世の中「しきい値」一つで結構変わる、って事(てんちょー日記)

久しぶりのてんちょー日記です。
忙しい、と言うか、日記として書くほどのネタがない、って言うか、まぁ言い訳しだすとキリがないので。
まずはこちらの動画をご覧ください。

この動画はIoT講座を当店に持ち込んできた30年来の友人であるYくんによるもので、Raspberry Pi+カメラユニットを使っての顔認証について上手くいかない例の記録として撮っておいた動画です。チェックのカッターシャツがYくん、白のポロシャツがてんちょーです。
人間の目で見ると全く別人に見える両人ですが、機械学習が十分でないとどちらも同じ人間として識別されてしまう確率が非常に高かったのです。
まぁこうして動画で見ればどちらも「デブ」で「眼鏡」の「オッサン」なんで、口頭で説明したらそりゃ区別は出来ないだろうけど、なんだかなぁ、って思ってたのです。

ところがところが、上記のプログラムにほんの少しだけ手を加えると、この結果が簡単に覆るのです。
それがこちら。

2つ目の動画をご覧いただければ「friend-Y」「tencho」の識別がちゃんとできてることが分かります。しかも2人同時にカメラに映っても識別に間違いは起こりません。

ではこの2つを結果を導き出す違いは何なのか、というと「しきい値」にあります。
しきい値、とはこうしたプログラム関係において判断をする上での境目になる値になります。
一番わかりやすいのは”四捨五入”という考え方ですね。つまりある端数には対して4以下は切り捨て、5以上は切り上げという考え方です。
ではこの顔識別プログラムの場合は、というと標準でのしきい値が0.6なので、これを0.5に設定しただけなのです。プログラムのコード的にも12文字程度追加しただけ、というものです。本当にわずかな差異ですが今回身をもってしきい値の設定の重要性を感じました、というお話です。

今回この件についてはYoutubeチャンネル「ITエンジニアもりしーの動画」の「ラズベリーパイで顔認識から人を識別するところまでやってみました!PythonとOpenCVでお手軽に実行可能です。」を参考にさせていただきました。稚拙な質問にも丁寧な回答をいただきありがとうございました。

このネタは10月10日のIoT講座「Raspberry Pi+カメラで顔認証(リベンジ編)」でご紹介します。
興味ある方はどうぞご来店ください。

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