How to develop IkaLog?

8JJ6༻ήʔϜʮεϓϥτΡʔϯʯ ϦΞϧλΠϜը૾ղੳιϑτ*LB-PHͷ࡞Γํ +VOF !.JDSPTPGU 044PO"[VSFඇެࣜίϛϡχςΟୈճϛʔτΞοϓ 5BLFTIJ)BTFHBXB !IBTFHBX 本スライド中に登場する「スプラトゥーン」および関連画像は任天堂株式会社の著作物です。

!IBTFHBXʹ͍ͭͯ ௕୩઒ɹ໠ )"4&("8"5BLFTIJ UXJUUFS!IBTFHBX 2004 |
2011 2011 | 2014 2014 | SEサービスプリセールス @ So+ware Research Associates, Inc. システム構築、客先のシステム運用、提案でキャリアをスタート → プリセールス〜PMを担当するインフラエンジニアシステムアーキテクト @ Trigence Semiconductor, Inc. エンベデッド開発支援からITシステム管理まで多岐に対応セールスエンジニア @ Fusion-‐io, Inc. 高速半導体ストレージ ioDrive / ioMemory シリーズの SE として活動

ஶॻʗدߘ

εϓϥτΡʔϯͱ͸ʁ 様々なステージとルール •  １６のステージ、４つのルール •  勝利に向けチームで立ち向かう
多様な楽しみ方 •  90以上のブキから好きなものを選んでプレイ

͖͔͚ͬ •  εϓϥτΡʔϯϓϨΠϠʔಉ࢜Ͱ ϞπುΛ৯΂͍ͯͨΒɺઓ੷ͷ౷ܭͷ࿩ʹ •  ήʔϜʹ͸ɺઓ੷ͷ౷ܭػೳ͸ଘࡏ͠ͳ͍ •  खಈͰ&YDFMΛ࢖͍ઓ੷Λ੔ཧ͍ͯ͠Δਓ΋

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ͱ͋ΔΠΧͷઓಆه࿥ 0" 2" 4" 6" 8" 0" 1" 2"
3" 4" 5" 6" 7" 8" 9" 10" Kill Win/Lose Win" Lose" 0" 1" 2" 3" 4" 5" 1" 2" 3" 4" 5" 6" 7" 8" 9" 10" 11" DeathWin/Lose" Win" Lose" 0.0%$ 2.0%$ 4.0%$ 6.0%$ 8.0%$ 10.0%$ 12.0%$ 14.0%$ *5$ *4$ *3$ *2$ *1$ 0$ 1$ 2$ 3$ 4$ 5$ K*D

*LB-PHɺ஀ੜ •  ͦΕɺख࡞ۀͬͯ͋·Γʹ໘౗ͳͷͰ͸ʁ •  πʔϧΛ࡞Ζ͏ʂ •  ͱ͍͏͜ͱͰɺ࡞Γ·ͨ͠

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8JJ6༻ήʔϜʮεϓϥτΡʔϯʯ ϦΞϧλΠϜը૾ղੳιϑτʮ*LB-PHʯ HDMIキャプチャ IkaLog 実行用PC （ほとんど Windows）

*LB-PHͷ͘͠Έ •  )%.*ΩϟϓνϟσόΠεΛར༻ͯ͠ ήʔϜը૾ΛऔΓࠐΈɺը૾ೝࣝ •  ਺஋ʗจࣈྻσʔλͱͯ͠ೝࣝ •  ͓޷Έͷํ๏Ͱ஝ੵɺग़ྗ Nintendo
WiiU ＆スプラトゥーン { “kills”: 5, “deaths”: 1 } IkaLog 映像解析結果ログファイル出力外部ツール連携外部Webサイト連携蓄積／出力先

