野菜を画像認識でどこまで認識出来るのか
こんにちわ！大阪営業セクションの松田です。
昨年より、当社主催のレジ自動化推進委員会の一員となり、その中の「画像認識分科会」で、リーダをさせていただいております。
『画像認識』
言葉的には、顔認証や映画の人追跡などの知識しかなく、無知な状態でのスタートとなりましたが、何とか、第三回まで終える事が出来ました。
次の第四回は、八百屋やスーパーの野菜を画像認識でどこまで認識出来るのか、実験をした結果を発表する予定です。
実験
今回はテスト用に作成したアプリを使用しました。
実験は、レタスとキャベツの識別だけ、実施しましたので、その結果を記載します。
・学習用の画像データ：表面、切断面＝数枚画像
・認識結果：65〜100％
※結果範囲の幅が広いのは、学習用の画像データ不足による機械学習不足と判断出来る。
希望
写真を見て頂いた通り、この２種類の野菜は、かなり似通った野菜ですが、実験結果からも、画像認識で、100％へ近付かせる事は可能だと感じる事が出来ました。
その理由は、
・識別する為の学習用の画像データ、数枚だけで実験をし、結果が65〜100％と幅はありますが、初回としては上出来であること
・識別し難い野菜であったこと
上記を考慮しても、実験は成功したと判断しています。
※成功させる確度を上げるには、背景色を考慮した画像、撮影する角度、光度、ビニール袋の状態画像、等も考慮する。
第四回では、上記の事象を含め、他の野菜（玉ねぎ、じゃがいも、かぼちゃ、等）も、対象として、トライする予定です。
もちろん、学習用の画像は10倍以上増やします。
では、次のブログで結果をUpします。
有難うございました。