居眠り議員：顔認識センサーとスマホアプリでチェック 議会に導入を | 毎日新聞
居眠り議員をチェックするスマートフォンアプリを使ったシステム「ｇｉｋａｉｉ（ぎかいい）」をウェアラブルデバイス総合研究所（東京都渋谷区）が開発した。「もっといい議会を」との願いを込めて命名したもので、議員の出席や離席から、眠っていた（目をつぶっていた）▽幸せそうな表情をしていた▽怒っていた−−などが一目瞭然で分かる。同社の久田智之代表は「導入検討を」と議会などに呼びかけている。 顔認識デバイス（装置）を議員の席に置き、搭載カメラとセンサーが表情を読み取ってデータを蓄積し、アプリに無線送信する。アプリはサイトにデータを転送してグラフ化し、公開する仕組みだ。１分間で目を閉じている状態が６割以上なら、「議会中ですよ。起きてください」とのメッセージを携帯電話に通知する機能も備えている。
JavaScriptで画像の顔認識をする方法【Face Detection】
JavaScriptを使って、写真の顔を認識、抽出して、その範囲を取得する方法を解説。Face Detectionを使います。
JavaScriptの顔認識ライブラリをチューニングしたら実用レベルになったという話 (Kanasansoft Web Lab.)
ただ、WebRTCで顔認識させようとすると遅くてしかたがなかった。 最初は速いこともあるが、10回ぐらい認識をさせるとすぐに遅くなる。 とりあえず、デモ。 そこで、チューニングをしてみることにした。 まず、JavaScriptの定番の高速化を試してみた。 例えば、正の数で使える「Math.floor(x)」を「(x | 0)」に、整数で使える「x * Math.pow(2, y)」を「x << y」にする等。 これで、10~30%高速化できた。 次に、遅くなっている部分を調べたら、Web Workersで分散するための仕組みが遅くなる原因だとわかった。 これは、Web Workersを使わない場合にも影響が出ていた。 じゃあ、Web Workersを使えば速くなるのかといえばその逆で、20倍遅くなっていた。 詳しくは調べてないけど、多分Workerスレッドに処理データを渡す時にJSON化が
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