機械学習で「じゃんけんぽん」判定をする

この投稿で紹介した機械学習のデモを使って「じゃんけんぽん」の判定を行ってみました。

この３種類の画像からそれぞれ「グー」、「チョキ」、「パー」を判定させてみます。

今回使う機械学習のデモ

手軽に試せる TensorFlow.js を使いました。
TensorFlow.jsは、JavaScriptの機械学習用のライブラリです。
JavaScriptで機械学習モデルを開発し、ブラウザやNode.jsで機械学習を直接使用することができます。

３種類の手の画像を学習させる

まずは、「グー」の画像を学習させます。
WEBカメラに写した状態でサンプリングを行いそのまま機械学習が行えます。

「トレーニング GREEN」ボタンをクリックした状態でサンプリングが開始し、押している間は連続で取り込まれます。
これを３０サンプル以上取り込みます。

今回は限られた条件下でのテストなので撮影のアングルは１種類としました。
一般的にアングルを増やすことで判定時の判別できる許容範囲が広がります。
・・・が、同時に他の種類の手の形との特徴の差が曖昧になるため誤った判断をする確率も高くなるようです。機械学習の難しいところです。