バーチャルアバターツール「FaceRig」入門 購入方法や使い方を紹介
バーチャルアバターツール「FaceRig」入門 購入方法や使い方を紹介 PCでWebカメラを使い、手軽に3Dキャラクターを操作できるソフト「FaceRig（フェイスリグ）」。2017年末ごろからVTuberの人気に火がついたことで、このソフトの名前を知った人も多いはず。 本記事ではFaceRigの魅力やダウンロード方法、具体的な使い方などを紹介します。 目次 1.FaceRigとは 2.FaceRigの魅力 3.購入・インストールの仕方・最低/推奨PCスペック 4.FaceRigの操作 5.FaceRigを「Skype」「Discord」「zoom」でを使うには？ FaceRigとは https://www.youtube.com/watch?v=ZFy5B8OC3Tw FaceRigは、パソコンのWebカメラなどを介し、ユーザーの表情や顔の向きを3Dキャラクターに反映できる顔認識ソフトで
RICOH THETA + OpenCV で 360° 顔検出 - Qiita
はじめに こんにちは、リコーの @yomura_ です。 今回は RICOH THETA V に顔検出処理をさせてみました。 また、せっかくの 360° カメラなので、顔を検出した方向に応じて内蔵 LED の点灯色を変えるようにしてみました。 RICOH THETA プラグインについて THETA プラグインをご存じない方はこちらをご覧ください。 興味を持たれた方は Twitter のフォローと THETA プラグイン開発コミュニティ(Slack) への参加もよろしくお願いします｡ 準備 OpenCV 環境の準備 顔検出には画像処理ライブラリ OpenCV のバージョン 3.4.5 を使用しました。 THETA の中で OpenCV を動かすための環境は THETAの中でOpenCVを動かす【プレビューフレーム取得編】 の記事で詳しく紹介されています。今回はそちらの記事の環境とサンプルコー
ML Kit に顔輪郭検出が加わり、スマートでビジュアルなアプリの作成が可能に
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
openCVで効率的に大量画像を顔検出するためのtips - Qiita
機械学習するためには、大量の教師データが必要です。これから始める方に参考になればと思い、人間の顔の教師データを作ってて感じたこと、反省点などを書き留めます。 大量画像処理は、記事「openCVで複数画像ファイルから顔検出をして切り出し保存」にあるコードを使っています。 openCVの基本に関しては記事「【入門者向け解説】openCV顔検出の仕組と実践(detectMultiScale)」を参照ください。 実行環境は下記のとおりです。 感想 画像の大量教師データを作成するのは、とにかく面倒 データサイエンティストと呼ばれる花形っぽい仕事の裏に「マエショリスト」と呼ばれる人がいると聞きました。その一端ではありますが、苦労を感じることができた気がします。とにかく手作業での時間がかかり地味です・・・ 経験から得たTips 1. プログラム実行、目視確認をできるだけ効率化する プログラム実行、目視確
TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 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
Microsoft Azureで有名人の名前を教えてくれるアプリを作ってみた - Qiita
@OnClick(R.id.button_pick) void button_pick() { Log.d("MaiActivity", "button_pick"); RxPermissions rxPermissions = new RxPermissions(this); rxPermissions .request(Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE) .subscribe(granted -> { if (granted) { // Always true pre-M // I can control the camera now Log.d("MaiActivity", "button_pick:granted"); Intent intent = new Intent(); intent.setType("image/*");
SkyWayを使ったビデオチャットに顔認識ができるか試してみた - Qiita
はじめに 前回、作ったものに顔認識ライブラリを使って顔認識ができるか実験してみました。 結論書くと失敗しました。（上手く認識できませんでした） face.jsがネットで引っかかってきたのですが、あまり認識されなかったのでfacedetectionを使ってみましたが、こっちのほうが酷かった...。 参考 環境 前回のものそのまま使います。 準備 facedetectionのダウンロード ディレクトリ構成 public ├ js │ └ libs │ └ jquery.facedetection.min.js └ index.html ソースコード <!doctype html> <html> <head> <script src="https://code.jquery.com/jquery-1.11.3.min.js"></script> <script src="https://skyw
Webカメラ + Azure Logic Apps + Azure Face API で訪問記録 - Qiita
はじめに Azureのサービスを利用してWebカメラの前に現れた人を記録する環境を構築したため、一例として記載します。 構築イメージ カメラの画像は、Webカメラ + Raspberry Pi + Windows 10 IoT Core + UWP で定期的にAzure Storageにアップロードするようにしました。 Azure Functionsを トリガー: Azure Storageへの格納 アクション: Logic Appsをキックするように設定しました。Azure Functionsの設定 Logic AppsはFace APIのDetect facesを使用して画像に人がいるか否かを判断しています。存在した場合はDocumentDBにjsonと画像を格納します。 Azure Storageの設定 Webカメラの設定 Azure Functionsの設定 参考 https://
ディープラーニングを使わない顔認識 - ニートがプログラミングするブログ（はてな出張所）
2016 - 06 - 24 ディープラーニングを使わない顔認識 最近は様々なところで ディープラーニング が使われています。 ここで書く顔認識の分野でも主流となっています。 しかし、この記事ではあえてそれを使わない方法を説明します。 というか単に ディープラーニング がうまく扱えなくて、自己流で顔認識技術を改良して言っただけですが……。 ちなみにここでは、画像中から人の顔を見つけるのが顔”検出”、その顔が誰であるかを特定するのが顔”認識”ということにしておきます。 一昔前の顔認識ではeigen face、fisher faceやLBPなどが使われていました。 これらは OpenCV に実装されているので、簡単に利用することが出来ます。 しかし実際に試してみたところ、これらは精度があまり高くない気がしました。 他に良い方法がないか探していたら、ぱろすけさんがAV女優の顔認識に関する論文を書
TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 のためのデータ作成 - すぎゃーんメモ
続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿 あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち 歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂「ライブアイドル」。俗に「地下アイドル」と言ったりする。 ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち 活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。 そんな中、近年登
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
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DeepLearningによるアイドル顔識別を支える技術 / 2017-08-04 builderscon tokyo
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