Google OS実験室 ~Moonlight 明日香~

GoogleのAndroidで遊び始めて, すでに6年以上が経った. Androidは思った以上の発展を遂げている. この技術を使って, 新しいことにチャレンジだ!!

Project Oxford Faceを試してみる

昨年「How old do I look?[1]という, 顔画像から被写体の年齢を推定するサービスが話題になった.
試してみた方も結構多いのでは?

このサービスで利用されている顔検出技術「Microsoft Project Oxford Face APIs[2]が, 昨年12月にV1.0になったようなので, Android用のFace Demoを試してみた.

1. 準備
1. 1 Keyの取得
 a) Face APIsのSubscribeから入るが, Sign Inしてない場合はign Inを求められる.
oxford01

 b) Keyを取得する.
oxford03

1.2 SDKのダウンロード
 a) Face APIsのDownload SDKから入る.
oxford04

 b) Android版のSDKをダウンロードする.
oxford02

2. サンプルアプリのビルド
 a) face_Face-SDK-Android.zipを展開し, Android StudioでSampleプロジェクトを開く.
 b) res/values/strings.xmlを開き, 取得したKEYを設定する.
 <resources>
     <!-- Please refer to http://oxford-portal.azurewebsites.net/doc/general/subscription-key-mgmt to get your subscription key -->
     <!-- If you have one subscription key, you can add it here to use the service -->
     <!--<string name="subscription_key">Please_add_the_subscription_key_here</string> -->
     <string name="subscription_key">XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX</string>
     <!-- Main activity -->
     <string name="detection">Detection</string>
     <string name="verification">Verification</string>
         :

 c) Make Projectする.

3. 動作例
今回はAKB48公式サイト[3]を使って, 各モードをテストしてみた.

Nexus 7(2013) / Android 6.01

3.1 Detection
oxford06

3.2 Verification
oxford08

3.3 Grouping
oxford07

3.4 Find Similar Faces
oxford05

このFace APIsを使って, 結構面白い事できるかも...

----
参照URL:
[1] How old do I look?
[2] Microsoft Project Oxford Face APIs
[3] AKB48公式サイト

TensorFlowのデモを動かす

VMware Playerを快適にしたい」で, Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」のAndroidデモをUbuntu 14.04 on VMware Playerでビルドしようとして, うまくいかなかったことを書いた.

ところが, 最近VMWare Player6をVMWare Workstation 12 Playerにupdateしたところ, ホストPCのRAMが8GBでも仮想マシンのRAMを最大6GB強まで設定できるようになった. (以前は4GB程度まで)

そこで, 再度Androidデモのビルドにチャレンジ.

0. ビルド環境
ホストマシン:
 CPU:Intel Core i7-2600K
 RAM:8.00GB
 OS:Windows 10 Pro
 VMware Workstation 12 Player
仮想マシン:
 プロセッサ数:4
 メモリ:6GB
 HDD:100GB
 OS:Ubuntu 14.04

1. ビルド手順[1][2]
基本的にはここに記載の手順でOK.
よくわからないという方は, こちらも参考に.

1.1 TensorFlowのダウンロード
 TensorFlowのソースをGitから取得する. 
   $ git clone -- recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow

1.2 ビルド
 a) WEORKSPACEにAndorid SDK/NDKの場所を指定する.
   $ cd tensorflow
   $ emacs WORKSPACE &     // エディタで開く
  [修正内容]
   # Uncomment and update the paths in these entries to build the Android demo.
   android_sdk_repository(
        name = "androidsdk",
        api_level = 23,
        build_tools_version = "23.0.2",
        # Replace with path to Android SDK on your system
        path = "/home/xxxx/Android/Sdk",
   )

   android_ndk_repository(
      name="androidndk",
      path="/home/xxxx/Android/android-ndk-r10e",
      api_level=21)
 b) ビルドする.
   $ bazel build //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo
        :
        :
   Target //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo up-to-date:
   bazel-bin/tensorflow/examples/android/tensorflow_demo_deploy.jar
   bazel-bin/tensorflow/examples/android/tensorflow_demo_unsigned.apk
   bazel-bin/tensorflow/examples/android/tensorflow_demo.apk
   INFO: Elapsed time: 409.768s, Critical Path: 125.45s

 (注) メモリが不足した場合, 以下のようなエラーが発生する.
        :
   INFO: From Compiling tensorflow/core/kernels/cwise_op_mul.cc:
   virtual memory exhausted: Cannot allocate memory
   ERROR: /home/xxxx/work/tensorflow/tensorflow/core/BUILD:796:1: C++ compilation of rule '//tensorflow/core:android_tensorflow_lib' failed: arm-linux-androideabi-gcc failed: error executing command external/androidndk/ndk/toolchains/arm-linux-androideabi-4.9/prebuilt/linux-x86_64/bin/arm-linux-androideabi-gcc -fstack-protector-strong -fpic -ffunction-sections -funwind-tables ... (remaining 44 argument(s) skipped): com.google.devtools.build.lib.shell.BadExitStatusException: Process exited with status 1.
   Target //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo failed to build
   Use --verbose_failures to see the command lines of failed build steps.
   INFO: Elapsed time: 292.118s, Critical Path: 145.50s

1.3 インストール
 Android端末(Android 5.0以降)にインストールする.
   $ adb install -r -g bazel-bin/tensorflow/examples/android/tensorflow_demo.apk

2. 動作例
- Nexus 7 (2013) / Android 6.0

2.1 成功例
tf01

tf02

2.2 失敗例
tf03

tf04

ちょっと試しただけだが, 認識しやすものと認識しにくいものの差が大きいな, といった感じを受けた.
   
----
参照URL:
[1] Tensorflow Android Camera Demo
[2] TensorFlowをアプリで使ってみる | GuildWorks Blog

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