AKB428は荒野を目指す

秋葉原で働くエンジニアなブログ

【機械学習】マイクロソフトのクラウドAI Project Oxfordで秋葉原歩行者天国の性別と年齢の分布をとってみた

マイクロソフトクラウドAI・・Azure MLのグループに位置するProject Oxford

 

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https://www.projectoxford.ai/

画像認識や音声認識のサービスを提供してますが、メインで取り上げられるのは人物の年齢判定と性別判定になります。

 

APIでも利用可能なのでRestAPIで画像を投げて結果を受け取ってImageMagickで年齢を書き込むプログラムをRubyで作ったりしてました。

 

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↑ProjectOxfordは上記の認識処理を1秒程度で行う

 

http://qiita.com/AKB428/items/ba32bdf917037956b40f

https://github.com/Project-Nightingale/nozomi

 

勿論精度は完璧ではなく、7〜8割の精度になります。

たまに男性と女性を間違えたり、年齢が20歳以上ずれたり・・・。

粗い画像だったり、カメラのズーム機能でとった写真(荒くなる)などでは特に年齢性別が狂います。

 

なので精度としてはPOSレジの精度と同レベルぐらいでしょうか。

 

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POSレジでは性別を間違える事はないでしょうが、年齢の刻み幅がそこまで細かくはないので、精度としてはProjectOxfordと同レベルでしょう。

 

 

クラウドAIであるProjectOxfordが優れている点は人間の目では1秒以内に数十人の年齢や性別を判定することは難しいですが、クラウドAIなら1秒以内でそれが可能という点にあります。

この機能を使って秋葉原歩行者の性別割合と年齢を図ってみました。

秋葉原歩行者天国は毎週日曜日に行われています。(雨天中止、祝日は無しで日曜のみ)

実施日はシルバーウィークの日曜日

調査対象は無作為に選んだ122人です。

 

全体平均年齢 30
全体対象人数 122
男性数 75
女性数 47
男性平均年齢 33
女性平均年齢 24

 

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無作為に選んだにしては納得の比率です。まぁ男性が多いのは当たり前ですね。

 

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これも納得の結果です。

ProjectOxfordの精度が多少悪いとは言え、普通に納得の行く分布だと思います。

 

このようにマイクロソフトの画像認識クラウドAIサービス、ProjectOxfordは今まで人の手を介していた街頭の年齢調査の仕事やコンビニの年齢ボタンの手間を無くす素晴らしい利用方法があります。

 

また画像認識システムや機械学習サーバーを構築せずとも一個人が年齢性別識別機能を使ってデータ調査ができるようになったというのも脅威です。

 

一番いい利用ケースとしては犯罪防止等の監視カメラへの組み込みだと思いますが。。

発展として、そのうち交通量調査のバイトもロボットにとって変わられるでしょう。

 

 

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2045年をまたずに人類総ニート時代がやってくるかもしれません。