有名になる方法はいろいろあると思いますが．その中の一つとして，AVに素人として出演して，炎上するという方法があります．筆者は男性ですが，この方法を採るかどうかは別として，AVに出演するとしたらどのようなジャンルのAVに出演できる可能性が高いか，現在日本最大級のアダルトポータル FANZA(
1, AV女優の情報をスクレイピング
この処理は，似たようなことをやっている方の記事があったので，それをそのまま使い，本プロジェクトに足りない部分を追加しました．
【pythonコードを読む】AV女優10000人webスクレイピング
上記の記事では，AV女優の名前，顔写真のみ取得していますが，本プロジェクトでは，
名前，顔写真URL，出演作品数，作品一覧ページのURL，どのジャンルに何回出演したか
を取得しています．
コードは以下
from selenium import webdriver import pandas as pd import math import collections data = {"name": [], "image":[], "出演数":[], "URL":[] } df = pd.DataFrame(data) url = 'http://www.dmm.co.jp/digital/videoa/-/actress/=' driver = webdriver.Chrome() driver2=webdriver.Chrome() driver3=webdriver.Chrome() next_key = '#main-ds > div.d-area.area-actbox > div:nth-child(3) > p' boins=['a', 'i', 'u', 'e', 'o'] siins=['','k','s','t','n','h','m','y', 'r', 'w'] print("test") def function(df): #siin + boinで始まる女優の一覧ページ driver.get(url + '/keyword=' + siin + boin) ninzu = driver.find_element_by_css_selector(next_key).text #ページ数を取得 num = -(-int(list(map(str,ninzu.split("\u3000")))[0][0:-2])//100) print(num) for i in range(num): #boin +siin で始まる女優一覧の num ページ目 driver.get(url + '/keyword=' + siin + boin + '/page=' + str(i+1)) #出演作品数 actcount=driver.find_element_by_css_selector("#main-ds > div.d-area.area-actbox > div.d-sect.act-box").find_elements_by_tag_name("span") #各女優欄 elements = driver.find_element_by_css_selector("#main-ds > div.d-area.area-actbox > div.d-sect.act-box").find_elements_by_tag_name("img") n=0 for element in elements: genrelist=[] #女優名 src = element.get_attribute("src") #画像URL alt = element.get_attribute("alt") #出演作品一覧URL actressurl=driver.find_element_by_css_selector("#main-ds > div.d-area.area-actbox > div.d-sect.act-box > ul > li:nth-child("+str(n+1)+") a").get_attribute("href") j=0 #作品一覧のページ数 videopagenum=math.floor(float(actcount[2*n+1].text.split("：")[1])/120)+1 for j in range(videopagenum): try: #作品一覧URLの(J+1)ページ目を開く driver2.get(actressurl+'page='+str(j+1)+'/') #各作品欄をリストする videos=driver2.find_element_by_css_selector("#main-src > div.d-area > div.d-sect > div.d-item").find_elements_by_tag_name("img") k=1 for video in videos: #各作品のURL videourl=driver2.find_element_by_css_selector("#list > li:nth-child("+str(k)+") > div > p.tmb > a").get_attribute("href") k+=1 driver3.get(videourl) #ジャンル欄をリスト genres=driver3.find_element_by_css_selector("#mu > div > table > tbody > tr > td:nth-child(1) > table > tbody > tr:nth-child(11) > td:nth-child(2)").find_elements_by_tag_name("a") #ジャンルをリストに追加していく for genre in genres: genrelist.append(genre.text) except: pass se = pd.Series([alt,src,actcount[2*n+1].text.split("：")[1],actressurl,collections.Counter(genrelist)],["name", "image","出演数","URL","ジャンル"]) print(alt+": "+str(collections.Counter(genrelist))) df = df.append(se, ignore_index=True) n+=1 return df for siin in siins: if siin == 'y': for boin in boins[::2]: df=function(df) elif siin == 'w': for boin in boins[0]: df=function(df) else: for boin in boins: df=function(df) print("output") df.to_csv("final.csv") driver.quit() driver2.quit()
全女優の全作品のページ全てに順番にアクセスしていくので，時間が恐ろしくかかります．筆者は1ヶ月弱かかりました．この間にCIFAR-100でうまく学習できるようにKerasのモデルを準備したりしておきましょう．
保存したデータはこのような形式になります．ジャンルの列は，collections.Counter(genrelist)の結果をそのまま文字列にして記録しているので，初めにConterとかが付いています．利用するときは，文字列処理を実装して，必要な情報を抜き出す必要があります．（本記事でも後に行なっています）
2, ラベリングしたいジャンルを限定する
FANZAで作品タグとして存在しているジャンルは，画像のように大量に存在します．
このジャンル全てを識別するモデルを作成するのはかなり困難だと考えられます．また，意外と多いタグ
期間限定配信
独占配信
スマホ限定配信
