Beer Discriminator

ビールか疑似ビールかを識別するアプリケーション
2016/11/27
@第12回ファジィ学問塾

Summary

お酒を飲まなくなっている若者がビール好きな年長者に間違えず確実に手渡したいというニーズを解決するために，瞬時にビールかどうかを識別し使用者に提案するアプリケーションを作成する．
ビールと疑似ビール(beer taste drinks, 第3のビールなど)をその正面のデザインから視覚的に識別するプログラムを作成し，性能を検証した．

Members

• 庵
• 松岡(yumatsuoka)    
• 大西 
• 徳田 

Method

• Convolutional Neural Network(CNN)

Dataset

• 32*32サイズのRGB缶ビールの正面画像　　
• ビール画像408枚と発泡酒と第3のビール画像251枚で構成される　　
• 画像群はGoogle画像検索とAmazonの商品画像よりクローリング　　

sample images(beer, resized 320*320)

Requirements

• Python(checked python 2.7.6)
• jupyter(checked jupyter 1.0.0)
• tensorflow(checked tensorflow 1.12.0)
• Matplotlib(checked matplotlib 1.5.1)
• Numpy(checked numpy 1.10.4)
• Pillow(checked Pillow 3.3.0)
• pandas(checked pandas 0.18.0)

Details

(2016/11/30 追記)データセットは32*32サイズにリサイズしたものをall_imgs_dic.pklとしてdumpして置いています。元データはサンプルとして6枚ずつimg/beer, img/happoshuにおいています．
Add some codes and files. One code which mades a csv file which has images pass and target labels and another is which classifies whether a input image is a beer one with CNN. all_imgs_dic.pkl is dumped image dataset file which is a python dictionary which has 'data' and 'target' keyes. They're correspond with the data and targets on the dataset. all_img.csv has images passes and its targets.