Tensorflowでストライクウィッチーズのキャラ判別をしてみた

【はじめに】
今回の奴はストライクウィッチーズのキャラを認識する。

 


 【モデル】

今回のはTensorflowのチュートリアルにはdeep MNISTを基にして作成している。具体的にはバッチ正規化処理を追加しただけだが・・・。


【学習データ】

第一期、第二期ともにエイラーニャ回においてopencvで顔画像を切り取って学習データとしている。
11キャラ、各キャラ40枚を学習データ各キャラ10枚ずつをテストデータとしている

 

【精度】

学習データはエポック1000ぐらいで早々に収束した(99.7%)
step 0, training accuracy 0.113636
step 1000, training accuracy 0.997727
step 2000, training accuracy 0.997727
step 3000, training accuracy 0.997727
step 4000, training accuracy 0.997727
step 5000, training accuracy 0.997727
step 6000, training accuracy 0.995454
step 7000, training accuracy 0.997727
step 8000, training accuracy 0.997727
step 9000, training accuracy 0.997727

凡化性能は以下の通り
test accuracy 0.878788

 

bot化】

twitterボットとして運用していた。

→成果 

f:id:akikanR:20170923214229p:plain

まぁまぁ割とよかった
でもストライクウィッチーズの画像を入れてくれる人は少なかった

f:id:akikanR:20170923214636p:plain

 

【コード】

githubにあげている

https://github.com/akikan/Machine-Learning/tree/master/detect_witch

 

【参考サイト】

opencvのアニメ顔を切り出すのに使用させていただきました。

誠にありがとうございます。

OpenCVによるアニメ顔検出ならlbpcascade_animeface.xml - デー