Machine learning at swift3

Machine learning at Swift 3
バレンタインデー1ヶ月前から始める Swift×MT Data API
in日本マイクロソフト社

Machine learning とは
データ分析、統計学との関連が深く、
データが生成した潜在的機構を捉え、
識別したパターンを用いて、新たな予測を行います。

今回の取り組み
顔認識システムをIOSで実証する。

iosで機械学習を利用する

iosでPythonを使用するには、
C++で活用するmm.FileからPythonを呼び、人
工知能の生成を実施する必要がある。

C++をSwiftで使えるようにする。

コンピューター
ビジョンライブラリー
openCV

openCVを学んだ歩み
2016/10末より実施

動画での顔認識 Qita投稿記事
http://qiita.com/daisukenagata/items/88f41d
9f0fe862e97975

今回顔認識から顔認証への試み

参考リンク
http://d.hatena.ne.jp/shu223/20150518/1431901401
こちらのヒントでライブラリー内のframeworkを変更する処理が必要です。
http://qiita.com/dandelion1124/items/c250449c99775f096475

情報がIOSではなく、C++を調べ上げないと、
実装できない貴重な情報ですので、具体的な
全体像は割愛させて頂きます。
少しだけなら
http://www.slideshare.net/DaisukeNagata1

Mat関数を仕様
cv::Mat mat;
UIImageToMat(correctImage, mat);

画像を取得して、
２闘値化を実施
cv::normalize(gray_img1, gray_img1, 0,255,cv::NORM_MINMAX);
白黒にすること

特徴量の抽出
cv::Ptr<cv::Feature2D> extractor = cv::AKAZE::create();

非線形拡散によって、スケール空間で画像を展開する限り、重要な画
像の詳細を保持し、ノイズを除去する非線形スケール空間の特徴を検
出して記述することができます。我々は、非線形拡散の最も単純な
ケースの1つである可変コンダクタンス拡散を使用する。非線形スケー
ル空間は、任意のステップサイズに対して安定で並列化可能な加算演
算子分割（AOS）方式によって効率的に構築されます。

マッチングアルゴリズム
BrueForceを使用
します。

openCVのMat関数を使用して、
UIImageよりMat関数に変換、
アルゴリズムのマッチング処理を実施

特徴量の抽出して、
UIを表示する処理をします。

iosでC++を使う場合は、ブリッジ処理で、クラ
スメソッドを使えば、実施できます。
今回のサンプルアプリケーションも数値や
UIImageなどは、C++側で出力をしたものを受
け取っている仕様です。

OpenCV機能実装
数値は特徴量を数値で
C++から呼び出しています。
動画も、静止画
も対応できます

課題
顔の認識ではなく、特徴が
似ていると、
認識してしまいます。
(右が顔認識をしないと
特徴点の選出をしないよう
に実施して対応しました)

課題
顔認認証を実装するには、顔認識の前に、
顔認識しやすいように、背景を加工する。
顔の部分だけ取得処理が必要になります。
ヒントリンク（webカメラ）
http://littlewing.hatenablog.com/entry/2015/04/07/221856

そもそも顔認識は、
機械学習でどうやって
認識しているのか？

機械学習では、学習ファイルというものを
生成して、そのファイルから判断させて、
結果を導き出している。

C++でもあるようですが、
TensorFlowというライブラリーがあり、
これは機械学習で人工知能を
学習する環境が整っています。

Pythonでオリジナルな
学習ファイルを
生成するため、Pyhtonを覚える。
Swiftで人工知能の力を召喚するために
C++を使い、Pythonも使えるように
する。

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