TensorFrowのチュートリアルをパクって参考にしてアニメキャラ識別をしてみました。
解説はチュートリアルに書いてあるのでそちらを見てください。
(4/21追記：畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で精度97%になりました)

環境

• Windows10 (64bit)
• Python 3.6.8
• TensorFrow 2.0.0-alpha0

以下のようなフォルダ階層となっている前提で話を進めます。

.
├─mk_DataSet.py
├─Training.py
├─Classifier.py
├─Labels.tsv
└─Anime_Title
   ├─Chara1
   │   └─大量の画像データ
   ├─Chara2
   │   └─大量の画像データ
   ├─Chara3
   │   └─大量の画像データ

学習データ集め

まずは学習用のデータを集めます。使うのはこれ↓だと思いますが、先人たちがいろいろ書いてくれてますので今回は割愛します。
OpenCVによるアニメ顔検出ならlbpcascade_animeface.xml

集めたデータはキャラクターごとに分けてください。
それに合わせてLabels.tsvファイルを作成します。タブ区切りで「キャラ名(フォルダ名)，イメージカラー」

Labels.tsv

Lala    (255, 127, 255)
Mirei   (255, 99, 99)
Sophy   (255, 0, 255)
Sion    (0, 255, 0)
Dorothy (255, 0, 0)
Reona   (0, 0, 255)
Faruru  (127, 255, 127)
Aroma   (255, 0, 255)
Mikan   (0, 0, 255)
Garuru  (127, 127, 127)
Yui (0, 255, 255)
Nino    (127, 255, 127)
Michiru (127, 127, 127)
Shuka   (127, 127, 127)
Meganee (0, 0, 255)
Meganii (0, 0, 255)

データセット作成

学習用とテスト用データセットをつくる。
train.tsvとtest.tsvができます。

mk_DataSet.py

import os
import glob
import numpy as np

imdir = 'PriPara'
labels, col = np.loadtxt('Labels.tsv', delimiter='\t', dtype='S20,S20', unpack=True)

data = []
for i,name in enumerate(labels):
    lst = glob.glob(os.path.join(imdir, name.decode(), '*.png'))
    print('%10s: %d'%(name.decode(), len(lst)))
    for fn in lst:
        data.append([i, fn])

np.random.shuffle(data)
tt = int(len(data)*0.8)
np.savetxt('train.tsv', data[:tt], fmt='%s', delimiter='\t')
np.savetxt('test.tsv',  data[tt:], fmt='%s', delimiter='\t')

学習する

チュートリアルではグレースケール画像ですが，アニメキャラは髪の色で判別してる説があるのでカラー画像で学習します。
画像を読み込むときにいろいろ処理していますが，それっぽいことをしているだけで効果があるかは確認していません。

Training_CNN.py

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt


labels, col = np.loadtxt('Labels.tsv', delimiter='\t', dtype='S20,S20', unpack=True)
IMG_SHAPE = (100, 128, 3)

def read_img(fn):
    img = cv2.imread(fn)
    # サイズ調整
    img = cv2.resize(img, (np.max(IMG_SHAPE),np.max(IMG_SHAPE)))
    img = img[:IMG_SHAPE[0],:IMG_SHAPE[1],:]
    # ガウシアンフィルタで平滑化
    img = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 1)
    # 輝度のみ平坦化
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)
    img[:,:,0] = cv2.equalizeHist(img[:,:,0])
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_YUV2BGR)
    return img

def mk_data(fn):
    print('Loading...', fn)
    labels, lst = np.loadtxt(fn, delimiter='\t', dtype='i8,S50', unpack=True)
    images = np.stack([read_img(fn.decode()) for fn in lst])
    images = images / 255.0
    return labels, images

try:
    data = np.load('train.npz')
    train_labels = data['lbl']
    train_images = data['img']
    data = np.load('test.npz')
    test_labels = data['lbl']
    test_images = data['img']
    ans = input('Use save data? [Y/n] ')
    if ans in ['N','n','No','no']:
        raise Exception
except:
    train_labels, train_images = mk_data('train.tsv')
    np.savez('train.npz',lbl=train_labels,img=train_images)
    test_labels,  test_images  = mk_data('test.tsv')
    np.savez('test.npz', lbl=test_labels, img=test_images)


