その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。, 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けすることで作っている。

画像内の「犬猫の品種」を検出するトレーニングをローカルで行う [Object Detection API] 7位: 画像内の物体を検出するObject Detection APIの使用方法 [TensorFlow] 8位: ネットワークカメラを用いた顔認識及び人物特定システムの構築 [防犯カメラの自作] 9位

| しかし、この検出器は斜めに傾いた顔に対しては一気に精度が下がるという弱点があり、斜めに写っていることが多いアイドルの自撮りでは上手く検出できない場合が多い。 Line 603:filters=18に設定 Line 776:filters=18に設定 Help us understand the problem. Please try again later. train:trainデータ画像のパス一覧ファイル backup:学習後のweightファイル保存先, Line 3:コメントアウト Tensorflow detection model zooにある 「ssd_mobilenet_v1_coco」を転移学習で「顔検出モデル」にした学習済みモデルをTensorFlow.jsで動かしてみます。 ※顔検出モデルは顔検出、顔識別(顔認識)に挑戦してみるの2章で作成したモデルです。 Web-friendly formatに変換 ", "{class_names[labels[i]]}: {probs[i]:.2f}", cv2.rectangle(orig_image, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (255, 255, 0), 4), https://cpp-learning.com/wp-content/uploads/2018/07/logo_hayabsa_note-1.png.

YOLOやSSDなどディープラーニングのネットワークをいくつか試してきましたが、今回は顔認識のニューラルネットワークであるFaceNetを動かしてみましたので手順を記録しておきます。 FaceNetの概要 FaceNetは2015年にGoogleが発表した顔認証用のニューラルネットワークです。 TensorFlow Python. 型が付くと分かりやすく書きやすい、んだけど なかなか慣れなくて思った以上に苦戦した…, これくらいならHerokuで動かせるかと思ったけど、いざdeployしてみたところ “Memory quota exceeded” のエラーが出まくってしまって、どうもメモリの使用量がヤバいらしい…。 なので、顔識別タスクには「顔領域の検出」が不可欠となっている。, 今までは、データセット作成のための顔画像収集にはOpenCVを使った回転補正機能つきの検出器を自作して使っていた。, OpenCVのHaar特徴によるカスケード型分類器を使った領域検出は、正面向き顔・目などを検出するため学習済みデータが標準で同梱されており、最も手軽に使える検出器と言える。 weightとYOLO v3ネットワークを使って、KerasにコンバートしたYOLO v3モデルを構築

