ディープラーニングにおける「カプセルネットワーク(CapsNet)」による画像認識とは？
By SplitShire ディープラーニングにおける画像認識には畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使った学習が一般的とされています。しかし、CNNによる画像認識では、人の顔を認識するときに目や鼻、口のパーツは認識できるものの、これらの正確な位置関係を認識することは得意ではありません。2017年11月にGoogleの研究員であるジェフリー・ヒントン氏が、CNNの欠点を克服したという「カプセルネットワーク」(CapsNet)を発表しました。CapsNetがどのようなものか、オライリーの記事を読むとよくわかるようになっています。 Introducing capsule networks - O'Reilly Media https://www.oreilly.com/ideas/introducing-capsule-networks 画像認識においては「畳み込みニューラルネットワーク
デヴィッド・ボウイは最先端!? カモフラージュメイクが来る
挑発的なメイクです。 もはやファッショナブルを通り過ぎて理解不能、だからといって笑ってはいけません。実はこれ、最近流行りしている顔認識機能を惑わすためのメイクなんです。顔認識機能はもはや完成の域に達していて、ほぼ回避不能なんですって。 Viola-Jones法とよばれるアルゴリズムは画像内の物体の相関関係を判定し、顔認識によく使われています。通常顔は両目の上に影があり、頬骨と鼻の頭が明るくなってます。アルゴリズムはこのような領域を見つけ、顔ではないかと推定するという仕組み。このやり方はだいたい有効で、顔が隠れている場合や斜めに映った場合に失敗するくらいです。 顔認識が非常に強力なので、カモフラージュメイクではあえてコントラストをつけて別の物体にみえるようにしてます。ニューヨーク大学の学生Adam Harveyさんは暗い色を目や頬骨のまわりにつけ、しかも非対称にするとうまく顔認識されないこと
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Saegusa Research Institute [非線形主成分分析の理論と応用・概要]