有村架純と整形前の有村藍里で作った機械学習モデルで、整形後の有村藍里の識別はどうなるか！？
iOSのCoreML/CreateMLで画像分類モデルの作成と、画像分類の検証を試してみた
はじめに
有村藍里さんが整形告白するというニュースがありました。
元々そっくりな２人ですが、藍里さんのほうはコンプレックスを感じており、少しでも可愛くなりたいと整形に踏み切ったと本人も言っています。
有村架純さんと整形前の有村藍里さんで作った機械学習モデルで、整形後の有村藍里さんがどう識別されるのか試してみました。（使ったサンプルが少ないので完全になんちゃってですが）
なお、機械学習には、Appleが提供する「Create ML」を使用します。
これを使用することで、機械学習の専門知識なしに簡単に学習を実行し、学習モデルを作成することができます。サーバー不要で、XCodeだけで機械学習から画像分類の実行まで完結することができます。
サンプル画像を用意し、XCode上で画像をドラッグ＆ドロップするだけで、推論モデル「Core ML モデル」を作成することができます。
具体的には画像データセットを「訓練データ」「テストデータ」に分けて用意し、学習させモデルを作成します。
そのモデルデータを元に、カメラやiPhone内の写真を使用して分類を検証する、検証用アプリを作成し、実際に分類を試してみます。
準備
有村架純さんのサンプルと有村藍里さん（整形前）のサンプルを準備しました。
比較検証用に用意した整形後の有村藍里さんはこちら
実行
かろうじて有村架純寄りの56%という数字になりました。
人間が見ても、確かに迷うショットではあります。
なお、上の動画ではカメラから試して56%でしたが、
以下で改めて静止画で計測しました。
結果・考察
一番左のショットが有村架純さんと分類されました。
先程56%だった一致率が、静止画では99%となりました。
残りの２枚は有村藍里さんと分類されました。
あごのラインがシュッとしているのが分かる画像だと有村藍里さんになりやすいのでしょうか？？
ちなみに、有村架純さんの画像で試したら、当然有村架純さんと分類されました。
使ったサンプルが少ないのと、画像から顔領域の正規化をサボっているので、単なる面白がりとしての検証でした。