Tensorflow detection model zooにある 「ssd_mobilenet_v1_coco」を転移学習で「顔検出モデル」にした学習済みモデルをTensorFlow.jsで動かしてみます。 ※顔検出モデルは顔検出、顔識別(顔認識)に挑戦してみるの2章で作成したモデルです。 Web-friendly formatに変換 たった800件ちょっとの画像でのデータを用意だけでもこれだけ検出できるようになっているのだから十分かな、という感触。 上2つはまさに SSD を使ったものであり、ベースとなる CNN を元論文では VGG16 を使っていたのに対し軽量な MobileNet を使ったもの、 Inception V2 を使ったもの と2種類それぞれで実現しているようだ。 YOLOやSSDなどディープラーニングのネットワークをいくつか試してきましたが、今回は顔認識のニューラルネットワークであるFaceNetを動かしてみましたので手順を記録しておきます。, FaceNetは2015年にGoogleが発表した顔認証用のニューラルネットワークです。, FaceNetの論文はこちらから参照できます。https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf, FaceNetはSiamese(シャム) Networkをベースにしており、入力画像がどのクラスに属するかではなく、画像同士が似ているか似てないかを表す距離を学習します。, クラスに分類する場合、候補となる人のどれに当たるかを分類することになるため、各人の画像を大量に収集して学習する必要があります。さらに、候補者が増えた場合は、再学習が必要です。一方、Siamese Networkのように画像間の距離を算出する場合は、その距離により2つの顔画像が同一人物かどうかを判断できるので少ない画像で判別が可能となります。画像は1枚でも判定が可能でそのような学習タスクをOne Shot Learningと呼びます。, Siamese Networkでは2つの画像のペアで学習を行いますが、FaceNetでは3つの画像の組み合わせで学習を行います。その時に使用する損失関数がTriplet Lossと呼ばれるもので、基準となるAnchorに対して、同一ラベルのものを近くに、異なるラベルのものを遠くに置くように学習します。, ネットワーク構成は以下のようになっています。顔のみを切り出し、正規化した画像を入力します。DEEP ARCHITECTUREの部分が特徴量を抽出するCNNで、論文上ではZeiler&Fergus、Inceptionを使用しています。他のCNNを使用することも可能と思われます。その出力CNNのに対してL2ノルムを取り、Triplet Lossを計算します。, オープンソースの顔認識技術としてOpenFaceというものもあります。http://cmusatyalab.github.io/openface/, こちらはFaceNet論文を元にしたオープンソースの実装です。DNN(Deep Neural Network)を用い、顔から128次元の特徴ベクトルを抽出します。, FaceNetは顔認識のニューラルネットワークですが、実際に認識をさせるためには写真から顔の部分を切り出す必要があります。このため、facenetではMTCNNという顔検知のニューラルネットワークを前段で使用しており、その結果をfacenetに入力する形になっています。, MTCNNの論文https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/paper/spl.pdf, Face_IDという別のレポジトリに関するものですが、facenet(小文字表記はレポジトリ名)をベースに修正されているようで、共通している部分が多いです。, 上記サイトでは2つの命題について記載されています。①Face verification:登録された顔が画像の中にあるかを判別②Face identification:あらかじめ登録された顔のデータベースから          どれに当てはまるかを識別今回は①を試してみました, OS:Windows 10 Home (64bit) Python 3.5 Anaconda 4.2.0 Tensorflow 1.12.0, ①GITHUBからレポジトリをCloneして任意の場所に解凍します。https://github.com/davidsandberg/facenet, ②以下のURLから学習済みの重みをダウンロードし、facenetの下に保存します。 データセットがCASIA-WebFaceとVGGFace2の2種類あります。https://drive.google.com/file/d/1R77HmFADxe87GmoLwzfgMu_HY0IhcyBz/viewhttps://drive.google.com/file/d/1EXPBSXwTaqrSC0OhUdXNmKSh9qJUQ55-/view, ③Anacondaプロンプトを起動し、プロジェクトディレクトリに移動します。Requirements.txtに記載されているライブラリをインストールします。必要なライブラリは以下の通りです。, Tensorflow  scipy  scikit-learn  opencv-python  h5py   matplotlib  Pillow  requests  psutil, ※以下のコマンドで自動で必要なライブラリをインストールできますが、Tensorflowのバージョンが1.7.0になってしまうので、ダウングレードが不要であれば、Requirements.txtを修正のうえ、実行してください。私の環境では1.12.0でも問題なく動作しました。, $ python [重みファイルのパス] [比較したい画像ファイルパス(2つ以上も可)] \$ --image_size 160 --margin 32 --gpu_memory_fraction 0, 重みファイルのパス:②で取得したファイルのパスを指定比較したい画像パス:顔の類似度を計算したい画像ファイルを指定 手元に画像がない場合はサンプルとしてfacenet/data/imagesの中に画像があります。--image_size:画像サイズ デフォルトは160pixel--margin:顔検知した際、検知した場所から何pixel外側をクロップするか     デフォルト 44pixel--gpu_memory_fraction:GPUメモリ使用量の設定, $ python src/compare.py src/20180402-114759 \$ data/images/Anthony_Hopkins_0001.jpg \$ data/images/Anthony_Hopkins_0002.jpg \$ --image_size 160 --margin 32 --gpu_memory_fraction 0, Images:0: data\images\Anthony_Hopkins_0001.jpg1: data\images\Anthony_Hopkins_0002.jpg, Distance matrix     0            10   0.0000   0.85161   0.8516   0.0000, Anthony_Hopkinsの画像を二枚入力し、0と1の画像の距離が0.856となっています。距離が短いほど2つの顔が類似しているということになります。, 同一人物だけだと面白くないので別の顔画像で試した結果も示します。Face_IDのレポジトリにはもう少しサンプル画像が入っていますので、それを使って試しました。, Images:0: facenet/dataset/test-images/mark1.jpeg1: facenet/dataset/test-images/mark.jpeg2: facenet/dataset/test-images/bradley.jpeg3: facenet/dataset/test-images/hritik.jpeg, Distance matrix        0         1         2         3, 0    0.0000    0.6942    1.4113    1.46431    0.6942    0.0000    1.4722    1.42462    1.4113    1.4722    0.0000    1.12743    1.4643    1.4246    1.1274    0.0000, 0,1がマークザッカーバーグで同一人物、2,3は別の人物です。結果を見ると0-1の距離が約0.7と短く、それ以外の距離はすべて1以上です。FaceNetの論文では1.1が閾値としてよいとされているので、確かに同一人物では画像間の距離が1.1以下となっていることを確認できました。, GITHUBに公開されているFaceNetのレポジトリを実際に動かしてみて、顔同士の距離が算出され、それが人の類似度になっていることを確認しました。次は、このサンプルコードを使って、ラズパイでなにか作ってみたいと思います。, https://qiita.com/koshian2/items/554b3cbef6aeb1aab10d, https://www.slideshare.net/kaorunasuno/20150611-nasuno, https://blog.imind.jp/entry/2019/05/01/142232, https://blog.imind.jp/entry/2019/05/06/192603, masashi_k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



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