2347年

大丈夫

コスプレイヤーについて

 

BLAME!の解説をしたいためだけにこのブログを開設したのですが継続日数2日で終わるのはFAKE野郎な気がしたので更新。ネタも大してないので去年の秋ごろにTwitterでフォローしているコスプレイヤーの顔画像のみを保存する試みという概念を作っていたつながりで、コスプレイヤーに関するどうでもいい話をする。カメコをやっているわけでもないのでレイヤー事情などを把握するすべはない。作ったものに関しては後述している。

 

コスプレイヤーにはそのキャラクターへの信仰ゆえにクオリティの高みを目指すような完成度の高さを見てもらいたいという承認欲求、コスプレしている自分が可愛い、褒められたい承認欲求2種類が混在している。前者がオタク気質、後者はアイドル気質と判別してもいいかもしれない。大体はどっちも混ざっていて、2つのうちどちらの割合が多いかでしかない。

 

2つの要素の割合の比率は問題ない、いや、クオリティ高ければOKな世界だと思う。仮に夏コミのコスプレブースに霧亥、シボ、サナカンのコスプレをする人が何人かいて、その中でコスプレの優劣が出てしまうと切なくなってしまう気がする*1僕もルッキズムに呑まれている。

 

どちらかと言えば前者のほうがキャラクターのコスプレの割合とクオリティが高そうという偏見、というか意味もないけど何となく見分けてみたい。その方法としては雑だがある程度の見分ける方法もある。少し前だがNier:Automataが発売されて話題になっていたとき、コスプレイヤーをフォローしているアカウントのTLでも主人公であるB2のコスプレが流行った。ここで巻き起こったのがNierシリーズ大好き!!Nier:Automataプレイしてコスプレしました派、取りあえず流行っているしキャラとして可愛いしコスプレする派の対立が起ころうとしていた。自明だけど前者がキャラクター信仰の割合が高い。

 

あるキャラクターが流行る→そのコスプレしているアカウントのツイートを見てみて判断。この方法で判別しているとまずまずな確率で当たる。このメソッドを2日ほどやってみてやめた。大変つかれる。

 

おまけ(書いたコードに関して)

端的に言えばTLからスクレイピングした画像*2 を機械学習にかけている。非IT系の人間なので技術的な解説をする気力もそこまでない。

 

先日のWindowsのcreators updateによりBash on Windowsを入れなおして動かしてみたところ、ヌルヌルとした挙動から実用的な速度にアップした。dlibとchainerによる二段階で検出していて、精度はそこそこ良い。今でも暇になったら使っている。しかし、この手の機械学習の利用方法はn番煎じ、出涸らしであるし、使ったのもchainer1.15.0.1だし需要もない気がする。ただのブログ記事としては使えるが、ポートフォリオにするには質も十分ではないだろう、という具合。

 

GitHub - Mishina347/csp_crop: フォルダ内の画像データに顔があるかどうか判別して保存するスクリプト

 

GitHub公開とかロクにコード書いてねえのにイキるなよ、という声は重々承知ですが、GitHubに小説だけをpdfであげている人を見たことがあるのでセーフなんじゃないかと思っています。ネット小説もGitHubにあげる時代なんですか?

内容はただひたすら汚いコード、且つメモリを食いつぶし、最悪コアダンプするのでご注意ください。GitHubにあげた理由としては記述の最適化やメモリ節約など、このコードをよくしていきたいというのが目的です。助言等ありましたら是非教えてくださると幸いです。何とぞよろしくお願いいたします。 

 

*1:NAVERまとめでカッコいいBLAMEのコスプレ記事ありましたね

*2:スクレイピングはこちらの記事で書かれたコードを利用しています 

Python2.7でTwitterタイムラインの画像を自動収集してみる - Qiita