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画像に映る顔を認識するためのデータセット

画像に映る顔を認識するためにはあらかじめ人の顔を認識する訓練をしなくてはなりません。そのためのデータセットが必要になります。顔認識の技術発展は活発になっているので、

画像に映る人の顔が誰かを認識したい

画像に映る人の顔が誰かを認識する時に使用する技術に関してまとめます。いわゆる顔認識、顔の検出自体はされていることが前提。近年はDeepLearning等を用いて高精度に人の顔を判別することができ、SNSなどにおいて積極的に導入されている。

制御パラメータを持つ教師なし学習を行うGAN. 入力のいくらかを制御用のパラメータとして、出力にも同様のパラメータを出すようなネットワークにすることで、入力と出力に強い関係をもたせている。

DeepLearningの問題設定例

DeepLearningでよく登場する問題設定についてまとめる。

k-meansを改良した非階層型クラスタリング手法。k-meansで課題だった初期値の決め方に関して、初めに適切な初期値の選び方をすることによって改善。

kmeansを改良した非階層型クラスタリング手法の一つ。kmeansは初期値依存で結果が悪くなりやすかったが、初期値を決めていく時に最も離れた点を選択していくことで改善。

データを元に非階層型クラスタリングを行う手法の一つ。クラスタの重心とクラスタへの割り当てを交互に繰り返す。

CAMを改良してCNNが含まれるネットワーク全般に適用できる可視化手法。CNNの最終層から各チャンネルの重みを計算し重みを掛け合わせることで各クラスに影響する部分を可視化できる。

正式名はWasserstein GAN.GANの学習の不安定さを数学的に改善した。WGANを改良したWGAN-GPが近年用いられることが多い。

調整できるパラメータを持つGAN。多クラスの画像を生成する場合はクラスラベルを、MNISTを渡す場合は10個のベクトルをパラメータとして持たせる。

UML(統一モデリング言語)は主にオブジェクト指向の設計等において用いられるモデリング言語の一つ。UMLのダイアグラムには、クラス図、ステートマシン図、シーケンス図などがある。

ウォーターフォール開発

ウォーターフォール開発は設計、実装、テストの各工程を進めていく。

コンディションカバレッジ

コンディションカバレッジは複数の条件を組み合わせた場合のプログラムの網羅率。ブランチカバレッジよりさらに厳しめのカバレッジ。

ブランチカバレッジ

全ての条件分岐を通るように実行したカバッレジ。ステートメントカバレッジより網羅率の高いカバレッジ。

ステートメントカバレッジ

ステートメントカバレッジは全ての命令文の中で実際に実行した割合。カバレッジの中でも簡単な計測指標で網羅率は低い。

カバレッジとは

カバレッジとはプログラムにおける特定の項目に沿ったときの網羅率を示す。代表的なものに、ステートメントカバレッジ(C0)、ブレンチカバレッジ(C1)、コンディションカバレッジ(C2)がある。

XP(エクストリームプログラミング)

XP(エクストリームプログラミング)は少人数の開発に適用しやすいアジャイル開発手法の一つ。

アジャイル開発手法の一つ。共通のゴールに向かってチームで作業を進めていくことを重んじ、ソフトウェアの開発手法に止まらない。

アジャイル開発

アジャイル開発は短い開発期間を繰り返して機能を開発する方法。開発期間はイテレーションと呼ばれ約1~4週間ほど。実際の開発手法としてXPやスクラムがある。

動的テスト

ソフトウェアを実行して行うテスト。一般的に動的テストはテスト工程で行う。静的テストとは異なり直接的にソフトウェアの品質を保証する。

Pop技術

K

点が三角形の内側か判定したい
S

ロボットの力制御の種類
K

同次変換行列
S

GAN
K

インピーダンス制御
S

重力補償機構
K

ベクトルを特定の平面に射影したい
S

点群から検出したい
K

ベクトルを別のベクトルに射影したい
S

気体の可視化手法
K

行列を分解して上下三角行列が欲しい
S

ロボットエンドエフェクタの位置制御
K

アドミッタンス制御
S

オプティカルフロー
K

点が直線上の右か左にあるか判定したい
S

点群を間引きたい
K

ヤコビ行列による逆運動学
S

ニューラルネットワーク
K

時系列間の類似度計算を選ぶ
S

逆運動学
K

パーティクルフィルタ
S

ニューラルネット学習の工夫
K

シャドウグラフによる可視化
S

点群をデータ構造で持つ
K

ピンホールとレンズの違いを知りたい
S

RELU系活性化関数
K

多変数関数の極大極小を判定したい
S

点群から特徴量を出したい
K

シンプルに逆行列を求めたい
S

Convolution
K

力制御
S

ベクトル間の類似度が欲しい
K

平面と平面のなす角度
S

活性化関数基本
K

確率分布間の差異で類似度を求めたい
S

二値化フィルタ
K

グラッドストーン・デールの式
S

Pooling
K

点群データから法線算出をしたい
S

極大極小鞍点か判定したい
K

シュリーレン法
S

シートベルトの仕組みを知りたい
K

勾配に注目したオプティカルフロー
S

Sigmoid系活性化関数
K

CTC損失関数
S

DeepLearningとは
K

Lucas Kanade法
S

時系列間の類似度が欲しい
K

点群から最近傍点を検出したい
S

Adam系最適化関数
K

点群を平面に近似したい
S

いろいろな距離が欲しい
K

オプティカルフローとは
S

点群処理を実装したい
K

点群の形状的局所特徴量を出したい
S

点群から法線を出したい
K

グレンジャー因果検定
S

特殊な層
K

文字列を簡単な置換による暗号化したい
S

ロボットのリンクの数学的基礎

人気分野/目的