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マシンラーニングと3Dマシンラーニング

最近は、マシンラーニングの仕事が入り始めた。

デッサンを描いていた人間として直観的に分かることだけど、単純な画像解析の限界は意外と早い。

人間の目が見るモノとカメラが見るモノは違うのだ。

人間の目は、常に脳と記憶に繋がっているので、一瞬でモノが何かが分かるけど、カメラにはセンサーしかないので光の反射を捉えることしかできない。

仕方ないので、映像を目検していたところを、機械にやらせようとするとAIぽいことをしないといけなくなる。黄色くて長くて曲がってる果物はバナナ、タイヤが四つある乗り物は車、二本足で歩行する体毛の無い動物は人間、みたいな感じでパターンを認識させてきた。

ただし、コンピューターが二次元でモノを認識する限界にやってきた。

ミニカーと車 
岩田さんのインスタから画像拝借↓
<https://www.pikcat.com/media/Bj7EqPJgxkp>

マシン的には、こういうのが典型的に難しい。

画像だけだと、二台の車に見えちゃいますが、人間の目で見ると車とミニカーが一台ずつです。

人間には形状の恒常性だけでなく、大きさの恒常性も働いているので、人間の目には簡単な認識がコンピューター君は難しいのです。

人間はモノの見え方とか距離感を脳内に情報として蓄積しているから、写真を見るだけでだいたいの奥行き感も想像できますが、PCはできないのです。

そこで、3Dの情報を付加すると、手前の車は50cmくらいのところに置いてある10cmくらいのもので、奥にあるくるまは5m先の1.5mくらいのモノだと分かります。

そうすると、大きさが違うから奥のが「車」で、手前が「ミニカー」だとマシンでも簡単に分かります。

え?
それだけ?

うん、それだけ。

それ、仕事?
うん、それだけの簡単な仕事(^▽^)

難しい部分は、奥行き情報をどう取るかなのですが、レーダーを使うとセンサーフュージョンがメンドイ。

カメラと同時にパターンライトを当てれば低誤差で立体も取れますが、屋外だと色んな光が入ってくるので難しい。

視差だけでやると、演算が重い。

という、三つのめんどくさい部分を解消するお仕事をしてます(^▽^)/

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fukadamoe

深田萌絵(41歳)本名 浅田麻衣子
IT企業経営の傍ら、ITビジネスアナリストとして雑誌へ寄稿。

チップソリューション、自動車向けLidar代替ソリューション、3D認識システム、リアルタイムAIソリューション提供。
深田萌絵取材・講演依頼→moe.fukadaあっとまーくyahoo.com
開発・技術相談→infoあっとまーくrevatron.com


美術短大現代絵画科準学士、早稲田大学u政治経済学部国際政治経済学科卒。

TOEIC890、HSK5級、証券外務員一級、内部監査員、陸上特殊無線技士2級、航空特殊無線技士、マイクロソルダリング講習受講(資格未取得)。