개요

본 기사는 이 기사의 번외편입니다.
○○와 비슷하다고 말해 곤란했기 때문에, AI에 판정시켜 보았다

Azure의 Custom Vision을 사용하여 자신의 얼굴이 유명 인사와 비슷한지 여부를 결정한 결과,
학습시키는 데이터가 잘못되어 실패했다는 이야기입니다.　

학습 데이터 준비

본편 와 마찬가지로 스크래핑으로 이미지를 수집합니다.

python scraping.py -s hoshinogen  -n 70

우선은 통상의 별◯원씨의 화상을 모아 거기로부터 정밀도가 나쁜 것 같은 화상은 수동으로 생략해 갑니다.

이때, 별◯겐씨라고 하면 안경이 특징이므로,
안경 없음의 데이터로 학습시키면 안경 없음 Ver로 자신의 얼굴 판정할 수 있다고 생각해,
안경있는 이미지를 스크래핑했습니다.

python scraping.py -s hoshinogenmegane  -n 70

여기에서 실패로 향합니다.

Custom Vision으로 학습

우선은 Custom Vision상에서 「호시노 겐」 「안경 있음」 「안경 없음」으로 태그를 만들고,
각각에 연결하여 이미지를 업하고 학습시켜 갑니다.


준비가 되었으므로 테스트를 진행합니다.

결과 판정

자신도 안경없이 셀카를 마칩니다.
AI로 판정시켜 보면 매우 높은 숫자가 나왔습니다.
・안경 있음의 평가


・안경 없음의 평가


오, 이런 닮았다고 생각하는 것입니다.
다른 사람도 판정해 보려고 생각해, 무로츠요시나 이치로 등,
폭넓은 사람으로 시험해 보았습니다.


별로 비슷하지 않을 사람들도 모두 비슷하다는 결과가 돌아왔습니다.
여기서 마침내 깨달았습니다.

이것, 그냥 안경 걸고 있는지 판정시키고 있을 뿐이다…

학습 한 데이터가 1 ​​명뿐이고 안경이 없었기 때문에,
모두 안경으로 판정된다는 결과에

이상, 실패한 이야기였습니다.
안경의 유무를 판정시키는 AI의 용도를 생각했습니다만,
특히 생각하지 못했기 때문에 아이디어 있으면 몰래 가르쳐주세요.

요약

이번 실패해 보고, 실패가 빠른 단계에서 아는 것도 프로토타이핑의 장점일까라고 생각했습니다.