投稿者: cho83163

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今回は顔認識を紹介します。

一般に顔認識といいますと、２つの文脈に分解ができます。1つ目は、画像から顔を検出する顔検出と呼ばれる分野と、2つ目は検出した顔は誰だったのか？という顔認識の分野です。検出がしたいタスクなのか、認識したいタスクなのかでアプローチは異なってきます。今回は、顔検出、顔認識のどちらも可能なライブラリの紹介をします。

環境：Ubuntu, Python 3.6

今回はこちら　https://github.com/ageitgey/face_recognition　を使用してみました。

インストール方法は簡単で、pip install だけです。

pip install face_recognition

今回テストする画像

まずは顔検出をしてみます。

実装コードは以下です

import cv2
import face_recognition

image = face_recognition.load_image_file("Shinzo_Barack.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

for (top, right, bottom, left) in face_locations:
    cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (255, 0, 0), 2)

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imwrite("face_bbox.jpg", image)

無事に顔を検出することができました

次に、顔認識を行います。

その前に、学習データとして事前にオバマ大統領と安倍首相の教えないといけません。こちらの画像をシステムに事前に配布しました。

準備は整ったので顔検出と顔認識の両方を行います

コードはこちら

import cv2
import face_recognition
import numpy as np

# Load a sample picture and learn how to recognize it.
obama_image = face_recognition.load_image_file("Barack_Obama.jpg")
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]

# Load a second sample picture and learn how to recognize it.
abe_image = face_recognition.load_image_file("Shinzō_Abe.jpg")
abe_face_encoding = face_recognition.face_encodings(abe_image)[0]

# Create arrays of known face encodings and their names
known_face_encodings = [
    obama_face_encoding,
    abe_face_encoding
]
known_face_names = [
    "Barack Obama",
    "Abe Shinzo"
]

image = face_recognition.load_image_file("Shinzo_Barack.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations(image)
face_encodings = face_recognition.face_encodings(image, face_locations)

face_names = []
for face_encoding in face_encodings:
    # See if the face is a match for the known face(s)
    matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding)
    name = "Unknown"

    # # If a match was found in known_face_encodings, just use the first one.
    # if True in matches:
    #     first_match_index = matches.index(True)
    #     name = known_face_names[first_match_index]

    # Or instead, use the known face with the smallest distance to the new face
    face_distances = face_recognition.face_distance(known_face_encodings, face_encoding)
    best_match_index = np.argmin(face_distances)
    if matches[best_match_index]:
        name = known_face_names[best_match_index]

    face_names.append(name)

for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names):
    cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (255, 0, 0), 2)
    font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
    cv2.putText(image, name, (left - 6, bottom + 15), font, 0.8, (0, 255, 0), 2)

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imwrite("face_recognition.jpg", image)

顔検出と顔認識ができました。

サードパーティのライブラリと組み合わせると動画でも同様のことが可能になります…!

はじめまして。KYLA株式会社代表の斎藤です。

1991年生まれ。2014年ERPパッケージベンダーに新卒入社。AI搭載のERPパッケージの設計・開発に従事した後独立。個人事業主として３年の業務経験を経てKYLA株式会社を創業。エンジニアとして6年以上の経験があります。

2017年にAI技術に出会い、あらゆるシーン、あらゆる産業でのAIの利用できる可能性を感じ、「AI革命で人々を幸せに」というビジョンを掲げ、KYLA株式会社を創業しました。

特に、AI技術の真価は機械に「眼」がついたと言われている画像認識だと思っております。すべての単純作業はAIに置き換えることが可能です。特に製造業のありかたはここ数年で飛躍的に変化していくことでしょう。

私自身、AI技術だけではなく、最新のSPAのフロントエンド、Python/Ruby/Javaなどのサーバーサイド、データ基盤などのインフラ構築なども経験豊富です。

「AIで何ができるの？」といった些細な質問でも何でもご相談ください。