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顔写真から血液型を当てる人工知能に挑戦!結果は? [新聞・雑誌]



専門誌「インターフェース」2017年4月号で「顔写真から血液型を当てるラズパイ人工知能に挑戦してみた」というという、血液型ファン垂涎の記事を発見しました。
しかし、結果は散々で、正解率は27.8%と低かったそうです。
確かにこれでは「当たる」とは言えないですね。[バッド(下向き矢印)]

もっとも、学習した画像データは128×128のエリア(画素)に分割したそうなので、かなり解像度は低いです(ちなみにハイビジョンは1920×1080画素)。
そこで、「鼻」だけに特徴を絞るとか、顔を正面向きに補正するとか、いろいろと工夫してみたのですが、正解率は低いままだったそうです。

とは言っても、この実験だけで「血液型による顔の特徴がない」と結論づけるのは早すぎるような気がしますが…。

interface2704.PNG

私は顔かたちでは血液型は当てられませんが、B型は頬骨が低いとか、A型は富士額が多い、O型は丸顔…とか、いろいろあるようです。
これを128×128画素で分析しても当たるとは思えません。[たらーっ(汗)]


以下は参考データです。

【元データ】6000枚の写真をグレースケールの128×128pixelsに変換して使用
【データ学習時の機器】i7-4770/3.4GHz/16GB(DDR3)+Amazonクラウド GPU(AWS EC2 p2.xlarge parg)+機械学習ライブラリ dlib
【血液型判定用機器】ラズベリー・パイ3/PiCamera(960×540pixels)
【処理時間】顔検出に約20秒、判定に約30秒
【結果】テストデータの正解率 27.8%と低い! その後いろいろな工夫をしても正解率は上がらず、「顔写真と血液型には相関性がない」と結論せざるをえない
【出典】中村 仁昭、岩貞 智 画像ディープ・ラーニングの学習はクラウドが良し! 顔写真から血液型を当てるラズパイ人工知能に挑戦してみた (注目特集 ビギナ向け! ラズパイ×クラウド人工知能 : GPUも100円から!) Interface 43(4), 125-133, 2017-04, CQ出版社
 http://ci.nii.ac.jp/naid/40021113171


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