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へぇー。

ウォーリーを4.5秒以内に探し出すロボットとは?

「ウォーリーをさがせ!」5秒以内に探せないと、ロボット「There's Waldo」には勝てない。
「ウォーリーをさがせ!」5秒以内に探せないと、ロボット「There's Waldo」には勝てない。
YouTube/redpepper
  • ある企業は「ウォーリーをさがせ!」のどのページでも、おそらく人間より早く、ウォーリーを探し出すことができるロボットを作成した。
  • ロボット「There's Waldo」は画像認識と機械学習を使ってウォーリーを探し出す。
  • 所要時間は、4.5秒以内。
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クリエイティブエージェンシーRedpepperは、先端にカメラを取り付けたロボットアームを作り、それをグーグルの機械学習サービスAutoMLにつないだ。どのページを開いても、ウォーリーを探し出すことができる。

クリエイティブエージェンシーRedpepperは、先端にカメラを取り付けたロボットアームを作り、それをグーグルの機械学習サービスAutoMLにつないだ。どのページを開いても、ウォーリーを見つけることができる。
YouTube/redpepper

ロボット「There's Waldo」は95%以上の信頼度でウォーリーの顔を判別すると、アームを動かし、少し不気味な指先でウォーリーの顔を指し示す。

AIロボット「There's Waldo」は95%以上の信頼度でウォーリーの顔を判別すると、アームを動かし、少し不気味な指先でウォーリーの顔を指し示す。
YouTube/redpepper


ラズベリーパイ(Raspberry Pi)で制御されているロボットアームは、パイソン(Python)でプログラミングされ、まずアームを伸ばして「ウォーリーをさがせ!」のページの写真を撮る。

ラズベリーパイ(Raspberry Pi)で制御されているロボットアームは、パイソン(Python)でプログラミングされ、アームを伸ばして「ウォーリーをさがせ!」のページの写真を撮る。
YouTube/redpepper

次にラズベリーパイに搭載されたOpenCV(パイソンで画像処理を行うためのプログラム)がページ上のすべての顔を認識し、ひとつひとつに分ける。

ページの写真を撮影した後、OpenCV(パイソンで画像処理を行うためのプログラム)がページ上のすべての顔をひとつずつ認識する。
YouTube/redpepper

そして画像をグーグルのCloud AutoML Visionに送る。画像は事前に学習済みのウォーリーの画像と比較される。

そして顔の画像をグーグルのCloud AutoML Visionに送る。顔の画像は事前に学習済みのウォーリーの画像と比較される。
YouTube/redpepper

グーグルのCloud AutoML Visionはプログラミングの知識がなくても、機械学習を使った画像認識モデルを構築できるサービス(しかも無料で試すことができる)。今回のケースでは、グーグルの画像検索で見つけた数十のウォーリーの画像と比較するよう学習済み。

グーグルのCloud AutoML Visionはプログラミングの知識がなくても、機械学習を使った画像認識モデルを構築できるサービス(しかも無料で試すことができる)。今回のケースでは、グーグルの画像検索で見つけた数十のウォーリーの画像と比較するよう学習済み。
YouTube/redpepper

画像が95%以上の信頼性で一致した場合、その画像の正確な場所までアームを伸ばし、画像を指し示すようプログラミングされている。

画像が95%以上の信頼性で一致した場合、その画像の正確な場所までアームを伸ばし、画像を指し示すようプログラミングされている。
YouTube/redpepper

Redpepperによると、ロボット「There's Waldo」はプロトタイプに過ぎないが、どのページでもウォーリーを4.45秒以内に探し出すことができる。

Redpepperは「There's Waldo」はプロトタイプだが、どのページでもウォーリーを4.45秒以内に探し出すことができると述べた。
YouTube/redpepper

動画は以下。





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