qnoteアドベントカレンダー2018の10日目です。
はじめに
当社には、猫社員が７名在籍しております。
うち５名は兄弟姉妹であるため、判別に少し観察が必要です。
今回はその内の2名を機械学習によって、判別できるかを試してみます。
CreateMLとは
CreateMLとは、たった3行のコードでお手軽に機械学習（画像認識など）をさせることができるツールです。
Create ML | Apple Developer
WWDC 2018のムービー
CreateMLの使い方は、多くの方が書かれているので紹介は省きます。
対象の２名の紹介
では、今回の主役の２名を紹介します。
奥がはなさんで手前がみるくさんです。
どうでしょう？見分けが難しいですよね。
見分けのポイント
それでは、簡単に見分けるポイントをご紹介します。
鼻の線と口周りの色
（1枚目）みるくさん、（2枚目）はなさん
弊社HPより引用
はなさんには、鼻に縦線があります。
あと少し分かりヅラいですが、みるくさんの方がはなさんより口周りが白っぽいのです。
しっぽ
（1枚目）みるくさん、（2枚目）はなさん
尻尾が、みるくさんは丸っこく、はなさんはシュッとしています。
全体のシルエット
（1枚目）みるくさん、（2枚目）はなさん
みるくさんは、全体的にはなさんより大きいです。
愛くるしいので私は好きです。
こんなところです。
画像収集
機械学習でもっとも重要となる作業です。
なるべく、バラエティを持たせる必要があります。
今回は両者共に50枚ずつ用意しました。
テストデータ
テスト用として、一応正面・側面・後ろ姿と3種類のデータを用意しました。
難易度も簡単に付けてみたので、みなさんもチャレンジしてみてください。
（答えは最後に記載しています。）
初級（正面）
中級（側面）
上級？（後ろ姿）
答え
| 左側 | 右側 | |
|---|---|---|
| 初級（正面） | はなさん | みるくさん |
| 中級（側面） | みるくさん | はなさん |
| 上級？（後ろ姿） | みるくさん | はなさん |
結果
Maxiterations:20、オプションなし
結果、みるくさんの後ろ姿以外がはなさんと認定されてしまいました。
Maxiterations:20、オプション：Rotate/Blur/Expose/Noise
結果はやはりみるくさんの後ろ姿のみが、はなさんに判定されてしまった。
さらにはなさんの割合が96%に上がってしまった。
Maxiterations:20、オプションフルチェック
今回は、結果はやはりみるくさんの後ろ姿のみが、正しく判定されました。
しかし、今度は逆に、全てみるくさんに判定されてしまった。。。
まとめ
結局、弊社のみるくさんとはなさんの紹介になってしまいました。
画像認識って、敷居が高い気がしてましたが50枚ずつ画像を集めるだけで、これだけの精度の作れるなんて素晴らしい。
今回はまだ素材が足りないのか、使い方が良くないのか一歩及ばない結果になってしまいました。
次は、CreateMLで作ったCoreMLを使って、iPhoneでカメラを向けたら判定してくれるアプリを作りたいなと思っています。