東京工科大学 メディア学部 ブログ

ネコ買っちゃいましたよ。飼っちゃいました？安らぎを求めて…

二匹です。ネコを飼うなら複数と思っていて、ついに妻を説得するのに成功いたしました。…いや～、マジでかわいいですね…。毎日メロメロになっています。以前は犬を飼っていて、妻は犬派でしたが、高齢になってくると朝晩の散歩が厳しいということで今回は猫ということで納得してもらいましたが、可愛いですねえ…。おまけにまだ子猫だし。さわり心地はいいし、躰はぐにゃぐにゃでやわらかいです。ゴロゴロ音も心がやすらぎます。セロトニンが毎日ドバドバ出まくります。猫は犬よりドライだというようなことも聞きましたが、思ったよりも全然甘えん坊で毎日膝の上で寝ています。家の犬はかなりドライな性格でしたがそれよりも全然くっついてきます。二匹でもしょっちゅうべったりくっついていて、それを見ているのも微笑ましいです。犬との違いは、テーブルの上でもピアノの上でも飛び上がってどこでもいってしまう運動神経で、これだけは大変で、その身体能力に驚いていますが、それも楽しい毎日…

 

ということで写真です。ペットって人に見せたくなりますよね…

 

かわいい　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　かわいい

 

かわいい　　　　　　　　　　　　　　　　　　　かわいい

 

チョーかわいい…

 

 

ひたすら「かわいいよぉ、ハァハァ…」なんて書いているだけだと、大学のブログとしての品格と見識を疑われてしまいますよね。フム…。というわけで、にゃんズに協力してもらって機械学習を利用したアプリケーションを作ってみました（唐突か？）。

 

Googleが提供しているTeachable Machineで機械学習による画像認識の学習データを用意し、それを使ってネコたちがカメラの前に来ると自動的にシャッターを切り画像を保存する、ウェブブラウザーで動作するJava Scriptのアプリケーションを作成してみました。Java Scriptの開発環境としては、ビジュアルプログラミングの環境として有名はProcessingをJava Scriptに移植したp5.jsを利用しました。

 

さて、Teachable Machineのページ(https://teachablemachine.withgoogle.com)にアクセスして、”Get Started”をクリックすると、下図のように３つのプロジェクトから選択できるようになっています。今回は、ネコの顔を認識して反応するようにさせたいので、Image Projectを選びます。その他に、音声やポーズを認識するものがありますので、これらもそのうち試してみたいと思います。

 

Teachable Machineのプロジェクト種別選択の画面

 

新規のImage Projectのページになると、複数の対象の学習データを登録できる画面が現れます。画像認識のための学習データは画像群を読み込ませることもできますが、このシステムで簡単なところは、PCのビデオカメラを利用して、その場で対象物をカメラの前で動かして色々なパターンの写真を連続して取り込めるところです。ということで、ネコを一匹捕まえてウニャウニャと激しく振りほどこうと暴れるのを一生懸命なだめつつ、カメラの前でグルグルと動かして色々な画像を200枚程度づつ取り込みました。何枚くらいが適切なんだろうか…。そしてもう一匹を捕まえて、再度ウニャウニャを別の学習データとして取り込みます。それぞれの学習データにはそれぞれのネコの名前をラベルとしてつけておきます。それから、他のネコの画像をウェブから仕入れて、別のネコの認識用の学習データを用意し、人が写っていたり部屋が写っている画像もネコが居ないときを識別するために撮影してその学習データに”nocat”とラベル付けしました。

 

学習データ読み込みの様子

 

 

学習データが用意できたら、それらの右側に”Training”と書かれている領域に”Train Model”と書かれた矩形（ボタン）がありますので、それをポチッとなとすると学習データによる訓練を開始します。学習している間「ブラウザーのタブを変えるんじゃねえぞ」という警告を受けながら待っていると、”Model Trained”と表示され、学習が終了します。これで、ネコの顔を識別するための機械学習のモデルができあがりです。次はこれを利用して画像を撮影するアプリケーションをp5.jsで作っていくのですが、長くなりましたのでそれについては「その２」に続きます…。かわいいよぉ…

 

 

太田高志