# Create the convolutional base
kernel_size = (5, 5)
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, kernel_size, activation='relu', input_shape=IMG_SHAPE))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, kernel_size, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, kernel_size, activation='relu'))
# Add Dense layers on top
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(len(labels), activation='softmax'))

# Compile and train the model
model.compile(optimizer='adam', 
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

## Evaluate accuracy
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
model.save('model.h5')

## Make predictions
predictions = model.predict(test_images)

def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
    predictions_array, true_label, img = predictions_array[i], true_label[i], img[i]
    plt.grid(False)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    img = np.array(img * 255, dtype=np.uint8)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.imshow(img)

    predicted_label = np.argmax(predictions_array)
    color = 'blue' if predicted_label == true_label else 'red'

    plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(labels[predicted_label].decode(),
                                    100*np.max(predictions_array),
                                    labels[true_label].decode()),
                                    color=color)

def plot_value_array(i, predictions_array, true_label):
    predictions_array, true_label = predictions_array[i], true_label[i]
    plt.grid(False)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    thisplot = plt.bar(range(len(labels)), predictions_array, color="#777777")
    plt.ylim([0, 1]) 
    predicted_label = np.argmax(predictions_array)

    thisplot[predicted_label].set_color('red')
    thisplot[true_label].set_color('blue')

num_rows = 5
num_cols = 3
num_images = num_rows * num_cols
plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows))
for i in range(num_images):
    plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1)
    plot_image(i, predictions, test_labels, test_images)
    plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2)
    plot_value_array(i, predictions, test_labels)

plt.show()

10000枚（左右反転させてるので実際は半分）くらい集めて実行すると精度97%超えました。

識別する

スクショをとって識別してみます。
model = keras.models.load_model('model.h5')で保存したモデルごと読み込むだけで使える。

Classifier.py

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import cv2
from PIL import ImageGrab


labels, cols = np.loadtxt('Labels.tsv', delimiter='\t', dtype='S20,S20', unpack=True)
IMG_SHAPE = (100, 128, 3)
model = keras.models.load_model('model.h5')
print(model.summary())

path = 'PATH\\TO\\lbpcascade_animeface.xml'
cascade = cv2.CascadeClassifier(path)

def predict(img):
    img = cv2.resize(img, (np.max(IMG_SHAPE),np.max(IMG_SHAPE)))
    img = img[:IMG_SHAPE[0],:IMG_SHAPE[1],:]
    img = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 1)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)
    img[:,:,0] = cv2.equalizeHist(img[:,:,0])
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_YUV2BGR)

    predictions = model.predict(np.expand_dims(img,0))
    return np.argmax(predictions[0]), np.max(predictions[0])

cv2.namedWindow('ret', cv2.WINDOW_NORMAL)
while cv2.waitKey(1)!=27:
    img = ImageGrab.grab(bbox=(70, 300, 1600, 1200))
    img = np.asarray(img)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.equalizeHist(gray)
    faces = cascade.detectMultiScale(gray, minSize=(100,100), scaleFactor=1.05, minNeighbors=5)

    for (x,y,w,h) in faces:
        face = img[y:y+h, x:x+w]
        idx, val = predict(face)
        label = labels[idx].decode()
        col = tuple(map(int, cols[idx][1:-1].decode().split(',')))
        cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), col, 2)
        cv2.putText(img, '%s:%d%%'%(label,val*100), (x+10,y+h-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, col, 2)

    cv2.imshow('ret', img)

cv2.destroyAllWindows()

結果