こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

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前回の記事では、「衝突死亡事故を防ぐ重要な要素をAIで導き出す！」を扱いました。

今回は、韓国の
School of Mechanical Engineering, Pusan National University (PNU)のJonghyeok Chaeらが2020年8月に発表した「AIで専門家顔負けの「足の形」分類を実現！」に関する論文を扱っていきます。

もくじ
1章　足形を正確に診断したい
2章　アンサンブル手法で足型を分類
2.1　研究目的:足のタイプを客観的に分類したい。
2.2　研究手法:VGG16とk-NNを組み合わせたアンサンブルモデルを提案　
2.3　研究結果:提案モデルは少ないデータ量で高い分類精度を達成した

■前回の記事：【vol.37】衝突死亡事故を防ぐ重要な要素をAIで導き出す！

1章
足形を正確に診断したい

人間の足は、誤った歩行姿勢などによって変形しやすく、
足の変形は足の健康を脅かすだけでなく、歩行時の疲労や痛みの原因にもなります。そのため、足の変形を正確に診断することが求められています。

しかし、足の変形の診断には専門の人員が必要であり、医療従事者が足の変形を診断するには、客観性が不十分な場合があります。

そこで韓国のJ. Chaeらは、客観的に足型を分類する手法の開発を試みました。

2章
アンサンブル手法で足型を分類

まずはJ. Chaeらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。