openCVで効率的に大量画像を顔検出するためのtips - Qiita
機械学習するためには、大量の教師データが必要です。これから始める方に参考になればと思い、人間の顔の教師データを作ってて感じたこと、反省点などを書き留めます。 大量画像処理は、記事「openCVで複数画像ファイルから顔検出をして切り出し保存」にあるコードを使っています。 openCVの基本に関しては記事「【入門者向け解説】openCV顔検出の仕組と実践(detectMultiScale)」を参照ください。 実行環境は下記のとおりです。 感想 画像の大量教師データを作成するのは、とにかく面倒 データサイエンティストと呼ばれる花形っぽい仕事の裏に「マエショリスト」と呼ばれる人がいると聞きました。その一端ではありますが、苦労を感じることができた気がします。とにかく手作業での時間がかかり地味です・・・ 経験から得たTips 1. プログラム実行、目視確認をできるだけ効率化する プログラム実行、目視確
Google Document の音声認識入力が思ってたよりすごかった - mizchi's blog
はいえーとあの google の音声入力のテストをやってみてるんですけどこれめっちゃすごいですねなんかここまで認識精度良いと思わなかったあの文字の改行とかそこだけちょっと自分でやんないといけないんですけどそれ以外は全然不満がないですねこれなにかコマンドとかあるのかなやそうでもないか何がやりたいかというと discord でちょっと仕事で使ってみたくてボイスチャットチャンネルに没頭*1参加させて録音させてそのデータを google のドキュメントとして音声で食わせて文字起こしさせればあの会議とかねリモートワークとかですごい便利なんじゃないかなと思って文字認識 api ってちょっと公開されてるかわかんないんだけどこういう api って google あんまりね有料 api 脱退後悔*2しきれなかったりっていうイメージあるんだよねまあ google ドキュメントを使わせるためのインセンティブやっ
TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
音声認識をカスタマイズできるMicrosoftのCustom Speech Serviceの使い方 - Qiita
はじめに インターネットを探し回ったのですが、Microsoft Cognitive Serviceの１つであるCustom Speech Serviceの使い方をかみ砕いてブログなどで書いてくれているサイトが日本語では存在しませんでした。 結構よくできたサービスなのに、そんなに人気ないんだっけ？ 最近本気でこのサービスを検証する機会があり、理解を深めることができたので、使い方を共有しようと思います。 Custom Speech Serviceの概要 MicrosoftのAIサービス的な位置づけのCognitive Serviceの中の一つであるCustom Speech Serviceは、音声の言葉をテキストに変えてくれるサービスです。別のCognitive Serviceである普通の音声認識サービス（Bing Speech API）は世の中一般的な用語しか取り込まれておらず、特定の商品
Microsoftの音声認識技術を本気で検証してみた - Qiita
はじめに Microsoftの音声認識技術を機会あって本気で検証したので、共有しようと思います。 音声認識技術はAIキーワードに含まれる技術の一つなのでAIが流行りだした２年前くらいから話題になり始めたのですが、特にHotになったのは去年2016年の年末にGoogleとMicrosftが立て続けにニューラルネットワークベース（ディープラーニングベース）のAPIを、誰でも使えるサービスとしてリリースしてからだと思います。 GoogleとMicrosoftが発表したニュースのキャッチコピーは認識精度が「人間並みに到達」だったので、かなり強いインパクトを世間に与えたのだろうと思います。私もこのニュースに驚き、強く惹かれました。 ●当時のニュース記事 ・Microsoft http://jp.techcrunch.com/2016/10/19/20161018microsoft-hits-a-sp
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DeepLearningによるアイドル顔識別を支える技術 / 2017-08-04 builderscon tokyo
