【AI・データ分析】6GPUマシンで顔認証システムを作るためのタスク分解をします!お疲れさまです。前回、「顔認証システムを作りたい!」という話をしました。今回は、そのために何をしなければいけないのか、ざっくり「タスク分解」してみました。その結果、大きく次の5つの工程になります。1.社員が写っている画像を集めるまず何よりもデータ集めです。データがないと何も始まりません。撮影係の人が写真を撮ってくれていたと思います。社員の「顔」をたくさん集めます。2.写真から顔を切り取るまず、社員の写っている写真を集めます。その中に、例えばこういう画像があったとします。内定者研修の写真です。ここから、「takumi」を学習したいとします。この画像に「takumi」という正解を与えて学習させてしまうと、この画像にあるすべてのものを学習してしまいます。「それぞれの顔」とか「後ろにある本」とかもろもろ含めて「takumi」と学習してしまいます。するか?ここでは「顔」=「takumi」として学習したいので、この画像から「顔のみ」切り取る必要があります。こんな感じで顔だけの画像を用意する必要があります。3.正解ラベルを画像につける「画像」から「顔」を切り取ることができた、とします。すると次にこの「顔画像」に、ラベルをつけないといけません。前々回、「手書き文字分類」をしました。このときは手書き文字の「画像」に、正解のラベルがついていました。各画像の上部に、正解のラベルが付いています深層学習では、「画像」と「正解」をペアで学習します。画像だけ与えても、それが「何なのか」を学習してはくれません。これと同じように、顔画像に「ラベル」をつける必要があります。ここまでやってようやく、学習用のデータの完成です。4.学習するデータができたので、今度はこれを深層学習モデルにインプットとして渡して、学習します。ここでようやく、GPUの出番です。最後に、学習結果について評価します。どれくらい正確に、画像から「誰なのか」を当てることができるのかまた、どれくらい間違えているのかを、数値としてここで明らかにします。以上が、大まかな流れです。あとはこれを一通りやったあとに、どうやったらもっと精度をあげられるのか、いろいろ工夫していく、というような感じになりそうです。画像から顔のみ「自動的に」切り取る方法について紹介したいと思います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。technology.。