を見てみましょう。 下のテキストボックスにJPEG画像のURLを入力して、「顔認識」ボタンを押します。 ※認識できない場合もあるので、結構はっきりとした顔のある写真でやってみてください。 # wget http://downloads.sourceforge.net/opencvlibrary/opencv-1.1pre1.tar.gz?modtime=1224465510&big_mirror=1 # tar zxvf opencv-1.1pre1.tar.gz # cd opencv-1.1pre1 # ./configure --
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