こんなタグは，「AVのジャンル」としてはほとんど意味がありません．
そこで，上の画像のジャンルの中から「シチュエーション」にカテゴライズされているジャンルに限定して学習データを作成します．とりあえず，「シチュエーション」の中のジャンルを列挙したcsvファイルを作成します．
シチュエーションのところにあるジャンルを選択し，
viに貼り付けます．
一番上の行に「ジャンル」と書いた行を追加して，"genre.csv"として保存します．
3, 学習用データセット作成
スクレイピングしたデータfinal.csvをもとに，ニューラルネットワークに学習させるデータを作成します．
基本的には，final.csvに記述されたAV女優の情報を1人1人読んでいき，更に，ジャンル欄の中で列挙したジャンルも一つ一つ読んでいきます．この欄は，ジャンルとその数を書いた文字列が一つの文字列データとしてまとまっているので，
Counter({'
までは切り捨て，コンマを区切りにしてジャンルを区切っていきます．
その一つ一つを
':
で区切り，その最初の要素をリストにすれば，その女優が出演していたジャンルがリストとして取得できます．
ここで，このリストは出演回数が多い順に並んでいるので，女優ごとのジャンルのリストを順に見ていき，最初にgenre.csvに列挙したジャンルのどれかと一致した時のジャンルを，その女優に最も適したジャンルとします．一致したジャンルを見つけられたら，顔写真をダウンロードします．
これを全女優に対して行い，女優1人に対して，1つのジャンル，1枚の顔写真というデータを作っていきます．
一致するジャンルが一つもなければ，その女優は残念ですが，データセットから外れていただきます．
ここで，大問題が発生しました．FANZAから取得できる顔写真は，ほとんどが100x100というサイズなのですが，たまに違うサイズの画像が混じっていたのです．そこで，ダウンロードした画像について，解像度をチェックし，100x100でなければ，データセットから外すようにしました．
ここまでのコードがこちら．
from PIL import Image import pandas as pd import requests import shutil import numpy as np data={"ジャンル":[],"label":[]} df=pd.DataFrame(data) #ジャンル一覧csvファイルを読み込む genrelist=pd.read_csv('genre.csv') genretemp=genrelist['ジャンル'] actlist=pd.read_csv('final.csv') name=actlist['Name'] url=actlist['image'] genre=actlist['ジャンル'] count=0 for n in range(len(name)): findgenre=0 #最初のジャンル名のところ(10文字目）まで切り取る genre[n]=genre[n][10:len(genre[n])-2] pgenrelist=genre[n].split(', \'') for pgenre in pgenrelist: #': のところまでをジャンル名とする（一番最初に記述されているジャンル名） pgenre=pgenre.split('\':') #ジャンル一覧に一致したら，画像をダウンロード．画像が100x100であれば画像をdataフォルダに保存，そのジャンルリストに追加． for m in range(len(genretemp)): if genretemp[m]==pgenre[0]: print(name[n]) print(url[n]) print(pgenre[0]) r=requests.get(url[n],stream=True) if r.status_code==200: with open('temp.jpg','wb') as f: f.write(r.content) img=Image.open('temp.jpg') width,height=img.size if width==100 and height==100: se=pd.Series([int(m),pgenre[0]],["label","ジャンル"]) df=df.append(se,ignore_index=True) shutil.copyfile('temp.jpg','data/'+str(count)+'.jpg') count=count+1 findgenre=1 break if findgenre==1: #一回ジャンル一覧と一致したら，次の女優を処理する break df.to_csv("data.csv")
女優ごとのジャンル一覧，ダウンロードした各女優の顔写真を，Kerasに入力するndarrayに変換しなければなりません．この処理も非常に時間がかかりました．時間がかかったので，この部分だけ独立させて，作成したndarrayをファイルに保存することにしました．
from PIL import Image import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import * #ジャンル一覧csvファイルを読み込む genrelist=pd.read_csv('genre.csv') genrename=genrelist['ジャンル'] #ジャンルをリスト化したcsvファイルを読み込む datagenrelist=pd.read_csv('data.csv') train_labels=datagenrelist['label'] #機械学習で使うOne=Hotベクトルに変換．これが教師データのラベルデータとなる． train_labels_onehot=keras.utils.to_categorical(train_labels,len(genrename)) #一旦空のndarrayを定義 train_images=np.empty((0,100,100,3)) #dataフォルダの画像をRGBデータにしてtrain_imagesに追加 for n in range(len(train_labels)): img=Image.open('data/'+str(n)+'.jpg') im=np.array(img) train_images=np.append(train_images,[im],axis=0) #画像を0.0.-1.0の表現に変換 train_images=train_images.astype("float32")/255.0 #ndarrayをファイルとして保存 np.save('train_images.npy',train_images) np.save('train_labels_onehot.npy',train_labels_onehot) #少し表示してみる plt.figure(figsize=(10,10)) for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) imgindex=randint(len(train_labels)) plt.imshow(train_images[imgindex],cmap=plt.cm.binary) plt.show()
一部のAV女優の顔写真を少し表示して見ました．ここで正しいっぽく表示されているということは，Kerasに問題なく入力できそうです．本当は，顔の部分だけ切り出したりしたほうがいいと思いますが，今回は理由がありそれはやりません．
その理由とは，面倒くさいからです．
4, 学習
