→　書きました Facenetを使った類似AV女優検索. AKAZEの場合はうまいこといっているようです。 OpenCVに実装されているAKAZE(Accelerated KAZE)特徴量検出を用いて2つの画像のマッチングを行います。検出された特徴点はBrute-Force Matcher(ある特徴点を別の画像の全ての特徴点との比較し距離を計算する)によりどれだけ似ているかが計算されます。 関連記事 画像のヒストグラムを比較… 上記のコードでは、特定する人物ごとにFind Similar機能を使用するようになっているため、複数人でもそれぞれの人物を判定することができました。, これを応用すると、特定の人物以外の人物にモザイクをかけるといったこともできます。 今回は4人の集合写真と特定する対象の1人の写真を使って、集合写真から特定人物を検出してみます。, 特定人物の検出には下記のコードを使用しました。Find Similar機能は単体では使えないため、Face Detect機能を併用して検出を行います。, 上記コードを実行すると以下のような結果が出力されました。 old_woman.jpg 70.76044568245125, ここで注意したいのは数字が低い方が類似度が高いということになります。 AIの活用を色々試し中。 # AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER # LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, 「この人の名前を知りたい」という場合、トレーニング画像としてとして、一人あたり複数枚の画像があれば、一般物体識別としてVGGやAlexNetやResNetなどの識別モデルが適用できそうです。例えば、すぎゃーん氏のアイドル顔画像識別が有名です。, ですが、トレーニング画像を集めるのは大変です。 # Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy これを使えば、距離（非類似度）を測ったり、クラスタリングやSVMなど様々な手法が使えます。 OSX環境における準備にあたっては以下の情報が参考になりました。 PythonでOpenCVを使う Mac OS X で OpenCV 3 + Python 2/3 の開発環境を整備する方法. man.jpg 132.2753623188406 久々の更新です。本日は画像の顔認識をやっていきたいと思いま… 2017-10-17 Pythonで画像処理② マスキング. ・おまけ, 画像系の技術にあまり関心が無かったのですが、とある知人が福士蒼汰のような雰囲気の男性が好みであると発言されたことを発端に、福士蒼汰に最も顔の近い知人を見つけるというプライベートなミッションを仰せつかりました。 ・Mean Squared Error (MSE) # OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE 余談ですが、自分は月に一冊ぐらいのペースで技術書を買って読むのですが、「達人プログラマー」 man.jpg 70.72980501392757 このベクトルを使えば、似てる人を検索したり、しきい値を用いることで、2枚の画像が同じ人かどうか、というのを決めることができます。, openface自体はApache License 2.0で配布されています。 # girl.jpg 71.87186629526462 01.pngがビルゲイツで、02.pngがスティーブ・ジョブズです。, 距離の平均が近い方が似ているということなので、今回は02.pngつまりジョブズの写真の方が若干類似度が高いという感じになりました。, 今回は拾い物の画像で検証したため、写真の顔の位置などが違い、あまり高い類似度は出せませんでしたが、これを顔の位置がほぼ同じ場所で撮影した場合にはかなり高い類似度が出ると思います。(R-Stack Hack Dayで使用した写真ではもっと高かったので...), 画像の類似度判定といえば、機械化学習で行うイメージですが、このように機械化学習を行わなくても、簡単な類似度チェックは行えるということは覚えておいて欲しいですね。, 新卒社会人になりました。趣味での開発や仕事で得た知見などを書いて行こうと思います。, tetrapod117さんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？, Powered by Hatena Blog 今回はfacenetを使います。, src/compare.pyを元に結構書き換えました。 男性　man.jpg まったく関係ない場所が検出されます(その割には類似度が高いように見えますが)。 0.918712317943573. 画像間の類似度の計算. girl.jpg 137.53623188405797 紳士　man2.jpg Find Similar機能がどの程度まで類似の顔を検出できるかは、またの機会に検証してみます。 詳しい方がいれば、ぜひ教えてください。, この特徴量を使ったアプリケーションについては、別記事で記述する予定です。 # # of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal ・Structural Similarity Index (SSIM)・・・0〜1の値を取ります。, 指標について、詳しくはこちらの論文に書かれています。 技術内容に差異はあれど、スマフォにパソコン、防犯カメラ、セキュリティゲートなどに使われているのではないでしょうか？, 顔認証の良いところは、顔は体の一部なので忘れることがなく、カードなどを取り出すといったことも不要です。, また、ICタグなど費用や配布などの準備をする必要がなく、システムを提供する側にとってもメリットがあります。, デメリットはマスク着用に弱かったり、ベンダーから購入しようとすると費用が高いなどでしょうか？