顔写真から血液型を当てる人工知能に挑戦！結果は？

Interface(インターフェース) 2017年 04 月号

• 作者:
• 出版社/メーカー: CQ出版
• 発売日: 2017/02/25
• メディア: 雑誌

専門誌「インターフェース」2017年4月号で「顔写真から血液型を当てるラズパイ人工知能に挑戦してみた」というという、血液型ファン垂涎の記事を発見しました。
しかし、結果は散々で、正解率は27.8%と低かったそうです。
確かにこれでは「当たる」とは言えないですね。

もっとも、学習した画像データは128×128のエリア（画素）に分割したそうなので、かなり解像度は低いです（ちなみにハイビジョンは1920×1080画素）。
そこで、「鼻」だけに特徴を絞るとか、顔を正面向きに補正するとか、いろいろと工夫してみたのですが、正解率は低いままだったそうです。

とは言っても、この実験だけで「血液型による顔の特徴がない」と結論づけるのは早すぎるような気がしますが…。



私は顔かたちでは血液型は当てられませんが、Ｂ型は頬骨が低いとか、Ａ型は富士額が多い、Ｏ型は丸顔…とか、いろいろあるようです。
これを128×128画素で分析しても当たるとは思えません。

以下は参考データです。

【元データ】6000枚の写真をグレースケールの128×128pixelsに変換して使用
【データ学習時の機器】i7-4770/3.4GHz/16GB(DDR3)＋Amazonクラウド GPU(AWS EC2 p2.xlarge parg)＋機械学習ライブラリ dlib
【血液型判定用機器】ラズベリー・パイ3/PiCamera(960×540pixels)
【処理時間】顔検出に約20秒、判定に約30秒
【結果】テストデータの正解率 27.8%と低い！ その後いろいろな工夫をしても正解率は上がらず、「顔写真と血液型には相関性がない」と結論せざるをえない
【出典】中村 仁昭、岩貞 智 画像ディープ・ラーニングの学習はクラウドが良し! 顔写真から血液型を当てるラズパイ人工知能に挑戦してみた (注目特集 ビギナ向け! ラズパイ×クラウド人工知能 : GPUも100円から!) Interface 43(4), 125-133, 2017-04, CQ出版社
　http://ci.nii.ac.jp/naid/40021113171