왓슨에서 덴파조 .inc의 멤버 사진을 확인해보았다(원뱃 그리고 끝없는 슬픔)

IBM은 Watson Developer Cloud라는 Watson 기술을 개발자가 사용할 수 있는 라이브러리를 제공합니다.
그 중에는 Visual Recognition이라는 이미지 인식 라이브러리가 있어, 덴파조.inc의 각 멤버의 사진을 식별할 수 있는지 시험해 보았습니다.

덧붙여서, 전파조.inc는 이하와 같은 구성으로 되어 있습니다.

Watson Developer Cloud 정보

IBM Bluemix에 등록 하는 것으로, 1개월간 무료로 사용할 수 있습니다.
라이브러리는 이미지 인식 이외에도 많이 있으며 텍스트 분류, 번역 등이 있습니다.

데이터 수집

Visual Recognition을 사용하면 사용자가 분류기 모델을 자유롭게 만들 수 있습니다.
이번에는 멤버의 이미지를 수집하고 그것을 사용하여 각 멤버의 모델을 만들었습니다.

모델 작성에는 150-200장의 이미지가 있으면 좋다 라고 하고, 또 모델 작성에는 포지티브 데이터와 네거티브 데이터가 동수 필요하므로 다음과 같은 구성으로 학습했습니다.

긍정적 인 데이터 : 회원의 사진 150 장

네거티브 데이터: 다른 회원 5명의 사진 각각 30장(총 150장)

위가 각 멤버 분이고 각각에 대해 모델을 작성합니다.

모델링은 다음과 같이 웹 API를 통해 수행할 수 있습니다.

curl -u "{username}":"{password}" \
-X POST \
-F "[email protected]" \
-F "[email protected]" \
-F "name=mirin" \
"https://gateway.watsonplatform.net/visual-recognition-beta/api/v2/classifiers?version=2015-12-02"

테스트

회원의 사진을 식별할 수 있는지 테스트합니다.

테스트에는 각 멤버 30장의 이미지를 사용했습니다.
물론이 이미지는 학습에 사용하지 않는 이미지입니다.

테스트는 다음과 같이 웹 API를 통해 수행할 수도 있습니다.

curl -u "{username}":"{password}" \
-X POST \
-F "[email protected]" \
-F "classifier_ids=<classifierlist.json" \
"https://gateway.watsonplatform.net/visual-recognition-beta/api/v2/classify?version=2015-12-02"

결과는 다음과 같습니다.



후루카와 미스즈
아이자와 리사
꿈 잠
나리세 에이미
최상위
후지사키 아야네










적합률
61.1%
58.3%
44.2%
76.7%
85.2%
50.0%

재현률
36.7%
46.7%
63.3%
76.7%
76.7%
43.3%

F값
0.459
0.519
0.521
0.767
0.807
0.464


나루세 에이미 씨와 모가미 모가 씨가 매우 높은 점수입니다.
이것은 머리카락의 색이 강하게 효과가 있다고 추측됩니다.

베이스 라인은 1/6이므로, 인종·성별·연령·메이크업이 닮아 있어 학습에 150장 정도라도 나름대로 잘 기능하고 있는 것은 아닐까 생각합니다.

웜뱃 그리고 끝없는 슬픔

후루카와 미스즈씨는 일부에서 원뱃을 닮았다고 합니다.
정말 그런지 위의 식별자를 이용해 검증했습니다.

덧붙여서 웜뱃은 이쪽이 됩니다.


원뱃의 이미지 72장을 준비해, 어느 멤버로 분류되는지 실험했습니다.
결과는 다음과 같습니다.



후루카와 미스즈
아이자와 리사
꿈 잠
나리세 에이미
최상위
후지사키 아야네










분류율
1.4%
4.2%
40.3%
13.9%
33.3%
6.9%


예상과는 달리, 후루카와 미스즈 씨는 전혀 비슷하지 않다고 판단되어 몽면 네무 씨가 매우 비슷하다는 결과가 되었습니다.
몽면 네무씨는 적합률이 그다지 높지 않았지만, 그것을 감안해도 높은 값이 되고 있다고 생각됩니다.

또, 최상 모가씨도 비슷하다고 판단되고 있습니다만, 이것은 원바트의 머리의 색과 최상 모가씨의 머리색이 가깝기 때문이 아닌가 추측됩니다.

결론

왓슨적으로 후루카와 미스즈는 웜뱃과 비슷하지