画像認識とIoT

1. 画像認識とIoT
WakU2 宮本 博徹

2. 自己紹介

3. Webシステム開発
半導体フォトマスク検査装置開発
コワーキングスペースでノマドプログラマ

4. IoTといえばリアルタイム解析

8. 画像は難しい

9. リアルタイムで送るには
データ量が大きすぎる

10. ※jpegエンコード後のデータ量
生データだと900KB程度

11. 画像データがなくても、画像認識
結果だけクラウドに送れば良い

12. RaspberryPi3

13. 現代の画像認識精度はどのくらい？

14. RaspberryPi3(6,000円くらい)と
カメラモジュール(4,000円くらい)

16. 画像認識アルゴリズムといえば

17. Google Cloud Vision
• 画像認識API（2016年2月β版
リリース）
• 画像データさえあれば一瞬で
結果を返してくれる

18. OCR

21. 顔認識

23. 顔Rect 感情
左目の左端
目の角度
etc

24. カテゴリ分類

26. 作物
植物
果物

27. β版だし仕方ないか

29. 車
ミニバン
小型電化製品

30. β版だし仕方ないか

31. カテゴリが大雑把すぎる
↓
ミッションクリティカル（例えば鮮魚の種類
を分類するとか）なニーズには対応できない

32. 自前（オンプレミス）で自分好みの
分類器を作れば良い

33. DeepLearning(CNN)
• RaspberryPiローカルで
DeepLearning
• いくら処理を行おうが、1円も
取られない
• 通信によるオーバーヘッドが
ない
• アルゴリズムプラットフォー
ムの技術水準に依存しない

35. コーヒーカップ

36. 適切なトレーニングでミッションク
リティカルなニーズにも対応可能

37. APIと違って自前で色々
やらないといけない
それはいい、そんなことより・・

39. 画像1枚(640x480)を16ピクセルおきに
走査分類するだけでも66分かかる

40. 人は情報の90%を
視覚的に得ている

41. ご静聴ありがとうございました

42. 西東京版IoTLT vol.0
• 会場：コワーキングスペース
WakU2（JR「八王子駅」徒歩
5分、京王線「京王八王子駅」
徒歩10分）
• 定員：50名程度
• 日時：8/25（木）19:30〜
• http://iotlt.connpass.com/event/
33082/
• LT希望者募集中！