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機械学習勉強会 資料

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機械学習で遊んだ話

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機械学習勉強会 資料

  1. 1. 機械学習勉強会資料 〜機械学習で遊ぼう!〜 @kivantium 誤った記述が含まれる可能性があります 嘘を嘘と見抜ける人のみ閲覧してください
  2. 2. 機械学習の流れ 前処理 結果 元 デ ー タ 特徴抽出 学習器 この部分は共通!ここをうまくやれば
  3. 3. 前処理と特徴抽出 前処理 結果 元 デ ー タ 特徴抽出 学習器 特徴抽出の方法はデータによっていろいろ ● 画像: SURF・SIFT・HOG・LBP ● 音声: MFCC ● テキスト: n-gram・TF-IDF 特徴量が取れさえすれば同じような仕組みで分類できるよね!
  4. 4. ご注文は機械学習ですか? ● 去年書いたプログラム ● ニューラルネットワークを使ってみたかった ● 顔検出プログラムは転がっていた →顔部分だけについて分類してみよう! ● 特徴量は64色に減色したピクセルの色割合 ● 詳細は「ご注文は機械学習ですか?」で検索 (kivantium.hateblo.jp/entry/2014/11/25/230658)
  5. 5. ご注文は機械学習ですか? www.nicovideo.jp/watch/sm24999950 作成した動画
  6. 6. ご注文は機械学習ですか?を支える技術 ● LBP特徴+Adaboostによる顔検出 ● 顔画像からの特徴抽出 ● 多層パーセプトロンによる分類 ● OpenCVによる描画
  7. 7. 顔検出の流れ(1) ● 与えられた画像を順番に切り出す
  8. 8. 顔検出の流れ(2) ● 学習器で顔かどうかチェック 学習器 顔じゃないよ 学習器 顔だよ
  9. 9. 顔検出の流れ(3) ● 同じことを大きさを変えて行い平均を取る
  10. 10. 顔検出器の学習 ● 大量の顔画像候補をさばくために高速に判断したい ● 多くは非顔画像→最初は雑に調べてあとからじっくり ● 上流ほど判断が緩い(高速) ● 各検出器はAdaboostで構成 検出器1 検出器2 検出器3 顔! 顔ではない 顔ではない顔ではない
  11. 11. Adaboost ● 弱い検出器を組み合わせて強い検出器を作る ● 正解率が高い検出器に票を多く与えた投票形式 ● Haar-Like特徴(黒部分の和-白部分の和)で 1位・2位になった特徴 ● この組み合わせ方を決めるアルゴリズムがAdaboost
  12. 12. Adaboostのイメージ(1) 分類器2分類器1 分類器3 結果 顔 顔 not 顔 顔です ● 複数の分類器が学習 ● 最初は平等な多数決
  13. 13. Adaboostのイメージ(2) 分類木2分類木1 分類木3 結果 ● 正解した分類器の 票数を増やす ● 間違えた分類器の 票数を減らす
  14. 14. Adaboostのイメージ(3) 分類木2分類木1 分類木3 結果 ● 正解しなかった画像 については重要度を 上げる 顔not 顔顔 顔
  15. 15. Adaboostのイメージ(4) 分類木2分類木1 分類木3 結果 ● 前回調べた重要度に 応じて再び学習 ● 新しい分類器の性能 に応じて重みも更新 not 顔顔not 顔 not 顔
  16. 16. Haar-Like特徴(1) ● 黒部分の画素値の和-白部分の画素値の和 http://download-soft2014.org/2015/03/28/opencv-haar-cascade-xml/
  17. 17. Haar-Like特徴(2) ● 目の近くは暗いなどといった大まかな特徴が分かる Viola and Jones (2003) "Robust Real-Time Face Detection"
  18. 18. LBP特徴(1) ● 8近傍の画素値が中心より大きいか小さいかを2進数表示 Jo Chang-yeon (2008) Face Detection using LBP features
  19. 19. LBP特徴(2) ● 顔画像を分割してLBP特徴の値でヒストグラム ● 各ヒストグラムが弱分類器の1つになる ● Haar-Like特徴より速い! Jo Chang-yeon (2008) Face Detection using LBP features
  20. 20. 学習データの用意 ● こうして得た顔検出器で顔画像を動画から大量に取得
  21. 21. 特徴量抽出 ● 色の分布だけ見れば分類できそう ● 色が256^3=16777216通りあるから64色に減色 ● 各色のピクセル数の割合を特徴量に
  22. 22. 多層パーセプトロンの学習 ● 64次元ベクトルを多層パーセプトロンに入れて学習
  23. 23. OpenCVによる描画 ● 顔を検出→識別器の結果に応じて色選択→枠をつける
  24. 24. 誤検出の例 ● 色の割合しか見ていないので当然誤検出が起こる
  25. 25. DeepLearning版 ● DeepLearningというのがすごいらしい Deep Learningでラブライブ!キャラを識別する http://christina.hatenablog.com/entry/2015/01/23/212541
  26. 26. とりあえず作った ご注文はDeep Learningですか? http://www.nicovideo.jp/watch/sm25618673
  27. 27. 多層パーセプトロン版との変更点 ● 識別器がCaffeというライブラリに変わっただけ ● 特徴量とか考えずに画像を渡したら識別してくれる ● ブラックボックスとして使えた ● 精度も向上した ● 詳細は「ご注文はDeep Learningですか?」 (http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/02/20/214909)
  28. 28. もっと機械学習やりたい! ● 特徴量さえ取れれば機械学習は同じ! ● アニメで映像と並んで重要なのはなんだろう? ● 音楽やりたくない??
  29. 29. メル周波数ケプストラム(MFCC) ● 音声認識によく使われる特徴量(というか他に知らない) ● 離散フーリエ変換で振幅スペクトルを求める ● 振幅スペクトルにメルフィルタバンクをかけて圧縮する ● 離散コサイン変換する ● 得られたケプストラムの低次成分がMFCC
  30. 30. 離散フーリエ変換 ● 周波数解析の手法 http://markun.cs.shinshu-u.ac.jp/kiso/projects/thesis/master/1999_tawara.htm
  31. 31. メル尺度 ● 周波数を人間が認識している形式に変換 http://shower.human.waseda.ac.jp/~m-kouki/pukiwiki_public/66.html
  32. 32. 離散コサイン変換 ● 離散信号を周波数領域へ変換する方法らしい (まだ理解していない) ● 20次元の信号に変換して低周波数の12次元を取ればMFCCの 出来上がり!
  33. 33. やったこと ● Daydream café(ごちうさのオープニングテーマ)を認識する 「第27羽 こころぴょんぴょんイントロクイズ」 (kivantium.hateblo.jp/entry/2014/12/26/213153) ● イントロ部分を切り出してMFCCを取ったものを多層パーセプトロ ンに放り込んだら一応認識できた ● イントロ以外の部分を入れたら全然ダメ ● 「この曲っぽさ」を表す特徴量が必要そう ● 現在調査中
  34. 34. まとめ 前処理 結果 元 デ ー タ 特徴抽出 学習器 この部分は共通!ここをうまくやれば ● 前処理と特徴抽出を頑張れば何でも機械学習で扱えるはず! ● ブラックボックスでいいから機械学習で遊んで見よう! ● 何でもいいからネタを作って公表するといいことがあるよ!

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