OpenCVのサンプル分配器で猫の顔がどのくらい判別できたか実験

　少し前にOpenCVを使った機械学習データの実験をしました。

retiresaki.hatenablog.com

　今回は、OpenCVの中にあったサンプル分配器に「猫の顔」を判別する分配器があったので、どの程度のものか実験してみました( ^^♪

プログラムは前回と同じものを使っていますので、上の過去ブログをみてくださいね。

　検出結果です。

実写の猫

　なぜか子猫の顔は認識しないです (^^ゞ
大人の猫の特徴と子猫の猫の特徴には性あるということでしょうか？！

実写の猫と犬

　なぜか犬の顔を認識しないです (^^ゞ
どこの特徴を捉えているのかなぁ？

実写の犬

　ならば実写の犬で...

　結果的には正しいのですが...認識パターンが分りませんね。

イラストの猫、犬

　認識しないですね。

アニメの猫

　アニメのねこではどうでしょう？！

　これも認識しないです。

おまけw

　猫と言えば、この方を忘れてはいけませんねww

　当然、認識しないです (^^ゞ

総評

　ということで、今回の実験は終了〜。
人の顔の時と同じように、イラストやアニメは認識しないです。
特徴の捉え方が、OpenCVの機械学習と人間は大きく違っているということです。

　OpenCVは全体のイメージから特徴とを捉えますが、人間はこのパーツに分解し、パーツの特徴やパーツ間の位置特徴など複雑な工程を経て、脳内にある履歴と特徴一致させて初めて目に写っている物が何かを認識しています。

　そこまで行うには現在のAIでも難しい分野で、さらにもうひと段階レベルアップする必要があるでしょうね。

　そのうちOpenAIあたりの実験をしてみようかなぁ〜と思います (^^ゞ