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bohemia日記

おうちハックとか画像処理、DeepLearningなど

画像処理ではレナさんじゃなくてれにちゃんを使うべき3つの理由

画像処理 機械学習 ディープラーニング

画像処理の解説記事や本で画像処理のサンプルとして使われる画像がこちら。

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lenna.jpg

レナさんというらしく、アメリカのPLAYBOY誌のグラビアモデルらしい。 今日は、このレナさんではなく、ももクロの高城れにちゃんの画像を使うべき理由を3つ挙げる。

理由1:とっても健全

雑誌のセンターグラビア画像というこの画像は、一部を切り抜いて使われている。 その全体の画像は、18禁画像である。 全体画像 注意

その点高城れにちゃんは、健全なアイドルであり、画像処理を勉強している子供でも大丈夫だ。子供祭りという子供向けライブをしているくらいだ。

http://livedoor.blogimg.jp/momoclomatomechannel/imgs/f/5/f571cbd9.jpg

理由2:とっても笑顔が多い

近年、顔の検出だけでなく、笑顔度推定や表情推定などのデータが求められている。最近の顔認識APIでは、こんな感じで色々なデータを推定している。

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笑顔でない画像を使っても、笑顔度が正しく推定できているかは分からない。

その点、れにちゃんの なんといっても、れにちゃんのmixは、
笑顔が一番、れにちゃん!
である。こんなにも笑顔度推定に適した人物は他にいるだろうか。

http://imgcc.naver.jp/kaze/mission/USER/20140825/53/5751343/25/610x915x3f971a142a2264bc2384b146.jpg

またれにちゃんの表情はとても豊かで、表情推定タスクのデータセットとして価値がある。

http://livedoor.blogimg.jp/momoclomatomechannel/imgs/d/1/d1f9ad16.jpg

http://livedoor.blogimg.jp/momoclomatomechannel/imgs/a/6/a69d7af1.jpg

http://livedoor.blogimg.jp/momoclomatomechannel/imgs/a/0/a0e5ad0e.jpg

理由3:データセット公開の用意がある

公開していないが、れにちゃんを含むももクロ各メンバーのデータセットがある。ディープラーニング用に作成しているものだが、一人につき1000枚以上あり、同一人物の画像がここまで大量にデータセットとして公開されている例はない。特定の人物の表情を高精度に推定するというタスクも今後必要になってくると思われる。このようなデータセットは重要だ。

しかし公開して、スターダストの人に怒られて、ライブ出禁とかになるととても困るので、まだ公開はできていない。用意だけはある。

まとめ

このように、れにちゃん画像を、画像処理で使うことには大きなメリットがある。将来lenna.jpgではなく、reni.jpgが画像処理ライブラリに標準で入ってくることを願う。