CIFAR-100を畳み込みニューラルネットワークで認識の時とほとんど同じです．from PIL import Image import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import * genrelist=pd.read_csv('genre.csv') genrename=genrelist['ジャンル'] datagenrelist=pd.read_csv('data.csv') train_labels=datagenrelist['label'] train_images=np.load('train_images.npy') train_labels_onehot=np.load('train_labels_onehot.npy') #ネットワーク作成 model=keras.Sequential() model.add(keras.layers.Conv2D(filters=100,kernel_size=(3,3),padding='same',activation='relu',input_shape=(100,100,3))) model.add(keras.layers.Conv2D(filters=100,kernel_size=(3,3),padding='same',activation='relu')) model.add(keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2))) model.add(keras.layers.Dropout(0.25)) model.add(keras.layers.Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3),padding='same',activation='relu')) model.add(keras.layers.Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3),padding='same',activation='relu')) model.add(keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2))) model.add(keras.layers.Dropout(0.25)) model.add(keras.layers.Flatten()) model.add(keras.layers.Dense(512,activation='relu')) model.add(keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(keras.layers.Dense(len(genrename),activation='softmax')) model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),loss='categorical_crossentropy',metrics=["accuracy"]) #学習用データで学習してみる model.fit(train_images[:,:,:,:],train_labels_onehot,epochs=30,batch_size=64) #ネットワークをファイルに保存 model_json_str=model.to_json() open('model.json','w').write(model_json_str) #学習したパラメータをファイルに保存 model.save_weights('weights.h5')
学習結果はこんな感じです．
精度95.4%です．CIFAR-100の時より精度上がりましたね．
本来は，データセットの中で，チェック用のデータを学習に使ったデータとは別に用意して，どれだけの精度が出たかを調べるのですが，今回はデータセット全てを学習に使ったので，チェック用のデータがありません．なので，学習に使ったデータ自身を全てネットワークに入力してみましたが，予測結果は全て正解でした．まあ当たり前っちゃ当たり前ですが，少なくとも，全然出来ていない訳ではなさそうだということがわかりました．この部分は無理やり納得して，いよいよ最後の段階です．
5, 自分が出演できそうなAVのジャンルを予測
いよいよ予測します．OpenCVを使って入力した画像の中から，顔の部分を認識し，その部分を100x100にリサイズして入力します．
import sys import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt genrelist=pd.read_csv('genre.csv') genrename=genrelist['ジャンル'] datagenrelist=pd.read_csv('data.csv') train_labels=datagenrelist['label'] train_images=np.load('train_images.npy') train_labels_onehot=np.load('train_labels_onehot.npy') #ネットワーク読み込み model=keras.models.model_from_json(open('model.json').read()) #学習したパラメータ読み込み model.load_weights('weights.h5') model.summary() model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),loss='categorical_crossentropy',metrics=["accuracy"]) #予測したい画像を読み込み，顔の部分を抜き出す image=cv2.imread(sys.argv[1]) image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2BGR) plt.figure() plt.imshow(image) cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml') face_list=cascade.detectMultiScale(image,scaleFactor=1.1,minNeighbors=1,minSize=(100,100)) if len(face_list)>0: for rect in face_list: image=image[rect[1]:rect[1]+rect[3],rect[0]:rect[0]+rect[2]] #画像を100x100にリサイズ image=cv2.resize(image,(100,100)) plt.figure() plt.imshow(image)
#画像を0.0 - 1.0の間に正規化
image=image.astype("float32")/255.0
#予測
label=model.predict(np.array([image[:,:,:]]))
predict=np.argmax(label)
print("あなたが出演できるAVは "+genrename[predict]+" 系のAVです．")
plt.show()
こうしてできたプログラムで，私が出演できそうなAVのジャンルを予測した結果がこちら．
どうやら，私の出演できそうなAVのジャンルは，野外・露出系だそうです．
野外・露出系のAVを製作しようとされているAV関係者の皆さん，当方男性ですが，ブッキングお待ちしております．
6, 参考
日本最大級のアダルトポータル FANZA
【pythonコードを読む】AV女優10000人webスクレイピング
CIFAR-100を畳み込みニューラルネットワークで認識
7, 番外編
ラベルデータを「シチュエーション」欄のタグを使用しましたが，「プレイ」欄のタグを使用することで，自分に最適なプレイを予測することもできます．私に最適なプレイはフェラだそうです．
