20130727 cv machine_learning@tokyo webmining
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コンピュータビジョン＆機械学習の入門的な内容について ※事例のランダムサンプリングを追加：修正 ※再現率、適合率の名称逆だったので入れ替え：修正
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Semelhante a 20130727 cv machine_learning@tokyo webmining (20)
20130727 cv machine_learning@tokyo webmining
- 2. 自己紹介 • 教育×IT の社内ベンチャー（メンバーは全員プロジェクトのために集まっ た。）世界No.1の新しい教育サービスを実現したい。 担当 • 画像の認識 • 動画のトランスコード • 認識の精度、サービスの精度を高めるための機械学習 2 でも、まだ始めてから半年強くらい。まだまだ未開の道が続く。 個人的には、半年前まで割と変わったことをしてました…
- 5. どんなことに使えるの？ • バーコードの代わりに画像が使える • ポスターを写真に取るだけで、スマホに情報が届く • 食べ物を撮影して、カロリー情報を知る 5
- 8. 画像認識の流れ 前処理 • 画像から特徴を取得しやすくするための加工 特徴抽出 • 画像から特徴を抽出する 認識 • 特徴量比較による認識 8
- 9. 画像認識のアルゴリズム1 • 解像度に注意。目的の物体を認識するのに、適した解像度は実験して 決める。 • 目的の物体 や 特徴抽出で使用するアルゴリズムによって、前処理を変え る。 9 前処理 • 画像から特徴を取得しやすくするための加工
- 10. 画像認識のアルゴリズム1 例 • グレースケール（輝度のみで表現）→ 軽くする • Gaussian(平滑化) → ぼかす（悪いことではない） 10
- 11. 画像認識のアルゴリズム2 • 色や全体の位置関係が画像によって変化するなら、ロバストな局所特徴量を使 う • 有名なSIFT、SURF • 最近だとORB、FREAK（速い） • これからやるんだったら、特許の問題もあるので、ORB とか FREAK が簡単 11 特徴抽出 • 画像から特徴を抽出する
- 15. 画像認識のアルゴリズム3 • 抽出した特徴量を比較する処理 • まずはブルートフォース(総当り)でやってみる • そのあと、大規模な検索だったら、近似最近傍探索をやる 15 認識 • 特徴量比較による認識
- 17. 近似最近傍探索 17 ここは個人的にまだあまり うまくいってません。 FLANN - Fast Library for Approximate Nearest Neighbors(k-近傍探索) で実施していますが、 データがそこそこないと精度が出ない…。 もっと改善したら発表したい…。
- 19. 認識のための機械学習 正解 の抽出 N 1 … 19 学習したフィルター 学習済み フィルターを 使用して、 ただ 1 つの正解 を抽出する まずはAda-Boostで行った。 理由は割りと少ない事例 で動く。 どんなものかというと…
- 20. Ada-Boost 20 • 2 クラスの分類アルゴリズム。 • 教師有り学習。 • デジカメなどの 顔認識 への利用が有名。
- 26. Ada-Boost 注意した点 • 過学習は起こりづらいはずだが、事例を説明しきってしまっていないか注意 する。 • 特徴の次元を増やしすぎない • そのために、実験手法を正しくする • これらを守っても、弱点はある。 26
- 27. Ada-Boostの弱点 • ノイズの影響を受けやすい • 複雑な分類はできない • サンプルのように急に傾向が異なる結果があると分類を間違う（A ∧ B） 別の手法を使う • Random-forest でやってみた 27 A B
- 28. Random-Forest • ランダムにサンプリングしたデータから、2分木をたくさん作って投票するアル ゴリズム。多クラス問題に対応できる 28 末端ノードに分類結果を持つ たくさん木をつくる
- 30. Random-Forest 注意した点 • ランダムに取得した分岐条件で、うまく分離できなければ 枝の成長をとめてよい。ランダムシードを実装しておくと良い。 • 過学習に注意し、事例の数を少なくとも数万レベルで用意する 30 うまく出来ると、とても精度良いです
- 36. 性能評価（精度測定） • 導入には精度が必須 • そのための基礎的な概念 36 正事例 True positive (正しく正解を抽出) True Negative （正しく不正解に抽出） 負事例 False Positive （間違って正解を抽出） False Negative (間違って不正解を抽出)
- 37. 性能評価 2 37 • データセット（クエリと正解 もしくは 不正解）を準備する。 • データセットを使って、精度が測定できるモジュールを作る。 負荷テストの出力を使うと効率が良かった。
- 38. 性能評価 3 38 正解を増やす再現率 間違いを減らす適合率 再現率と適合率の傾向を表すF値 再現率(recall) = true positive / ( true positive + false negative ) 適合率(precision) = true positive / (true positive + true negative) F値(F measure) = 2 / ( 1 / Recall + 1 / Precision )
- 39. 性能評価 実例 ・1 つのクエリに対する正解が 1 つ。間違った答えは極力返さない。 ・1つのクエリに対するして、たくさんの候補をユーザに提供する。 重視したいことに合わせて、F 値 を算出する関数を変えて、F 値を見てもよ い。 39
- 44. これから • 画像認識を使ったサービスは開始できた。これから先は、 • 音声を使ったら… • 文字認識は… • ユーザのデータから新しい学習の傾向を探す… •新しい技術で乗り込むチャンス。 44 なので
- 45. SPRIXでは、仲間を募集しています。 • 世界初のサービスをつくるため、研究～設計～実装までやれます。 • 研究機関、個人、ベンチャー、大学関係の皆様、共同研究の費用 出ます。 • 画像認識に限らず、テキストマイニング、文字認識、AI …など、研究 を現実的なサービスに取り入れるチャンス。 • 連絡があればいつでも会えます。 45 どんなことやれるの？