(前回〜10/25) - デー
破滅してる。欲を出していろいろよくしようと思ったけど、まじめに考えるといろいろありすぎてちょっとヤバイ。 まあこれは勉強のチャンスであるので、もう少しやってみようと思う。 考えが変わったところ 本人率にこだわっていたけど、これは教師ありでやるべきだし、教師データは今地道に作っている（昨日がんばって60人分のラベル付き顔[髪型]画像各人100〜130枚作った。もとデータはあと150人分あるので健全な精神と引き換えに教師データを作る）ので、それができてからやろうと思った。 類似検索は、本人とかどうでもよくて、人間の感覚で似てると思うのを表示するようにしようと思う。この感覚は心理的には少し難しくて、たとえば知っている同じキャラ(本人)ならあまり似ていないシーンの画像でも似ていると強く思ってしまうことがあるので、「顔が似ている」といったことは書かなくて、「髪形のみ似ている」とか「魂の色が似ている」
MNISTをSURFを使ったbag of keypointsで - デー
とにかく早く動かす欲で半分くらい想像でやってしまったので、誤りがあれば指摘などなど。 SURFとは！ SURFは回転とスケールに不変な特徴点検出アルゴリズムで、keypoints(点の位置とスケール)とdescriptor(正規化された勾配のヒストグラム)を得ることができる。 このdescriptorsを画像の局所的な(画像パッチの)特徴ベクトルと考えると、画像に含まれるSURF Descriptorの集合を(十分大きければ)画像のidentificationとすることができる。 大まかな内容 MNISTの学習データからSURF Descriptorを抽出する ベクトル量子化のためのコードブックを作成する 抽出したSURF Descriptorをk個にクラスタリングする 各クラスの重心をコードベクトルとし、クラスをvisual-wordという単語の単位にする 画像をグローバルな単語の集合と
nvxs-1.0.2とWindows用のImager-AnimeFaceの更新 - デー
画像検索デモで発覚したバグ修正。 Linux, FreeBSD, MacOS ... nvxs-1.0.2.tar.gz windows ppm install http://www.udp.jp/software/PPM/Imager-AnimeFace.ppd 変更点 色(RGB)の成分に-1を返すことがあったバグを修正 色の変換時に桁落ちを考慮していない逆変換で、元のRGB成分が0だった場合に-1にしてしまうことがあり、Imager::Colorに-1を渡すと255に変換されて全く違った色になってしまうバグの修正です。 画像検索デモで赤(255,0,0)や青(0,0,255)を指定したときに黒い髪がヒットするのはこれが原因です。こっちはDBを作るのに1日ほどかかるので、2日後くらいにはよくなっていると思います。 顔検出位置の微調節 顔らしさを0.0〜1.0で計算しているときに、誤差で
アニメ顔の色情報に基づいた画像検索のデモ - デー
Imager::AnimeFaceを使ったちょっとした応用例として画像検索のデモを作りました。 Imager::AnimeFaceを知らない方は Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デーを参照してください。 ウェブサービスとしてではなく、デモやサンプルの意図で作っていて、方針としては、 Imager::AnimeFaceで得られる情報以上のことは考えない 難しいことは無視して簡単に作る(コーディング1日〜2日で作れる程度) です。Imager::AnimeFaceから得られる色情報はオマケみたいなもので、検索に使うには情報量が少なすぎる気がしますが、これくらいはできるよ！というデモになります。 この記事ではデモと同等のものを実装するに必要なアルゴリズム(DB作成と検索)について簡単に説明します。注意として、この記事ではPerlで解説しますが、デモの実装
Imager::AnimeFaceのビルドと実行環境 - デー
実はビルドが一番不安で、なぜ不安なのかというと僕がさまざまなOS環境やリンクやローダーについてあまりよく分かっていない部分があるからです。 うまくいったとかダメだったとかあれば教えてもらえるとありがたいです。 OSに依存した部分はImagerとCLAPACKのなかで完結していて、libnvxsとImager::AnimeFace的には、そのふたつにリンクできれば動くはずなので、コンパイラオプションとローダーの環境変数などが失敗する原因だと思っています。 僕自身がはまったこととして、CGIで動かす場合は、LD_RUN_PATHを設定してからライブラリをコンパイルするか、Apacheの環境変数にLD_LIBRARY_PATHを追加しないと、XSのローダーがライブラリを見つけられず実行時エラーになる、というのがありました。 今のところ発覚していることとして、 -march=nativeはgcc
Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デー
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
OpenCVでアニメ顔を検出するためのXML v2 - デー
以前、OpenCVでアニメ顔検出を試していたときにcvHaarDetectObjects用に学習されたアニメ顔分類器のXMLを配布したのですが、積みゲー完全制圧への道程:アニメ顔部品検出ライブラリを作ってみたを見て、なんか古いこと気づいたので、新しいバージョンを配布します。 検出率は前バージョンよりも良くなっていると思います。たぶん検出の実行速度も速くなっていると思います。 （でかいので右クリで保存してください） haarcascade_animeface2.xml 使い方などは以前の記事を参照してください。 アニメ顔の検出とキャラクターの分類 - デー 再配布などは、個人的には問題ないのですが、学習に使っているデータが4chanのecchi板をクロールして集めたデータなので、そのへんの判断を配布者の責任で行ってください。集めた画像は教師データとして使用され、画像データ自体はファイルに含ま
アニメ顔の検出とキャラクターの分類 - デー
時間がないくせにアレコレしていて、もうなにをしたかったのかしているのかわけ分からなくなってきたけど、まだ大きな目線で見ると方向性は間違ってないと思う。最近は画像から矩形を超高速に切り抜きまくるためのツールを作っていて、その用途が検出器を作るための良質のサンプルデータ集めの効率化で、作りながら、そういえば顔判定はよく見るけど、アニメ顔判定は見ないなーと思っていたところに『http://techon.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20080325/149419/:title=』というニュースを見て、これはまずい先を越されてしまう、コンテンツベースのサイト分類器を作ってニートになるのは俺だ！ と思って、いますぐアニメ画像の判定をしてみようと思い始めた。 考えた判定の方法は、 アニメ顔検出 顔の位置から他の部位の座標を大体求める 髪の色と服の模様（ヒストグラムを使う）でキ
イラストと写真の判定 - デー
２次画像と３次画像を自動分別するための判定関数を作ってみています。 今のところ考えた方法は、 1.人工的な色数の割合による判定 #FFFFFFや#000000など人工っぽい色の占める割合で判定する。人工的な色は、RGBに0x33で割り切れる値を含む色と定義した。イラストは人工的な色を多く使っているのではないかという予想。 2.ベタ塗りエリアを構成するピクセルの割合による判定 3x3マスを構成する全てのピクセルが同色のブロックをベタ塗りエリアと定義して、そのエリアが全体に占める割合によって判定する。イラストはベタ塗りエリアが多いのではないかという予想。 3.輪郭を構成する色の特徴による判定 輪郭線を抽出して輪郭線上の色の特徴から判定する。イラストは黒から灰色の範囲で輪郭線を描いている可能性が高いのではないかという予想。 で、実際使えるか調べるために、テキトウに用意した写真とイラストの各サンプ
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