顔検出技術を使って、動画のビッグデータ処理をする話

昨日、

Information On Demand Conference Japan 2013(iodc2013)
http://www-06.ibm.com/software/jp/data/events/iodc2013/


で聞いてきた。

そのセッションの中の１つ

IBMのビッグデータ・プラットフォーム戦略（２）
ビッグデータ・テクノジーの使い方とユースケースの実演

について、メモメモ
(表題の顔検出に関しては、一番最後）

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■セミナー内容

多くの人が様子を見ている
　　情報収集・勉強中
　　誰かが始めたからうちも
　　ちゃんと勉強しておかないと　２８％

　まずは、小さくはじめる
　　手のひらで動く

IBMの技術は多くの分野で応用
　事例があるのはよくわかるけど、具体的には
　ビッグデータ活用：５つのシナリオ
　　　・可視化する
　　　・顧客に関する視点を広くする
　　　・セキュリティをインテリジェントに
　　　・データウェアハウスを拡張する
　　　・マシンデータを可視化し、分析する

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複数のログから原因を特定する難しさ
　　HTTP 500内部サーバーエラー
　　　非構造化、半構造化
　　→パッケージ化されたソリューション
　　　　Hadoopが後ろで動いている
　　　　　　Bigdata=Hadoopといわれていた時代もあった
　ログのパターンを見つける
　MDA(マシンデータアクセラレータ）

データサイエンティスト的にいうと
　ロジスティック回帰アルゴリズム

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すべてのデータとあらゆる分析を活用できる
新しいアーキテクチャ
　ちがうところ
　　　リアルタイム：アルゴリズムトレーディング（スピード）
　　　非構造化データ（多様化）：Hadoop
　　　　　→ランディングさせる、
　　　　　　アーカイブ

いままで：何かにためて処理をする（タイムラグ）
　　→ストリームコンピューティング
　　　リアルタイム分析
　　　時系列リアルタイム分析（予測：実績）

データサイエンティスト的にいうと
ARIMAモデル（自己回帰和分移動平均）

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動画のリアルタイム分析
　Amazonのクラウド上のデモ環境：１時間ぐらいで作れる
　　動画ファイルを読み込み
　　顔検出→丸をつける

データサイエンティスト的に言うと
Haar-Like検出アルゴリズム
　　→オープンソースでダウンロードできる
　　　学習させる（機械学習）
　　　OpenCVをいれて

火事が起きたときのPM2.5の拡散のリアルタイム分析

５年１０年たつと、リアルタイム処理が普通になる？かも？？

ハンズオンラボの機会を５月か６月にも・・

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■セミナーが終わって

一番最後の「動画のリアルタイム分析」が、

　顔検出技術を使って、動画のビッグデータ処理をする話

に相当する。

顔検出技術が、「Haar-Like検出アルゴリズム」で、
OpenCVでは、これを利用して、顔検出ができる。

具体的なやり方は

Haar-like特徴を用いた顔の認識
http://d.hatena.ne.jp/a-sukiyaki/20120805/p1

を参照のこと。

ＯｐｅｎＣＶの入手に関しては

OpenCV のインストール
http://www.ok.ctrl.titech.ac.jp/~tkanda/opencv_install.htm

や

opencv.jp
http://opencv.jp/

を参照のこと