もう一人の自分

opencv_createsamples
opencv_traincascadeを利用して、
PCに画像認識の学習をさせてみました。

せっかくなので、

自分のプロフィール画像を認識する！？、

カスケード分類器を作りました。


こちらを参考に、以下の手順で学習させます。

�@認識させたい画像を変形など様々な加工を繰り返し行い、1000枚の画像を生成します。
$ opencv_createsamples.exe -img ./ok/test.png -num 1000 -vec test.vec
（Ubuntuのコマンドで行う場合.exeはいりません）

�A不正解画像と正解画像の違い（検出したいものの特徴）を抽出し
（これを「学習」といいます）、カスケード分類器を作成します。
$ opencv_traincascade.exe -data ./cascade/ -vec ./test.vec -bg ./ng/nglist.txt -numPos 800 -numNeg 67

不正解画像には綺麗な風景写真67枚を使用しました。


ステージ８で学習が中断となりましたが、

とりあえず、ステージ7までの学習結果に基づく、

カスケード分類器（プロフィール画像を認識する？もの）が

完成しました。

学習に要した時間は、わずか4分10秒でした。

随分と短い学習時間です。本当に分類できるのか？


見事に失敗！！


たった4分の学習では足りなかったか。

まあ、不正解画像に対しては、「認識されません。」となったので、

見たことがない状況では間違ってしまうという感じでしょうか。


例えるなら、

過去問のとおりに、問題が出ていれば解けるが、

ちょっと、変えられるとダメ。みたいな感じか？更に学習させるため、

不正解画像を391枚にまで増やしてみました。

学習時間は50分を超え、

学校の授業なみでした。

それでも、誤って認識しました。

難しいね。