Copyright © 株式会社キャパ CAPA,Inc. Visual Recognition, 静止画やビデオの中の人物を特定、表情の変化などの属性も分析できることが特徴。その人物が有名人であるかもライブラリから検索し認識します。最初の1年間は1ヶ月間に1000分の動画、5000枚の静止画分析の無料枠が与えられます。 こんにちは、Michaelです。 今回は、前回の:Amazon Rekognition編~AWSの画像認識サービスで顔認識を試してみた~に引き続き、画像認識サービス「Amazon Rekognition」の顔の比較デモで試して … 顔認証で取得した画像とフォルダ内の複数画像を見比べて、登校管理をするようなシステムを目指しています。 known_face_encodings = [] 最後の軽く聞きたいことがあるのですが、マッチングに使う画像ですが、画像サイズは同じサイズだったり、比較的近いサイズでないとダメなのでしょうか? Image = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) “cnn” を指定した場合、CNN ベースのモデルになります。, CNN のほうが高精度ですが、計算量が多く、CPU で実行した場合は時間がかかってしまいます。GPU が使える PC ではこちらを選択するとよいでしょう。, 返り値は、顔の特徴量を表す1次元の numpy 配列の list となっています。, 登録されている人物の顔の特徴量 known_face_encodings と認証する人物の顔の特徴量 face_encoding_to_check を compare_faces に渡すことで、登録されている人物の中にマッチする人物がいるかどうかを調べられます。 上手くいかない画像で face_recognition.face_locations() の返り値を print() して要素が [(x, y, w, h)] となっているかを確認してみてください。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, 検出に CNN を使う場合、CUDA 10.1/cudnn7 環境では、`CUDA Runtime API initialization failed.` というエラーが発生して動きませんでした。 import face_recognition Amazon Rekognition, 画像に含まれる複数人の顔を検出し、感情や帽子の着用といった属性を識別が可能。個人を特定する顔認識には対応していません。1000ユニット/月の無料枠あり。 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image #認証する人物の顔の画像を読み込む face_encodings() も CNN を使う処理だと思うので、顔の検出は問題なく、face_encodings() でエラーになるのだとすると、環境の問題の可能性が高いです。 は特徴量をうまく取得することができなかった場合にエラーを出すのでしょうか?, どのようなエラーが出ましたか? Amazon Echo VS Google Home~家庭用音声AIアシスタントの比較, Apple MusicとiTunes Storeのちがいとは?サービス内容・料金などを解説!, アップルペンシルの代用品にサードパーティ製アクティブスタイラスペンを購入する際の基礎知識, 約4年ぶりにMacBook Proがリニューアル。でもそれ以外のMacBookシリーズも買い時が来てる, 耳からうどんを出している人、だいぶ見慣れて来ましたよね?ワイヤレスイヤフォン市場を一変させたAirPodsについて, 新しいApple SiliconではBoot Campが使用できない?新しいCPUとBoot Campの関係性とは. for img in known_face_imgs: このコードには、OpenCV(オープンシーヴィ)による、「非ディープラーニングの顔認識のテスト用コード」がまとまっています。 赤ちゃんのグレイ表示/顔認識テスト import cv2 known_face_imgs = [] この距離は face_distance で計算できます。, dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、画像から顔がある領域を特定する顔検出を行う方法につい[…], Jupyter Notebook / Jupyter Lab を使用した際に、自動生成されるチェックポイント .ipynb_checkpoints が[…], Python の time モジュールは Jupyter Notebook のマジックコマンドで、コードの実行時間を計測する方法について紹介します。