顔分類CNNツール v2

顔写真から個人を識別するCNNモデルの実装と、学習用データセット作成補助ツール。

学習部分も含め、Raspberry Pi Type B (初代) で個人の識別ができることを目標として実装された。

1. 事前に集めた大量の顔画像を使い、サーバでCNNの分類器を学習させる。
2. 学習済み分類器をRaspberry Piに置き、画像特徴量抽出器とする
3. 実際に分類したい画像の特徴量を取り出し、多層パーセプトロンで分類する

ことで、Raspberry Pi上での処理の軽減と分類力の向上を目指す。

Requirements

• 必須
  • OS: Ubuntu 16.04 または Raspbian Jessie
  • Python 3
• データセット作成補助ツールに必要
  • BeatifulSoup 4
  • OpenCV 3.1.0 with Python 3 binding
• 画像分類モデルの使用に必要
  • chainer 3.0.0
  • Pillow 4

ドキュメント

• 依存ライブラリのインストール方法
• 学習用人物画像の収集
• 画像から学習用データを作成する方法
• 学習
• 学習済み特徴量抽出器
• 識別性能の検証結果

参考

• 識別性能の検証結果(v1)
• v2のv1の違い

License

MIT License (see LICENSE file).