, それなら自分でアプリケーション開発した方が良いということで、本記事では、顔認証技術について簡単な説明と実装方法について説明していきます。, 簡単に言えば、「カメラに写っている人」は誰？というのを「登録してある人」の顔と照合することです。, 「登録してある人」というのは事前に、データベースにある社員の顔写真とかになります。, では、どうやって登録されいている人の顔とカメラに写っている顔が一致している！と精度よく確認できているのでしょうか？, ディープ ニューラルネットワーク（DNN）によって、以下のステップで顔を数値化（ベクトル化）します。, 今回使う「facenet」は160×160にリサイズして、512個の数値にします。, これは、登録してある人は事前に数値化していますし、カメラに映っている人もすぐに数値化されます。, あとは、登録済みの数値と比較していき、類似度の高い（顔が似ている）データがあれば認証し、1つもなければ未登録者ですということになります。, というふうになるように、512個の数値で違いが判断できるようにディープラーニングで学習させていきます。, pytorchの顔認証のライブラリで調べると「facenet」というライブラリがgithubにありましたので、これを活用させていただきます。, 人の骨格検知などもそうですが、人の体に関するAIは自分では学習させず、すでに学習済みのものをありがたく使わせていただきます。, 今回もfacenetにはすでに学習済みのものが提供されているので、それをそのまま使っていくので、すぐ実装が可能です。, インストールはQuickStartのところでも紹介してありますが、pipを使ってインストールしていきましょう。, 他にも、pytorch、pillow、numpyとかが必要となりますが、インストールされてない方はインストールしてください。, 次に、顔の場所を検出して切り取るAIモデルと512個の数値にするAIモデルを宣言します。, 値が大きいと似ているということなので、類似度＞0.7で同じ人であるという判断にすると良いと思います。. 顔入れ替えで、類似度はここで決まっています。 DeepFaceLab_NVIDIA\_internal 動作に必要なプログラム等が入っています。 pythonはインタープリタ型でソースのテキストファイルが入っているので、 好みによりバッチ入力の初期値等カスタマイズもできます。 # IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, What is going on with this article? # copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is man2.jpg 154.91304347826087 パスを修正してなんとか回避。, TARGET_FILE: einstein.jpg We hold no liability for any undesirable consequences of using the database. IN NO EVENT SHALL THE どちらも簡単に使ったことがありますが、お手軽さはopenface、主観的な精度はfacenetが分があるかなと思います。 Python – アンチエイリアスで写真をキレイに縮小, 福士蒼汰との比較をしており、画像上部にMSEとSSIMが出ています。嵐の大野くんが一番近いようです。, 今回最も高い値が出てしまいました。やはり、顔のパーツを識別して、そのパーツ間の類似度の計算ができないといけないような気がします。悔しいので今後も画像認識系の技術について向き合ってみようと思います。, # the 'Mean Squared Error' between the two images is the. Why not register and get more from Qiita? # The above copyright notice and this permission notice shall be included in all Mac OS X で OpenCV 3 + Python 2/3 の開発環境を整備する方法, こちらのブログにある計算手法とコードを使いました。 Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity, 紹介されていたコードは画像サイズが同じでないと計算ができなかったので、まずは画像のサイズを整えるためのコードが以下のようになります。コードはこちらのものを使いました。 Tripletで画像をベクトルに落とし込めて、類似度計算などにも簡単に応用できるので、例えば、ディープラーニングによるファッションアイテム検出と検索でも活用されています。, OpenFaceは、このFaceNet論文を元にしたオープンソースの実装です。 ブログを報告する, GCP歴1年の僕がGoogle Cloud Certified - Professional Cloud Architectに合格した話. # こんにちは。データ分析チーム・入社1年目のルーキー、小池です。 データ分析チームでは、画像処理・自然言語処理など様々な分野に取り組んでおり、機械学習や多変量解析を用いたデータの分析を行っています。 そんな中で私は機械学習・Deep Learningによる画像処理系の分析を行っています。 本記事では、私達の取り組みの一部をご紹介すると同時に、画像分析の面白さを体感していただければと思います。 openfaceの学習済みデータセットについては、FaceScrub や CASIA-WebFaceを使って構築されていますが、 今回は簡単ながらFind Similar機能を使って顔の比較を行いました。 Find Similar機能がどの程度まで類似の顔を検出できるかは、またの機会に検証してみます。 