[…], プログラムコードを参考にさせていただきました。 ———————————————————————————————- loc = face_recognition.face_locations(img, model=”cnn”)、 自分たちはこのコードを基に登校管理システムを作成しているのですが、 一つ、質問なのですが、認証する画像と比べる画像の一部を別の画像に変えた時に アプリから画像を取得しURL発行までのサーバー側のAPIを開発しました。, アプリで扱うデータから人物の顔を検出・分析できるのが顔認識APIです。「顔認識機能でアプリの利便性を向上させたい」と思ったときは、顔認識APIの導入を検討しましょう。, ONETECHでは、画像認識を利用した開発依頼のお問い合わせが増えております。今回ご紹介したすべての画像認識APIを使ったことはないですが、弊社のベトナム 人エンジニアは少々の文献をよめばどのように利用するか応用するかのご提案は十分に可能です。, ONETECHはベトナムオフショア 開発でAR/VR/MR開発に力を入れており実績も多数あります。AR/ MR開発の際に顔認識、顔検出、画像認識との組み合わせのご相談も増えてきました。実用化フェーズがいよいよやってきたようです。, 顔認識、顔検出、画像認識でお困りのことがございましたらお気軽にお問い合わせください。, 下記入力フォームに入力し、送信をお願いいたします。後日、担当者から折り返しご連絡させていただきます。また、ご送信頂いた内容によっては、ご回答にお時間がかかる場合がございますのでご了承ください。, 〒150-0002 50-0002 Shibuya1-1-3 AMIHALL 511 Shibuya, Tokyo, 〒213-0032 Kuji1-11-7-3, Takatsu, Kawasaki, Kanagawa, 3F QCOOP Building, 647 Ly Thuong Kiet Street, Ward 11, Tan Binh District, Ho Chi Minh City, Vietnam, 番外編:ONETECHの開発実績(展示会場でのiPad顔認識ARカメラアプリ_APIサーバー開発), Google Glassの新モデル「Enterprise Edition 2」とは?, ONETECH公式ブログ ベトナムオフショア開発(AR/VR/MR/HoloLens/システム開発/エンジニア採用/アプリ開発). 2. face_recognition.face_encodings(img, loc) で顔の特徴を計算する。, 記事のコードは1枚の画像に顔が1つだけ写っているということを前提としている (画像に顔が写っていない、または顔が2つ以上写っているのはNG) ため、face_recognition.face_locations() の返り値は [(x, y, w, h)] という要素が1つのリストになっている必要があります。特定の画像だけ上手くいかないということはこの段階で失敗している可能性があります。
img = face_recognition.load_image_file(path) known_face_encodings.append(encoding), (face_encoding_to_check,) = face_recognition.face_encodings( Python, OpenCVでカスケード型分類器を使った顔検出と瞳検出(顔認識と瞳認識)を行う。以下に公式のチュートリアル(英語)がある。OpenCV: Face Detection using Haar Cascades ここでは、静止画: 画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出 動画: カメラを使ってリアルタイムで顔 … スマートフォンのロック解除や入退室管理など、セキュリティが求められる分野で広く使われています。, コード全体は pystyle/perform-face-recognition-with-python にあります。, インストール時に Face Recognition が利用している dlib のビルドが必要になります。 利用可能な顔検出・顔認識モデルは次のとおり。 ・ ssdMobilenetv1 精度が高い顔検出。バウンディングボックスと精度を取得。 ・ tinyFaceDetector 推論が高速な顔検出。バウンディングボックスと精度を取得。 ・ faceLandmark68Net 顔ランドマークを検出。 matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding_to_check) known_face_locs.append(loc), face_loc_to_check = face_recognition.face_locations(face_img_to_check, model=”hog”) 1. loc = face_recognition.face_locations(img) で画像から顔の位置を検出する。 files = glob.glob(“*.jpg”) known_face_locs = [] (encoding,) = face_recognition.face_encodings(img, loc) アプリに組み込むことでデータから人物を検出・認識できるのが顔認識APIです。さまざまなIT企業から顔認識APIは公開されていて、APIによって細かい機能や価格は異なるもの。, コンピュータに膨大なデータを学習させて、画像や動画から人物の顔を分析できるようにしたのが顔認識機能です。顔認識を自社アプリに組み込むために顔認識APIは活用されます。, 顔認識APIは動画や画像から人物の顔を検出して、必要な情報を検出した顔から読み取るのが特徴。性別や年齢、感情などの情報をAPIを使うだけで簡単に抽出できるのが魅力です。, 例えば顔認識APIを活用した自撮りアプリでは、顔パーツを認識することでメイクを適用できます。さまざまなコスメを試すことができ、自分にあった化粧品をスマホで見つけられるのがポイント。, 自撮り以外にもさまざまな分野で顔認識APIは活用されています。アプリに顔認識APIを組み込むことで、より利便性の高い機能をユーザーに提供できるでしょう。, 「どのような顔認識APIがあるのか気になる」と思った人は多くいるはず。今では複数のIT企業が顔認識APIを提供していて、開発者はAPIを手軽に利用することが可能です。, アプリやシステムの開発を検討している人が知っておくべき顔認識APIは5つあります。, 人の顔を検出して識別・検索・グループ化などをするために、Microsoftが提供しているのがFace APIです。開発者はFace APIを導入することで「似たような顔の検索」「人物の特定」などの機能をアプリに導入できます。, 毎月3万回のトランザクションであれば、無料プランでFace APIを利用することが可能です。顔を検出・認識する回数が増えるほど発生する料金は増えていきます。, 画像からオブジェクトを検出してデータを処理できるよう、Googleが提供しているサービスがCloud Vision APIです。開発者はVision APIを活用することで次のような機能を導入できます。, 毎月1,000ユニットまでの分析は無料で実行できて、1,000ユニットを超える検出・分析に関しては分析回数ごとに料金が発生します。, 関連コンテンツ: Googleが提供する「Vision AI」とは?仕組みや実現できること, 動画や画像から人やテキスト、アクティビティなどを検出できるのがAmazon Rekognitionです。専門知識がなくてもAPIを利用することができ、処理数が多くても応答時間が変動しにくいのが特徴。, Rekognitionには新規ユーザー向けの無料利用枠があり、最初の1年間は1ヶ月の間に1,000分もの動画を無料で分析できます。, 深層学習により画像のオブジェクトや情景を検出、認識できるサービスがWatson Visual Recognition APIです。画像のタグ付けや特定箇所の検出といった用途に役立ちます。, 中国のスタートアップ企業であるMegviiが提供する顔認識サービスの1つがFace Detect APIです。顔認識AI「Face++」に含まれているAPIであり、人物の顔を検出するのに活用されます。, iOSのFace Traking with ARkitの機能を使いスマホアプリのカメラで人の顔を認識します。True Depthカメラを利用しています。
顔認識は2019年の注目の話題になっていますが、iPhoneのFace IDテクノロジーの発表により、顔認識の話題の注目度はさらに高まっています。私たちは開発者のみなさんが自分のアプリやソフトウェアで顔認識を利用し始めるお手伝いをしたいと思っています。そこで、以下に顔認識APIのトップ10 リストをまとめました。, Kairosは、APIを通じてさまざまな画像認識ソリューションを提供しています。KairosのAPIエンドポイントには、写真や動画中の人物の性別、年齢、感情の深さ、顔認識を識別する機能が含まれています。, このAPIは、画像内での顔の検出と認識に関する一連のツールを提供します。提供される機能には、2つの顔の比較(顔認識)、画像内の顔の存在の検出、画像で検出された顔のX、Y座標の返送が含まれます。このAPIは、機械学習、特にTensorFlowで構築された深層畳み込みニューラルネットワークを活用します。, この顔認識APIはAmazon Web Serviceのエコシステムに完全に統合されています。