*LB-PHͷར༻Πϝʔδ HDMI キャプチャデバイス IkaLog 実行用PC

*LB-PHͷը૾ೝࣝྫ

ήʔϜΛϓϨΠ͢Δͱ +40/σʔλ͕ੜ੒͞Ε·͢ {'rank_in_team': 2, 'weapon': 'デュアルスイーパーカスタム', 'result': 'win', 'kills':
1, 'time': 1444491154, 'cash_after': 1820744, 'players': [{'rank_in_team': 1, 'weapon': 'プライムシューター', 'kills': 2, 'deaths': 1, 'udemae_pre': 'B-', 'team': 1}, {'rank_in_team': 2, 'weapon': 'デュアルスイーパーカスタム', 'kills': 1, 'deaths': 0, 'udemae_pre': 'B', 'team': 1}, {'rank_in_team': 3, 'weapon': 'プライムシューター', 'kills': 1, 'deaths': 0, 'udemae_pre': 'C+', 'team': 1}, {'rank_in_team': 4, 'weapon': 'スプラシューターコラボ', 'kills': 1, 'deaths': 0, 'udemae_pre': 'B-', 'team': 1}, {'rank_in_team': 1, 'weapon': 'ジェットスイーパーカスタム', 'kills': 1, 'deaths': 2, 'udemae_pre': 'C', 'team': 2}, {'rank_in_team': 2, 'weapon': '3Kスコープ', 'kills': 0, 'deaths': 1, 'udemae_pre': 'B-', 'team': 2}, {'rank_in_team': 3, 'weapon': 'プロモデラーRG', 'kills': 0, 'deaths': 1, 'udemae_pre': 'B-', 'team': 2}, {'rank_in_team': 4, 'weapon': 'ダイナモローラーテスラ', 'kills': 0, 'deaths': 1, 'udemae_pre': 'B+', 'team': 2}], 'rule': 'ガチホコバトル', 'event': 'GameResult', 'deaths': 0, 'udemae_pre': 'B', 'map': 'アロワナモール', 'team': 1}

*LB-PHʹΑΔදࣔ಺༰ͷࣝผॲཧ ソース映像マスク画像加算画像 + = = 正しいマスクを加算すると画像が真っ白になる違うマスクを加算すると画像が真っ白にならない

਺ࣈͷೝࣝ •  ήʔϜதͰ࢖ΘΕ͍ͯΔϑΥϯτ͸̎छྨ –  ը໘্ʹݱΕΔ਺ࣈϑΥϯτ͸̍छྨ –  ϑΥϯτ͕൑͍ͬͯΔͷ͔ͩΒɺೝࣝͰ͖Δ͸ͣ •  ࢼߦࡨޡͷޙɺطଘ0$3Τϯδϯͷར༻͸அ೦ – 
ػցֶशϕʔεͷೝࣝΤϯδϯΛ࣮૷

5FTTFSBDU0$3Λ ධՁͨ͠ࡍͷ՝୊ •  ೝࣝ֬཰ɿ •  ΋ͱ΋ͱจষΛಡΈऔΔͨΊͷ΋ͷ •  ʙจࣈͷจࣈɺ਺ࣈͷೝࣝ͸ۤख •  ೝࣝਫ਼౓
•  ͳͲΛؒҧ͑Δ͜ͱ͕͋Δ •  কདྷతʹ໰୊͕ى͖ͨࡍɺΞϧΰϦζϜʹ ख͕ग़ͤͳ͍ʢग़ͳ͍ʣ •  ιϑτ΢ΣΞ΁ͷ૊ΈࠐΈ্ͷ՝୊ •  1ZUIPOYͷεΫϦϓτ্͔Βར༻ͮ͠Β͔ͬͨ •  طଘCJOEJOHͰ͸GPSLFYFDͷཛྷ ˠ طଘͷจষ޲͚0$3ΤϯδϯΑΓ΋ ୯७Ͱ໨తʹదͨ͠ೝࣝํࣜΛݕ౼ 文字として認識されないことも

਺ࣈͷೝࣝ ̍ʣը໘্ͷ਺ࣈ෦෼ʢҐஔݻఆʣΛ੾Γൈ͖ ̎ʣॎɾԣͷώετάϥϜΛੜ੒֤͠จࣈͷҐஔΛಛఆ ̏ʣจࣈΛݕग़༻αϯϓϧͷαΠζʢ౳෯ʣʹϦαΠζɺ ೋ஋Խ
̐ʣ,//ʹΑΓط஌ͷݕग़༻αϯϓϧͱরΒ͠߹Θͤͯ ೝࣝ͢Δ

kNN による数値認識を実装後、はじめてのテスト結果。１０の位は文字画像の位置ズレで誤認識が生じているが、１の位は１００％認識できた

26 ಉ͡Α͏ͳιϑτ ࡞Γͨ͘ͳͬͨʁ

27 େৎ෉Ͱ͢ʂʂ ͙͢࡞Ε·͢ʂ

28 ෼Ͱ࡞ΕΔ l਺ࣈೝࣝzΛ ͝঺հ͠·͢ʂʂ

5)&./*45%"5"#"4& खॻ͖਺ࣈը૾ͷ٧Ί߹Θͤ •  5)&./*45%"5"#"4&PG IBOEXSJUUFOEJHJUT •  ػցֶशͷςετσʔλͱͯ͠ Α͘ར༻͞ΕΔ ಺༰ • 
αϯϓϧαΠζɿY QJYFMT •  αϯϓϧ਺ –  ֶश༻αϯϓϧ –  ֬ೝ༻αϯϓϧ MNISTに含まれるサンプルの例ラベル（正解情報）の例 7 4 9 7

