女性がアダルトビデオに出演経験があるかどうかをSNSにアップした写真から「顔認識」で特定
by Marcelle Lucena SNSにアップロードされたバラバラの写真の中から同一人物の写真を探し、SNS上での友達作りに役立てるためのサービスとして開発された顔認識システム「FindFace」は、顔認識技術が犯罪などに悪用される恐れがあると報じられていました。そんな中、FindFaceを使ってSNS上の女性の写真とアダルトビデオをマッチングさせ、AV女優の身元を特定するという悪事が発生しています。 Facial Recognition Service Becomes a Weapon Against Russian Porn Actresses - Global Voices Advocacy https://advox.globalvoices.org/2016/04/22/facial-recognition-service-becomes-a-weapon-against-
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。
第1回 画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列（特徴量データ）へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
闇のニコニコ学会β - 闇と欲望とコンピュータビジョン
8. ● 顔画像を用いた AV 検索 こういう娘のえっちな動画？ いもうと中出し 22 水谷さゆみ 恋する乙女たちの宇宙学園 2 栗林里莉 小滝みい菜 夢咲もえ 制服美少女と性交 夢咲りぼん 痴漢ゴスロリ痴女露出 酷夢 森乃梢 私立脱糞プレミア女学園 3 少女たちの課外授業 ! ポルノマニア 愛しの名女優コレクション 小泉キラリ 8 時間スペシャル 18 才解禁 中野えりか 見つけたよ .
［GDC 2014］手指や顔認識は新型Kinect並み!? Intelが注力する「RealSense Technology」はここまで進化した
［GDC 2014］手指や顔認識は新型Kinect並み!? Intelが注力する「RealSense Technology」はここまで進化した ライター：米田 聡 2014年1月に発表されたRealSense 3D cameraのカメラモジュール Barry Solomon氏（Perceptual Computing，Intel） 2014年1月に開催された「2014 International CES」に合わせて，IntelはノートPCに内蔵可能な3Dカメラモジュール「RealSense 3D camera」と，同カメラを活用するハードウェアとソフトウェアの総称である「Intel RealSense Technology」（以下，RealSense）を発表した（関連記事）。 そのRealSenseの活用法を解説するセッション「Learn to Create Next-Generation
Google Glassで目の前の人を自動で顔認識しリアルタイムに情報が見える「NameTag」
顔認識機能を使ってスキャンした写真からその人の情報をデータベースから取得できるサービス「NameTag」が、Google Glassに対応しました。Google GlassでNameTagアプリを使うことで、会話している目の前の人物のSNSやLinkedInの情報や犯罪歴に至るまでさまざまな情報をリアルタイムで知ることができます。 NameTag App | Your Photo Shares You | Powered by the FacialNetwork.com http://www.nametag.ws/ Google Glass real-time facial recognition arrives with “NameTag” - SlashGear http://www.slashgear.com/google-glass-real-time-facial-recogni
顔認識で自動的にモザイクをかけられる「Privacy Image Editor」 | ライフハッカー・ジャパン
ついにiPhone卒業→「Nothing Phone (2a)」へ。この乗換えが大正解だった!【今日のライフハックツール】
顔ラボ » WebAPI
Kaolabo 顔ラボ 画像に写った複数の顔で、笑顔度をランキングできるアプリです。 顔シークレットでおなじみのキャラクターから、みんなの笑顔に対する総評も発表されます。 Kaolabo/顔ラボは画像検出技術などを多用した最新の加工技術を採用。ツールにアップロードした顔画像に特殊なエフェクトを入れる「顔シークレット」を提供しています。ユーザーの画像アップロードには大手金融機関や、楽天銀行 オンラインカジノ などでも使われている安全基準が採用され、Flash ゲームはもちろん、オンラインゲームでも顔認証検索技術により、目の大きさやぼかしなと言った数種類の特殊エフェクトをかけることができます。顔の角度や方向にも対応していて、加工後の画像を保存しておくこともできます。精度優先検索や顔のサイズ調整などを指定することも可能です。 選んだ顔に、ぼかしや目伏せ、スマイルなどの加工を施せるアプリです。 自
「顔認識」無断で客撮影…首都圏の商業施設など : 社会 : YOMIURI ONLINE（読売新聞）
