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眼鏡っ娘分類システムの分類精度向上を試みた

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Summary

精度に影響しそうな条件を変えて、精度を比較してみた。

  • 使った画像 (Webで集めた写りがバラバラの画像 or 手に入れた履歴書みたいに写り方が揃っている画像)
  • 素性データの作り方 (元々の方法 or ちょっと変えてみた)
  • カーネルの選び方 (Radius, Linear or Sigmoid)

結論

影響度の順番は、 「 画像の選び方 >> カーネルの選び方 > 素性データの作り方 」

  • 元々の画像がある程度そろってないと、うまくいかないよね。
  • カーネルは、よくいわれているようにはじめはRadius一択でOK。
  • 今回素性データの作り方はあまり影響がなかった。でも、もっと影響があるはず。今回変えてみた方法がしょぼかったと思いたい。

つまり、「履歴書写真で眼鏡っ娘分類システム」は、精度90%
普通の画像でやるいい方法ないかなぁ、、、

Details

方法

これ
1. Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築
1. ググったサイトを見ながら、RでSVMをやってみた。眼鏡の人とそれ以外の分類

結果

No. 画像 素性 カーネル 精度(%)
1 Webで集めた画像 約350枚 オリジナル素性 Radius Basis 76.2
2 Webで集めた画像 約350枚 オリジナル素性 Linear 71.8
3 Webで集めた画像 約350枚 オリジナル素性 Sigmoid 73.6
4 Webで集めた画像 約350枚 ちょっと変えてみた素性 Radius Basis 75.7
5 Webで集めた画像 約350枚 ちょっと変えてみた素性 Linear 72.3
6 Webで集めた画像 約350枚 ちょっと変えてみた素性 Sigmoid 74.2
7 履歴書みたいな画像 約600枚 オリジナル素性 Radius Basis 89.8
8 履歴書みたいな画像 約600枚 オリジナル素性 Linear 88.2
9 履歴書みたいな画像 約600枚 オリジナル素性 Sigmoid 88.2
10 履歴書みたいな画像 約600枚 ちょっと変えてみた素性 Radius Basis 87.9
11 履歴書みたいな画像 約600枚 ちょっと変えてみた素性 Linear 86.4
12 履歴書みたいな画像 約600枚 ちょっと変えてみた素性 Sigmoid 87.3

分散分析

条件 1 2 3
A (使った画像) Webで拾ってきた画像 約350枚 手に入れた履歴書みたいな画像 約600枚 -
B(素性ベクトルの作り方) 元々の方法 ちょっと変えてみた方法 -
C(カーネルの種類) Radius basis Linear Sigmoid

factorial effects.png

  • 条件A 画像の選び方は大きく精度を左右する
  • 条件B 素性の作り方はあまり変わらない
  • 条件C カーネルの選び方はあまり変わらない

References

  1. http://qiita.com/nrhk/items/264b31e27d7c4ea0fa96
  2. http://monge.tec.fukuoka-u.ac.jp/r_analysis/test_anova32.html

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