./*45ެ։σʔλͷߏ଄ 53"*/*/(4&5-"#&-'*-& USBJOMBCFMTJEYVCZUF <P⒎TFU><UZQF><WBMVF><EFTDSJQUJPO> CJUJOUFHFSY NBHJDOVNCFS .4#pSTU
CJUJOUFHFSOVNCFSPGJUFNT VOTJHOFECZUF -BCFM VOTJHOFECZUF -BCFM YYYYVOTJHOFECZUF -BCFM 5IFMBCFMTWBMVFTBSFUP 53"*/*/(4&5*."(&'*-& USBJOJNBHFTJEYVCZUF <P⒎TFU><UZQF><WBMVF><EFTDSJQUJPO> CJUJOUFHFSY NBHJDOVNCFS CJUJOUFHFSOVNCFSPGJNBHFT CJUJOUFHFSOVNCFSPGSPXT CJUJOUFHFSOVNCFSPGDPMVNOT VOTJHOFECZUF 1JYFM VOTJHOFECZUF 1JYFM YYYYVOTJHOFECZUF 1JYFM 1JYFMTBSFPSHBOJ[FESPXXJTF1JYFMWBMVFTBSFUPNFBOTCBDLHSPVOE XIJUF NFBOTGPSFHSPVOE CMBDL 5&454&5-"#&-'*-& ULMBCFMTJEYVCZUF <P⒎TFU><UZQF><WBMVF><EFTDSJQUJPO> CJUJOUFHFSY NBHJDOVNCFS .4#pSTU CJUJOUFHFSOVNCFSPGJUFNT VOTJHOFECZUF -BCFM VOTJHOFECZUF -BCFM YYYYVOTJHOFECZUF -BCFM 5IFMBCFMTWBMVFTBSFUP TOJQ 1JYFMTBSFPSHBOJ[FESPXXJTF1JYFMWBMVFTBSFUPNFBOTCBDLHSPVOE XIJUF NFBOTGPSFHSPVOE CMBDL トレーニング用ラベル 0x00 (0) ~ 0x09 (9) の値のバイト列 × サンプル数下記文字サンプルに対応した正解 28x28 (784px) の 8bit モノクロ画像・非圧縮ビットマップ(Top-‐Down) × サンプル数トレーニング用文字画像サンプルテスト用ラベルテスト用文字画像サンプルそのほかに含まれるもの

./*45෼ྨͷΤΫεϖϦϝϯτ AzureMLに標準で準備されているMNIST 教師データ(6万サンプル) Train Model: 機械学習を行う入力：①未学習のモデル　②教師データ
出力：学習済みモデル AzureMLに標準で準備されている MNISTテスト用データ(1万サンプル) Score Model: 機械学習結果をスコア付け入力：学習済みモデル出力：スコア付けされたモデル Evaluate Model: モデルの評価入力：スコア付けされたモデル出力: モデルの評価結果使用する機械学習モデル Mulbclass Decision Forest: 多クラス分類 “エクスペリメントを実行”

./*45෼ྨͷΤΫεϖϦϝϯτʢ࣮ߦޙʣ AzureMLに標準で準備されているMNIST 教師データ(6万サンプル) Train Model: 機械学習を行う入力：①未学習のモデル　②教師データ
出力：学習済みモデル AzureMLに標準で準備されている MNISTテスト用データ(1万サンプル) Score Model: 機械学習結果をスコア付け入力：学習済みモデル出力：スコア付けされたモデル Evaluate Model: モデルの評価入力：スコア付けされたモデル出力: モデルの評価結果使用する機械学習モデル Mulbclass Decision Forest: 多クラス分類

l.VMUJDMBTT%FDJTJPO'PSFTUz 設定は変更しなくてもデフォルトでOK

./*/45ڭࢣσʔλ ສαϯϓϧ 教師データの数ひとつの教師データの次元数 28x28ピクセル =
合計 785 ピクセル各教師データのラベル（正解値） f0〜784: 各ピクセルの値(0 or 1)

l5SBJO.PEFMzͷग़ྗl5SBJOFE.PEFMz

&WBMVBUF.PEFMͷग़ྗ 評価結果のサマリ予測したクラス（正解値
）クラスの予測に正解した割合クラスの予測に失敗した割合

38 ؆୯Ͱ͠ΐʁ

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