このAPIを使用すると、他のAWS製品を利用するアプリケーションの構築が非常に簡単になります。, 無料価格レベルで1か月当たり1,000回以上のコールが可能で、それ以上のAPIコールが1回わずか0.0024ドルで提供されるこのAPIは、顔認識APIを使用したい開発者にとって非常に手頃な価格の選択肢です。, 検出されたすべての顔の座標と、目、鼻、口、肌の色、髪の色などの関連する顔の特徴を提供します。このAPIは、ジェンダー、人種、および年齢の推定を含むまだ開発中のいくつかの生体認証機能も返します。, このAPIは、開発者向けのiOSおよびAndroid用のオフラインSDKを備えています。オフラインSDKには顔認識機能がありませんが、携帯電話が通信圏外の時でも、顔の検出、比較、追跡、顔ランドマークの検出が可能です。, このAPIはGoogle Cloud Platformに統合されているため、開発者は、既に他のGoogle Cloud Platformの製品やサービスを使用しているアプリケーションにこのAPIを非常に簡単に導入できます。, 認識の対象が顔であれ、物体であれ、色であれ、料理であれ、このAPIを利用すれば、多くの異なるタイプの分類器を識別できます。含まれている分類器が十分でない場合は、開発者が独自のカスタム分類器を訓練し、使用することができます。, このAPIは ModerateContentが開発したもので、深層学習に基づく感情認識APIです。Face Detectionを利用すれば、顔の微細な表情をリアルタイムで識別し、素晴らしい感情認識の結果が得られます。, 高度な2Dから3Dへの変換アルゴリズムを使用して、このAPIは2D画像を3Dモデルに変換します。変換された3Dモデルは顔認識に使用されます。, 機械学習や​コンピュータビジョンの​最新技術を​駆使した​画像認識APIで、​画像内の​顔、​物体、​さらには​ブランドまで​識別可能な​優れた​機能を​アプリに​追加​できるAPIを選定しました。ぜひお試しください。, Filed Under: API ブログ 関連タグ:Facial Recognition, エンタープライズ版を利用すると、社内APIや社内の複数部署に存在するAPIをセキュリティを担保しながら一元管理でき、プロダクトのリリースをより高速で行うことができます。. #顔の領域から特徴量を抽出する 人工知能に特化したWebメディア「Ledge.ai」にて、画像認識AIの顔認識における性能検証実験が行われています。実験に使用されたのは、次の6つの画像認識AIです。, 今回の実験では、画像内に複数人いる場合の顔検出数によって「顔を見つけ出す」機能を、一人の顔の解析で抽出された情報によって「顔から欲しい情報を読み取る」機能を検証しています。, 顔検出機能の検証では、一番多く顔を検出できたのが「Amazon Rekognition」、その次に「Face Detect API」でした。, 一方で、「Watson Visual Recognition API」は画像の端に写っている顔を検出することができたり、「Cloud Vision API」や「Amazon Rekognition」は顔のパーツまで推定したりと、独自の機能が特徴的なAPIもあります。, 顔認識機能の検証では、「Watson Visual Recognition API」が画像に写った人物の年齢をもっとも誤差なく解析できました。, メガネの有無については「Face API」が一番正確に解析できています。また、「Face Detect API」は人物の外形をマスクとして検出する機能があり、人物画像の加工でおおいに活用できそうです。, これらの結果から、各々のAPIで得意分野があり、すべての情報を高い精度で返すのは難しいということがわかります。, そのためAIの活用においては、課題に合わせたモデルやネットワークの構築が非常に重要と言えるでしょう。, また記事の中では、「重要な認識として押さえておきたいのは、“AI”とは大量のデータから特徴を学習して近似解を導き出すものであること。」と語られています。, つまり、精度が上がらないからといって諦めるのではなく、繰り返し学習させていくことが、AIの活用に不可欠と言えます。, 【顔認識AI 6選】性能・価格を比較検証!米国ジャイアント企業から中国ユニコーン企業まで | Ledge.ai(レッジエーアイ), なお、APIbankでも同じ写真を使って画像認識APIを比較しています。顔認識だけでなく画像にうつっているものの分析を比較したものになりますが、検証をしてみた画像では「Google Cloud Vision」が合っていたのだろう、と思われる結果となりました。.

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