第17回　mbotを使った研修

2023年1月24日 11:22

皆様　こんにちは
2022年が終了し2023年となりました。本記事ももうすぐ終わり
また、別の記事を投稿しようかと考えています。

さて、前回はAI機能に人物の顔を学習させるための「マスク有の顔」と「マスク無しの顔」のモデルを作成しました。

このモデルによって筆者の顔の判断はつくのですが、筆者以外の人物の場合精度が落ちてしまいます。これを解決するため再度AIについて調査しました。

調査したところmblockで試せそうなのはこの2つ
１．データ量を増やす
２．パターンを増やす

これは上記の画像（赤枠）でサンプルの数を増やすことです。
MblockのAIは画像認識のため条件の当てはまる画像を増やすことで
精度が向上します。

こちらはマスクの有り無しのサンプルのパターンを増やします。
例えばマスク有の状態で顔の角度、面積、照度など変化を加えながらモデルを入れることです。

ここからは自分の顔やフリー素材の人物の画像等をかき集め入力しました。
モデルも老若男女でバラバラにしたりと悪戦苦闘でした。

まぁ、そもそも市場で販売されている製品では当然誰の顔を映しても検知ができる様に目、鼻、口などの特徴点で学習しているはずです。mbrockでは特徴点を学習させることは出来なかったので画像全体で学習させる必要がありました。

最終的にはマスク有のサンプル数が151、マスク無しのサンプル数が171としました。
本来であればサンプル数なども規定した方が良いのかもしれませんが、今回は精度を上げることを優先しました。

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