k-meansを用いた画像の色クラスタリング - kivantium活動日記
ご注文は機械学習ですか？を改良するべくDeep Learningなどに手を出しているわけですが、Deep Learningを行うためには大量の学習データが必要になります。学習データを一から手動で分類するのも馬鹿らしいので、今出来ている部分を使ってある程度自動化したいと思います。現状のプログラムだと精度が低いので何らかの方法で精度を上げたいと思います。というわけで、 アニメ作品における人物キャラクター画像の萌え特徴分析とその応用にある手法を用いて髪部分のみを抽出することで精度を上げてみようと試してみました。 処理の流れ 元論文ではメディアンカットによる減色→クラスター併合とK-means法を用いて6クラスタに併合→肌・髪・目レイヤーの特定という流れで進んでいます。実装が公開されていないのでこの情報から手法を再現する必要があります。 とりあえず、減色・クラスタリングまでを行ってみようと思います
ご注文は機械学習ですか？ - kivantium活動日記
先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
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