Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する

 

このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。
Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。
画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。
以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。

Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているため、気軽に試せるようになっています。
先日開催された87でSIG2DというサークルがDeep Learningの入門記事を載せた本*1を頒布しており、それを読んでなんとなくやる気になったのでその記事をなぞって自分でも画像分類器を作ってみました。
題材はラブライブ！のキャラクターです。与えられた画像に対し、どのμ'sのメンバーが画像の中にいるかをそこそこの精度で判定するのが目標です。また、他のアニメのキャラをμ'sと判別しないようにします（髪の色だけで判定したりはできない）。

完成品はこんな感じです

*1:Hazuki, Tachibana., Kotori, Otonashi., Yuuma, Kanoue., and Asuna. Proceedings of the 3rd Interdimensional Conference on 2D Information Processing. SIG2D'14