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20180111 AWS's AI does not seem to be able to handle Lacus 2ndEd #gdstudy 

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20180111 某勉強会での発表資料です。
タイトル:AWSのAIがラクスを扱えないわけがない 続編

Published in: Technology
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20180111 AWS's AI does not seem to be able to handle Lacus 2ndEd #gdstudy 

  1. 1. @Typhon666_death 2018/01/11
  2. 2. この資料は第4回ガンダム勉強会で発表 した資料を元に資料を追記したものにな ります。 真面目にボケてますが、今回のテーマで ある、「Amazon Rekognition」に沿った 内容です。ついてきてください。
  3. 3. ガンダム勉強会 • エンジニアの教養講座 • 昨年は東京だけでなく、 関西でも行われた→ • ガンダムで学んだことが 仕事にいかされている。 • 東京では四度開催された。 • ハッシュタグは #gdstudy
  4. 4. ガンダム勉強会 • 「第2回ガンダム勉強会」に行って刻の涙を見てきた #gdstudy https://dev.classmethod.jp/etc/gundom-tokyo-02/ • 第4回で発表された「ジオングから見た開発の問題 〜なぜガンダ ムに負けたのか〜」は70000 Over View https://www.slideshare.net/AKIHIROWADA1/ss-79091534
  5. 5.  名前: @Typhon666_death(テポ)  好きなガンダム:SDガンダム 闇騎士ガンダムMk-II  好きな人物:バーサルナイト鈴木
  6. 6. 第3回発表スライド  Re:ゼロから始める異世界(外伝)生活 https://www.slideshare.net/Typhon666_death/20160914re
  7. 7. 第4回発表スライド  AWSのAIがラクスを扱えないわけがない https://www.slideshare.net/Typhon666_death/20170823awss-ai-is-unable-to-handle-lacus- gdstudy
  8. 8. これより本編です。
  9. 9. 第3回の他のプレゼンを見て • 私もAIに絡めたテーマをやってみたい! • 世の中にはおそ松さんの六つ子をDLで認識 • http://bohemia.hatenablog.com/entry/2015/11/22/174603
  10. 10. よしやってみよう • 【検証】(2017/08/23) もっと簡単にラクス・クライン と ミーア・キャ ンベルを今のAWSのAIは見事に認識できて、同 一キャラではないことを見分けられるのか?
  11. 11. なぜ • 好きなガンダムアニメ:種シリーズ
  12. 12. ラクス・クライン(←) • コーディネーター • プラント最高評議会会長が父 • 美しい声を持つ歌姫 • 目的のためには武力行使も辞さない • 世界を丸く収めようとしたデュランダルを討ったキラ、ラ クス側は若干正義から外れている • 悪女
  13. 13. ミーア・キャンベル(→) • コーディネーター • プロパガンダのためにラクスそっくり形成手術 • 本物登場後にデュランダルに軟禁される • 銃撃戦でラクスをかばって死亡 • ラクスより乳大きい • 悪女
  14. 14. 準備 • AWSアカウント • ラクスとミーアの画像をいっぱい
  15. 15. 準備 • AWSアカウント • ラクスとミーアの画像をいっぱい ラクス ラクス ラクス ラクス ミーア ミーア ミーア
  16. 16. Amazon Rekognition Image • 今回、画像識別をさせるのに、 Amazon Rekognitionを使います。 • 画像をアップロードするだけで、特徴抽 出をしてくれます。 • 画像と画像を比較して、それが同一人物 化どうかも見極めてくれます。 Amazon Rekognition
  17. 17. • これにひたすらラクスとミーアの画像をいれてみる Amazon Rekognition Image
  18. 18. ラクス • とりま、食わせられることを確認(^ω^) • 後はひたすら顔認識させる
  19. 19. ラクス • (´・ω・`)
  20. 20. ラクス • (´・ω・`)(´・ω・`)
  21. 21. ラクス • (´・ω・`)(´・ω・`)(´・ω・`)
  22. 22. ラクス • (´・ω・`)(´・ω・`)(´・ω・`)(´・ω・`)
  23. 23. ミーア • (´・ω・`)
  24. 24. ミーア • (´・ω・`)(´・ω・`)
  25. 25. ミーア • (´・ω・`)(´・ω・`)(´・ω・`)
  26. 26. 顔認識しないから比較もできない(´・ω・`) • 詰んだorz
  27. 27. このままでは終われない • ガンダム登場キャラでクリソツな キャラといえば! • エルピー・プル と プルツー(機動戦士ガンダムZZ)
  28. 28. エルピー・プル • きたー!(なぜ?w) • わりといいかんじ♪