次回は、Face APIのFind Similarと似た機能であるVerify (顔認証)機能を検証していきます。 お楽しみに！ facenetを利用して、tripletにより顔画像の特徴量（ベクトル）を抽出します。 # furnished to do so, subject to the following conditions: ・準備 アインシュタイン　einstein.jpg 無料の写真: 男性の顔, 目, Manとシリンダー - Pixabayの無料画像 - 2732206, sh0122さんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？, Powered by Hatena Blog また、自分でトレーニングデータを追加できるのも利点です。, GoogleのFacenet論文の説明は 論文輪読資料「FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering」が詳しいです。 # THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR # copies or substantial portions of the Software. OpenCV 3とPython 3で特徴量マッチング（A-KAZE, KNN） - Qiita, 無料の写真: アルバート ・ アインシュタイン, 肖像画, 理論家の医師, 科学者 - Pixabayの無料画像 - 1933340 ・実行コード man2.jpg 75.0 ハッカソンで使用したOpenCVを用いた顔の類似度判定について話をしようと思います。 環境 Python 3.5.2 OpenCV 3.1.0 やりかた どうやって顔の類似度の判定を行うのかというと、特徴点のマッチングをします。簡単にいうと、判定したい2画像の特徴点を抽出し、それらの距離を比較します。 ハッカソンで使用したOpenCVを用いた顔の類似度判定について話をしようと思います。, どうやって顔の類似度の判定を行うのかというと、特徴点のマッチングをします。簡単にいうと、判定したい2画像の特徴点を抽出し、それらの距離を比較します。, 今回は、ジェフ・ベゾスの顔写真をターゲットとして、ビル・ゲイツとスティーブ・ジョブズの顔写真と比べてみようと思います。, imagesというフォルダに比較したい顔写真とターゲットとなる写真を入れてください。, ジェフ・ベゾスの顔写真を用いて、ビル・ゲイツとスティーブ・ジョブズの顔写真と比べた結果が以下になります。 # to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell Jetson nano購入赤ちゃん生まれる と二つが重なり、ふと思い立ちました。 赤ちゃん見守りAIの開発！！ 赤ちゃんとかペットとかの見守りカメラは見かけますので、それにAIを実装して、赤ちゃんの状 ... AIによる解析案件があり、普段一切触ることのない、DICOMファーマットに出会いました。 DICOMDICOM（ダイコム）とは、CTやMRI、CRなどで撮影した医用画像のフォーマットと、それらを扱う医 ... AIは難しい！？以外に簡単！？ AIは難しそう。。。 そんなことはありません！ AIの考え方を身につけるだけでも 十分に役に立ちます。 まずAIの構造から見ていきましょう 目次1 画像のデータ1.1 ... 新しいもの、システム関係、 DL時の出力メッセージで書かれる通り Apache License 2.0で配布されています。, 一方、facenet自体はMITライセンスで配布されています。ただし、学習済みモデルのライセンスについては明確には記述されてなさそうです。 お楽しみに！, Cognitive Services: Face APIで2つの画像から共通する人物を探してみた, Azure Computer Vision APIでテキスト抽出（Read API）やーる（Python3.6）, 【初心者向け】Azure Custom Vision Serviceを使って写真の天気を判別するモデルを作る. Openfaceでは学習済みモデルも公開されていて、画像の前処理などのツールも豊富、かつdockerでも動かせるので、非常に手軽に利用でき、すでに幾つかの利用報告がされています。, davidsandberg/FaceNetは、openfaceにインスパイアされて開発されたものです。 PythonでOpenCVを使う この中では年齢と外見からおばあさんの画像が一番近いかと思います。, ソースはほぼまんまこちらを参考にさせていただきました。ありがとうございます。 OpenCV-Python Tutorials >> テンプレートマッチング. ・実行結果 次回は、Face APIのFind Similarと似た機能であるVerify (顔認証)機能を検証していきます。 準備 ・Python2.7 ・OpenCV. # in the Software without restriction, including without limitation the rights ORBの場合は、若干男性のほうが似ているというように出ています。 ', 'Upper bound on the amount of GPU memory that will be used by the process. 類似度確認. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. | The database is released for research and educational purposes. Help us understand the problem. 本業は製造業。 