多摩美 – アンビエント・インターフェイス 2018
第3回 : Feature Extractor (特徴抽出) で インタラクティブなコンテンツを作る
今回も、さらにml5.jsを使用して機械学習をつかった応用的なコンテンツを作成していきます。
一つのデータに複数の情報が含まれる場合、全ての情報が必要な情報とは限りません。そのようなデータの中から必要な情報内容だけを取り出したり、有意義な情報に置き換えたりするのが特徴抽出 (Feature Extraction) 処理です。特徴抽出処理を行う事で、機械学習で扱う予測モデルの内容をより有効なものに改善する事が出来ます。
今回は、この特徴抽出を使用したインタラクティブなコンテンツの作成を目指します。まず始めに複数の画像を学習させその特徴を抽出することで画像を判別するサンプルを作成します。さらにその仕組みを応用してジェスチャーによってコントロール可能なインタラクティブなコンテンツの作成に挑戦します。