"Sekainokao by TeamKAO" "セカイノカオ by チーム・カオ" https://pycon.jp/2015/ja/schedule/presentation/59/ Keywords Machine Learning, Object Recognition, Face Recognition, Artificial Intelligence (AI) ディープラーニング, 深層学習, 機械学習, 画像認識, 物体認識, 顔認識, 人工知能

1. セカイノカオ
チーム・カオ PyCon JP 2015x

3. PyConは合コンではありません！
#PyConJP #PyConJP_C

4. @atelierhide

5. ?=@atelierhide

6. = Lens Designer@atelierhide

8. ハードウェア開発の現場で
人気の言語と言えば…

9. エクセル方眼紙！

11. = Photographer@atelierhide

12. © Hideki Tanaka

13. © Hideki Tanaka

14. = Organizer@atelierhide

16. http://pydatatokyo.connpass.com/

17. きっかけは PyCon JP 2014！
© PyCon JP

18. @PyDataTokyo Organizers
@iktakahiro@madyagi
@atelierhide@kaita

19. PyData.Tokyo at PyCon JP 2015
① コミュニティブース
② ポスターセッション
③ スプリント

20. PyData.Tokyo Sprints
[Titanic]

21. ここからが本題…

22. 今年のお題は…

23. Possibilities of Python

24. アート x Python

26. (注) ロゴのデザインは模倣していません…

27. [MOT]

28. ここはだれの場所？

29. 会田家 x 社会はだれのもの？

30. © Makoto Aida

31. The Esperanto Generator at PyCon JP 2014
© PyCon JP

32. TANTATATAN：撮影期間9年の超大作
© Torajiro Aida

33. © Hideki Tanaka

34. いま、インターネットを使って、
世界中のヒトのカオを
ものすごくたくさん見ることができるんだ。

35. チーム・カオは、そんなカオの写真から、
人工知能を使ってどんなことができるか
試しているんだよ。

36. チーム・カオ (@sekainokao)
@atelierhide@kaita
@hirokook@aidatorajiro(仮)

37. メンバーの共通点は…

38. Marsface Project
(宇宙文明発見チーム)

39. @marsfaceproject

40. (注) ロゴのデザインは模倣していま…

41. [LROC]
“Face on Moon South Pole”

43. Hideki Tanaka PyCon APAC 2015
Marsface Project
Detecting Pseudo-artificial Structures on Mars
x
: atelierhide

44. Hideki Tanaka PyCon mini Sapporo
Marsface Project
火星および太陽系惑星群の擬似不自然構造物探索
x
: atelierhide

45. “For an idea that does not first seem
insane, there is no hope.”
Albert Einstein

46. 「世界の感情を可視化しよう！」
@kaita

47. 「東京都現代美術館で展示しよう！」
@hirokook

48. © TeamKAO

49. 作品製作の分担
① お面製作班
② カオ解析班
③ 映像製作班

50. ① お面製作班

51. @hirokook

52. 会田誠さん & 多摩美術大学演劇舞踊科有志
© Hiroko Okada

53. © Hideki Tanaka

54. ② カオ解析班

55. @atelierhide@kaita
x

56. One Hundred Million
Creative Commons Flickr Images
"The New Data and New Challenges in Multimedia Research”
by Bart Thomee, David A. Shamma, Gerald Friedland,
Benjamin Elizalde, Karl Ni, Douglas Poland, Damian Borth, and Li-Jia Li,
arXiv:1503.01817

57. どんなデータ？
データ形式：TSV (タブ区切り)
データサイズ：47.7GB (1億行)

58. ジオタグ付＆改変可能画像：3327万枚/1億枚

59. カオ解析プロセス
1. カオ検出 2. 表情認識 3. 地図上に表示
(注) Flickrデータに”Face on Mars”は含まれません…
[Face on Mars]

60. 1. カオ検出

61. Haar-like特徴を使ったカオ検出
[OpenCV]
OpenCV-Python bindings

62. Face Detection Tools
① OpenCV
② ccv
③ Face Detection APIs
(Microsoft, IBM, etc.)

63. [Face on Mars]

64. 2. 表情認識

65. Angry, Disgust, Fear, Happy, Sad, Surprise, Neutral
Facial Expression Recognition with Deep Learning
[FER]

66. Convolutional Neural Networks (CNNs)
ILSVRC 2012の1000分類タスクで圧勝
(AlexNet)
[SuperVision]
Input Convolutional Layers Fully
Connected
Output
[SuperVision]

67. Convolutional Neural Networks (CNNs)
[SuperVision]
Input Convolutional Layers Fully
Connected
Output
[SuperVision]
Cat

68. Core
Language
Binding
Theano/Pylearn2
cuda-convnet
OverFeat
DeCAF
Caffe
Python
C++
Lua
Python
C++
-
Python
Python
-
Python
Pre-trained
Models
Framework
×
×
○
○
○
Deep Learning Frameworks
ImageNet

69. 多すぎ！
Deep Learning Frameworks

70. Pre-trained AlexNet のファインチューニング
[SuperVision]
Input Convolutional Layers Fully
Connected
Output
[SuperVision]
たくさんの
カオ画像
カオに合わせて
パラメータを最適化
(KaoNetを作成)
Angry
Disgust
Fear
Happy
Sad
Surprise
Neutral

71. Convolutional Layers の可視化

72. Fear
[Face on Mars]

73. 3. 地図上に表示

74. Leaflet: Open-source Library for Interactive Maps
http://leafletjs.com/

75. Folium = Python + Leaflet
http://bl.ocks.org/wrobstory/5545719

76. Leaflet.Photo
https://github.com/turban/Leaflet.Photo

77. トウキョウノカオ

78. トウキョウノカンジョウ

79. ?
4. おまけ

80. Face Morpher
https://github.com/alyssaq/face_morpher

81. Averaging Faces
Tokyo San Francisco

82. Morphing Faces

83. ③ 映像製作班

84. @torajiroaida
x
@kaita

85. 作品納品の4日前…

86. @torajiroaida

87. @torajiroaida
@hirokook
@hirokook
@kaita

88. ここで…

89. アポなしインタビュー！

90. @torajiroaida
x
@kaita

91. このトークで言いたい
たったひとつのこと
1

92. Pythonを使って
面白いアイデアを
実現しよう！

93. ありがとうございました！

94. References
[Titanic] https://www.kaggle.com/c/titanic
[MOT] http://www.mot-art-museum.jp/exhibition/whoseplaceisithis.html
[LROC] http://target.lroc.asu.edu/q3/
[Face on Mars] http://en.wikipedia.org/wiki/Cydonia_%28region_of_Mars%29
[OpenCV] https://github.com/kylemcdonald/AppropriatingNewTechnologies/wiki/
Week-2
[FER] https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-
expression-recognition-challenge
[SuperVision] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton. Imagenet classification
with deep convolutional neural networks. NIPS, 2012.