通行人などの顔を自動判別する「顔認識」方式のカメラが増えているが、このうち首都圏の商業施設や大規模マンションの２９台で、断り書きなしに撮影が行われていたことが読売新聞の調べで分かった。 広告用ディスプレーに小型カメラを埋め込み、視聴した人の性別や年代を分析して顧客分析に利用するのが目的だ。設置業者は「個人を特定しておらず問題ない」としているが、専門家からは「ルール整備が必要」などの声が上がっている。 東京都江東区の大型商業施設「ららぽーと豊洲」。店舗案内を流している高さ約２メートルのディスプレーの上部に、小型カメラが設けられている。外観からは分かりにくいが、終日、客の顔を撮影し、どの広告をどんな客が見たかを分析している。ららぽーとを運営する三井不動産グループによると、２００９年１１月に同店で１０台導入し、１０年３月からは新三郷店（埼玉）でも８台稼働させているが、いずれも撮影は明示していない
face.comのdetect APIを使ったら目からビームが捗った話 - すぎゃーんメモ
目からビームな画像を生成するWebサービスを作った - すぎゃーんメモの続き。 6月27日発売、ももいろクローバーZの「Z女戦争」。ついにMVも公開されました。 自分の中では最高にツボっていて、どストライクです。これはヤバい。大好きです。 発売まであと2週間、超楽しみですね。 Z女戦争 アーティスト: ももいろクローバーZ出版社/メーカー: キングレコード発売日: 2012/06/27メディア: CD購入: 2人 クリック: 114回この商品を含むブログ (47件) を見る で、先日「目からビーム画像ジェネレーター」を作ってみたのだけど、公開したところ最初に使っていた「顔ラボ 顔検出WebAPI」があっという間に利用可能回数制限に引っかかってしまい、使えなくなってしまった。 何か他に使えるものあれば入れ替えよう、と探していたところface.comのAPIを教えていただいた。 @sugyan
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
すごいぞ！HTML5で顔認識·HTML5 Face Detection MOONGIFT
HTML5 Face DetectionはHTML5を使って動画から顔をリアルタイム認識します。 HTML5はどこまで行くのか、それを改めて思い起こさせる凄いソフトウェアがHTML5 Face Detectionです。何と動画の顔認識をリアルタイムに行ってしまいます。 デモ動画です。上が動画、下がそれを解析して顔認識しているものです。 顔を動かしても付け目がね＋鼻が追いかけてきます。 筆者トライの図。Glassesをタップすると認識処理が開始されます。 デモ動画 HTML5 Face Detectionは動画のフレームを読み込み、JavaScriptで顔認識をした後、Canvasタグに鼻眼鏡とともにレンダリングしています。はっきり言ってかなり重たいのですが、技術的にはとても面白いソフトウェアです。 HTML5 Face DetectionはHTML5/JavaScript製のソフトウェア（
OpenCVを使って画像の物体認識をするPerlモジュール作った - spiritlooseのはてなダイアリー
作った。 http://search.cpan.org/dist/Image-ObjectDetect/ http://d.hatena.ne.jp/darashi/20070223/1172232765でRubyの拡張ライブラリを公開されていたので、こりゃやらなくちゃ・・・と思った次第です。すみません。 こんな感じで使えます。Imagerで顔を囲んでみた。 #!/usr/local/bin/perl use strict; use warnings; use Imager; use Image::ObjectDetect; my $file = 'picture.jpg'; my $image = Imager->new->read(file => $file); my $cascade = '/usr/local/share/opencv/haarcascades/haarcascad
webRTCで顔認識(face.js)を試してみた。 - Alumican on workbench
face.jsって、なんか、顔認識できるらしいぞ。凄い！ そんなわけで、試してみる。 ccv.jsとface.jsを使うと実現できるぽい。 ccv.jsは、コンピュータビジョンのライブラリ。 face.jsは、顔認識するためのパターンデータみたい。 ２つのソースは、以下から取得してきた。（どこがオリジナルかわからず。。。） https://github.com/wesbos/HTML5-Face-Detection 顔を認識っていったら、誰もが一度はやってみたいと思ったはず。 顔を笑い男に上書きするやつを書いてみた。 ソース(sample02.html) <html> <head> <title>sample02</title> <script type="text/javascript" src="./js/ccv.js"></script> <script type="text/jav
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動画からリアルタイムで顔認識する『Viewdle』 | 100SHIKI.COM
Avatar mirrors users facial expressions in real-time using a standard webcam #DigInfo