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Introduction of Swift from Machine Learning
- 5. 機械学習って何？ 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）と は、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っ ている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しよう とする技術・手法のことである。 wikipediaより https://ja.wikipedia.org/wiki/機械学習
- 13. 学習 たかし ・・・ 名前と画像の組をたくさん集める 特徴量抽出 12 11 9 8 10に近い値がでてくるのは「たかし」さん？ たかし:10 さとし：??? ゆうじ：??? さとみ：???
- 14. 教師あり学習 たかし ・・・ 名前と画像の組をたくさん集める 特徴量抽出 12 11 9 8 10に近い値がでてくるのは「たかし」さん？ たかし:10 さとし：??? ゆうじ：??? さとみ：???
- 19. Haar-like特徴量 Haar-like特徴量 H(r1,r2) = S(r1) - S(r2) 黒領域の平均輝度 白領域の平均輝度 ->ぼんやり明暗で人の顔っぽいものは認識できるのでは？ 位置、大きさ形を変えて 18万個ほど抽出
- 20. AdaBoostの学習 ->サンプルから弱識別器、重みを決定していく z1:評価値 ＝ 0.4 z2:評価値 ＝ 0.8 z:評価値 ＝ 0.2 ・ ・ ・ Adaboost h(2の場所) α2
- 21. AdaBoostの学習 ->サンプルから弱識別器、重みを決定していく z1:評価値 ＝ 0.9 z2:評価値 ＝ 0.5 z:評価値 ＝ 0.2 ・ ・ ・ Adaboost h(2の場所) α1 h(1の場所) α2
- 22. AdaBoost ->サンプルから弱識別器、重みを決定していく z1:評価値 ＝ 0.9 z2:評価値 ＝ 0.5 zx:評価値 ＝ 0.2 ・ ・ ・ Adaboost h(2の場所) α2 h(1の場所) α1 ・ ・ ・ h(xの場所) αx
- 23. 識別 ->検索窓を定義し、作成したAdaBoost識別器から評価値を算出 Adaboost h(2の場所) α2 h(1の場所) α1 ・ ・ ・ h(xの場所) αx 0.1:顔じゃない + + +
- 24. 識別 ->検索窓を定義し、作成したAdaBoost識別器から評価値を算出 Adaboost h(2の場所) α2 h(1の場所) α1 ・ ・ ・ h(xの場所) αx 3.5:顔発見 + + +
- 25. OpenCVについて OpenCV（オープンシーヴィ、英語: Open Source Computer Vision Library）とはインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータ ビジョン向けライブラリ。 2009年にWillow Garage（ウィロー・ガレー ジ）に開発が移管された後、2015年現在はItseezがメンテナンスを行なっ ている。 wikipediaより https://ja.wikipedia.org/wiki/OpenCV
- 29. 顔検出 from OpenCV ・cascade file(学習後のモデルファイル)を読み込んで ・認識メソッドを呼び出す cascade.load(fileName) cascade.detectMultiScale(image,positions,・・・); 画像データ 顔の位置情報 cascade fileの場所 ・cascade fileは色々な人が配布しているのでそれを使えば 人の顔以外も検出は可能
- 30. 顔検出 from 標準framework ・iOS 5.0あたりからCore Imageに機能的に追加された 顔の検出（笑顔検出、瞬き検出） QRコードの検出 ・iOS 9.0では文字検出、文字認識系もできるように！ https://developer.apple.com/library/prerelease/ios/documentation/CoreImage/Reference/ CIDetector_Ref/ ・CIDetectorを使う
- 31. CIDetector 使い方 https://developer.apple.com/library/prerelease/ios/documentation/CoreImage/Reference/ CIDetector_Ref/ let image = UIImage(named: photo ) let ciImage = CIImage(image: image) let detector = CIDetector(ofType:CIDetectorTypeFace ,context:nil ,options:[ CIDetectorAccuracy:CIDetectorAccuracyHigh ]) let features = detector.featuresInImage(ciImage)