  29. 29. プルツー • きたー!(なぜ?w • 年齢がちょっと老けてる。
  30. 30. 両者比較 • きたー!(なぜ?w)
  31. 31. 両者比較 • きたー!(なぜ?w) • 98%の類似度でプルとマッチしていると判定
  32. 32. ちなみにカテ公(機動戦士Vガンダム)でも、、 • きたー!(なぜ?w)
  33. 33. • 耳の形が人の顔として認識されたw (ヒイロ?トロワ?) さらにカテ公の場合、 、
  34. 34. 結論 • コーディネータは認識不可(検体は二人だけw) • 強化人間は顔認識可能(検体は三人だけw) • Amazon Rekognitionはプルとプルツーの見分けがつく • Amazon Rekognitionはカテ公の耳すら人の顔と認識する ※あくまで今回利用した画像と解析した日(2017/08/23)に基づく結果です。 ※検体少なすぎとかいうツッコミはなしです。 ※コーディネータ、強化人間が何?という人はガンダムSEEDシリーズとファ ーストガンダムシリーズを観ましょう
  35. 35. ちなみに • 人ですらも認識せず(´・ω・`) (多分髪がピンク だからか?)
  36. 36. ちなみに • re:Invent 2017で発表のあった画像に文字が書か れていたら、それを識別することができる機能 が追加になりました。英語と数字のみ。 結果は見ての通りですが。。。。。
  37. 37. ここまでがAmazon Rekognition Image
  38. 38. Amazon Rekognition Video • re:Invent 2017で発表された動画識別機能。 • 解析可能な動画はmp4かmov。H.264コーデックでエンコードされ たもの。 • 1分より長いものあるいは30MBより大きなものはだめ。 • 数千のオブジェクトや顔、コンテンツを正確に検知し、追跡し、認 識し、抽出し、節度を検出すると謳っている。 • 結果はJSONで返すことができる。Timestampが付いてくるので、 どの時点でその認識処理が行われたかを記録可能。 • 検証環境はOregon、言語はEnglishで実行 (現時点日本語だと、Video analysisが表示されませんでした) Amazon Rekognition
  39. 39. よしやってみよう • 【検証】(2018/01/08) あれから約半年、ラクス・クライン と ミーア・ キャンベルを今のAWS AIは動画で認識できて、 同一キャラではないことを見分けられるのか?
  40. 40. 準備 • AWSアカウント • 解析可能なサイズのVガンダムとガンダムSEED Destiny の動画をYoutubeで見つけて、Craving Explorerでmp4 にエンコ [Vガンダム リョナ](0:23) ←Vガンダムの動画 https://www.youtube.com/watch?v=3JqDTIKjPTU [[1080p] Life Goes On ~ ReMix2013 ~ Gundam Seed Destiny HD Remaster Ending 2](0:59) ←ガンダムSEED Destinyの動画 https://www.youtube.com/watch?v=FIh4q9JTq3I
  41. 41. Amazon Rekognition Video • ここにアップロードするだけ
  42. 42. SEEDの解析結果 • Imageのときと違って、人識別できている! ObjectやActivitiesにそれ相当のものが出力
  43. 43. SEEDの解析結果 • 識別されたPeopleが15人?w • なぜ「香」という漢字が人として 識別されたのかは不明 • そして、ラクスもミーアも両方識別されない! • 動画では出てきます
  44. 44. Vガンダムの解析結果 • この動画では3人登場してくるがなぜかカテ公だけ識別され るという不思議現象。 • おそらくヘルメットかぶってるキャラは識別されない?
  45. 45. 結論 • コーディネータの中でもラクスとミーアは人と して認識不可 • 強化人間は人として認識可能 ※あくまで今回利用した動画と解析した日(2018/01/08)に基づ く結果です。 ※検体少なすぎとかいうツッコミはなしです。
  46. 46. ここまでがAmazon Rekognition Video
  47. 47. Rekognitionの応用例by ユースケース:画像データを検索しやすく ユーザがアップロードした画像に対して、タグ付けを行い、後から簡単に検索できる ようにする (12月に行われたServerless re:Capでは動画でも同様のことが可能という話が行われて いた。) 参考) https://github.com/awslabs/serverless-photo-recognition
  48. 48. Rekognitionの応用例by ユースケース:動画に対してタグ付け 「x」秒ごとにフレームをタグ付けする 類似のビデオに基づいてワードクラウドを生成する 参考) https://github.com/awslabs/rekognition-video-utils
  49. 49. Rekognitionの応用例by ユースケース:監視カメラで問題行動に反応 Kinesis Streamから読み込んだ監視カメラのストリームを、リアルタイムで分析し て素早いアクション 参考) https://github.com/awslabs/amazon-rekognition-video-analyzer
  50. 50. 以上

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