ブログを報告する, OpenCV 3とPython 3で特徴量マッチング（A-KAZE, KNN） - Qiita, 無料の写真: アルバート ・ アインシュタイン, 肖像画, 理論家の医師, 科学者 - Pixabayの無料画像 - 1933340, 無料の写真: 女の子, 肖像画, 写真撮影, 少女の肖像画, 髪, 美容, 笑顔 - Pixabayの無料画像 - 2032802, 無料の写真: 人物, 演劇舞台, 独白 - Pixabayの無料画像 - 430557, 無料の写真: 男性の顔, 目, Manとシリンダー - Pixabayの無料画像 - 2732206. # load the images -- the original, the original + contrast, Uncertainty in Gradient Boosting via Ensembles[A4一枚まで備忘録], [数理統計学]正規分布から導かれる分布(カイ二乗分布/t分布/F分布)の期待値と分散の導出まとめ, [R]ボージョレ・ヌーボーのコメントに対してLDATSパッケージを使って時系列トピックモデルを扱う, R advent calendar 2019 RSelenium、jpmesh、sfパッケージで東京23区の事故物件を分析してみよう！, [Stan]ロジスティック回帰の階層ベイズモデルとk-foldsクロスバリデーション, Causal Inference in Economics and Marketingを（今更）読んだ感想と備忘録, [Stan]項目反応理論(IRT)の段階反応モデルでbaysemのアンケートデータの分析をしてみる, Mac OS X で OpenCV 3 + Python 2/3 の開発環境を整備する方法, Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity. こんにちは、Michaelです。 また、「2つの顔が同じかどうか調べたい」「ある顔と似ている顔を検索したい」「似ている顔を分類したい」といったときには、識別モデルの適用ではなく別の手法を取る必要があります。, 1.については、一般物体識別の場合は有効だと考えられますが、個々人の顔の微妙な違いを捉えるにはあまり適切でないと思います。（Kerasで学ぶ転移学習が詳しいです） # Copyright (c) 2016 David Sandberg フリーでは医療、建設業にも携わってます。 ブログランキングに参加しています. ・類似度の計算 tensorflowはあまり書いたことがないので、より効率的な書き方があるかも知れません。結果をpickleで固めています。, 先程のコマンドで抽出した、facenetの2枚のテスト画像(これとこれ）の128次元のベクトルを使って、その距離を算出してみます。, 結果は大体0.65となりました。 Pythonでカスケードファイルを使って顔認識をしてみました。この記事では、その手順とやってみてわかったことをまとめていきます。 結論からいうと、今回やってみた顔認識は簡単な仕組みで、プログラミング初心者の私でも扱えたので気負わずに読んでいただけるかと思います。 という本が非常に面白かったです。プログラマなら読んで損はない本でした。, 今回、テストに使うのはこちらの画像です。 こちらについても先程述べたMS-Celebなどを用いた学習済みモデルが公開されています。, それぞれのアプリケーションのインストール方法は、どちらも丁寧なインストール方法が記載されているので、説明は省略します。 The data is released for non-commercial research purpose only. 3.は最も手軽で、かつ強力ですが、例えば、様々なクラスタリング手法を適用してみたりすることはできず、与えられたAPI以外のことは難しいです。ちなみに、Microsoftは MS-Celeb-1Mというような大規模データセットの公開とコンペティションも開いていて、顔画像処理の巨人になりそうです。, 今回は、2.を使ってみます。 # SOFTWARE. facenetでの学習済みモデルは、元のデータとして、CASIA-WebFaceとMS-Celeb-1Mの2種類が提供されています。. 「この人の名前を知りたい」という場合、トレーニング画像としてとして、一人あたり複数枚の画像があれば、一般物体識別としてVGGやAlexNetやResNetなどの識別モデルが適用できそうです。例えば、すぎゃーん氏のアイドル顔画像識別が有名です。 ですが、トレーニング画像を集めるのは大変です。 想定するタスクによっては、1人あたり1枚くらいしか学習・識別に利用できる画像がないという場合もあります。 また、「2つの顔が同じかどうか調べたい」「ある顔と似ている顔を検索したい」「似てい … # FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. そこで、まずは最も楽だろうと思われる、画像間の類似度を計算する方法について調べてみました。顔のパーツを検知して、パーツ同士で比較するなどのレベルでは無いことをご了承下さい。ちなみに、比較画像は国民的アイドルである嵐のメンバーの画像としました。今回の実践で、与えられた画像の中で、福士蒼汰に最も近そうな嵐のメンバーの写真がわかることになります。, OSX環境における準備にあたっては以下の情報が参考になりました。 閾値 本日は閾値というものを使って、画像のマスキングをしてみ… もっと読む; コメントを書く. 政府から「AI戦略」も出てきました https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/siryo1-1.pdf 見られた方で、AIの習得 ... 27×27の車の画像を画素の数字を表しながら、畳込みの確認をするサンプルを作ったので、ソースコードとともに記事にしたいと思います。 コードを試したいときは、上記の車の画像をダウンロードして使ってくださ ... 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