Cloud Vision APIで画像分析
2016年3月17日 木曜日 ｜ LEXUES
こんにちは! A&Wの仲宗根です。
今日はGoogleの画像認識サービス Cloud Vision API を使ってみたレポートをします。
Cloud Vision API は今年の2月に公開された画像を機械学習で分析できるAPIでとにかくすごいし、なんか楽しいです。いろんな可能性を感じます。
ということで、ちょっとプログラムを書いていろんな画像をGoogle先生に分析してもらいました。
※当サービスは料金が発生する場合があります。利用の際はGoogleの公式のドキュメントに従い、自己責任で行ってください。
コトバンバンをデモする人たち
コトバンバンとは弊社が作成したAR(拡張現実)を活用した新感覚の言葉学習アプリです。
じゃあまず最初はこちらの画像の分析結果をいろいろ見ていきましょう。
(黒の背景に書かれているのがAPIが返した分析結果です。)
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1 |
"joyLikelihood":"VERY_LIKELY" |
｢楽しい可能性がとてもあり得る｣だそうです。いいですね。
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"description": "person", "score": 0.92091608 |
人である確率は92%｡100%ではないみたいです。
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1 2 |
"description": "business", "score": 0.51078206 |
仕事である確率は51%だそうです。Google先生、これは仕事です。
気を取り直して次の画像に行きましょうw
あのCEOが本物なのか検証してみる
約二年前、弊社はCEOを交代していたのです。
その時のインタビュー画像に違和感を感じたので分析してもらいました。
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"description": "pet", "score": 0.98843563 |
ペットの可能性が約99%。
やはり。
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"description": "parakeet", "score": 0.9139021 |
パラキート。
インコの仲間だそうです。僕はオカメインコだと思います。
wikipedia パラキート
kintoneスタンプでお馴染み、ふぁーすとぺんぎん、ニーチェ
つぎはこちら。
さあ、こちらはどんな結果が得られるでしょうか。
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"description": "bird", "score": 0.98067933 |
鳥の可能性98%。
確かに大分類ではそうかもしれないです。
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"description": "flightless bird", "score": 0.90908939 |
飛べない鳥の可能性が高いそうです。
確かに。
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1 2 |
"description": "penguin", "score": 0.87598264 |
ペンギンの可能性は少し低めの87%。
ネクタイしているからしょうがないですね
以上、いろんな画像を分析してみたのですが、やはり多少ブレはあるようですね。
今後、個人的に色々試してもっと面白くて実用的な使い方がないか検証してみたいと思います!
参考URL
https://syncer.jp/cloud-vision-api
https://github.com/tejitak/node-cloud-vision-api
