顔、ナンバープレート、カスタムクラスを学習させる

顔やナンバープレートを登録したり、カスタム分析を学習させたりすると、AI が誰であるか、どのような状態かを判別できるようになります。登録と学習は実行中にも行えます。

顔を登録する

1. 顔の条件の行または分析の設定から 登録 を開きます。
2. 名前を追加 をクリックし、その人物の名前を入力します。
3. その名前を選択したまま、本人にカメラのほうを向いてもらい、登録 をクリックします。 両目が映っている必要があります。横顔は登録されません。
4. 角度や表情を少しずつ変えながら、5 回以上繰り返します。

ナンバープレートを登録する

1. ナンバープレートの条件の行から 登録 を開きます。
2. ナンバーを入力します。必要に応じて別名も入力します。 別名は対象の値としても使えるため、ナンバーの代わりに「配送車」のような別名を条件に指定できます。
3. 分析の設定で 地域 を設置する国に合わせます。 地域が合っていないと、信頼度の設定にかかわらず読み取り精度は低いままです。

カスタム分類を学習させる

1. 条件の行または分析の設定から 学習 を開きます。
2. クラスを 2 つ以上作成し、名前を付けます。クラスが 1 つだけでは判別する対象がないため、最低 2 つ必要です。
3. クラスを選択し、その状態の場面を用意して撮影します。クラスごとに繰り返します。
4. 学習 をクリックし、完了するまで待ちます。最後の学習以降に追加したサンプルは、未学習として表示されます。

カスタム異常検知を学習させる

異常検知は 正常な状態 だけを学習し、そこから外れたものを検知します。不良のサンプルは不要なため、まだ起きていない問題にも対応できます。

1. 正常サンプルを追加 を開きます。
2. 正常な状態の場面を何回か撮影します。
3. 学習 をクリックします。学習が終わると 正常スコアの分布 が表示されます。

学習後のスコアグラフの読み方

学習すると 正常スコアの分布 が作成されます。グラフは左から右へ読みます。右へ行くほど不良に近く、赤い線より右にあるものは不良と判定されます。この線を決めるため、学習では登録したサンプルの約 20% を取り分けます。そのため、表示される件数は登録した数より少なくなります。

分布	対処
点が線の左側にまとまっている	学習は成功しています。対処は不要です。
一部の点が線を越えている	その条件では正常な品物が不良と判定されることがあります。正常サンプルを追加して、もう一度学習させてください。
点が大きく散らばっている	照明や角度が異なる条件でサンプルが撮影されています。条件をそろえてサンプルを追加してください。