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faceとopencvに関するmanabouのブックマーク (5)

  • 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。 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

    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
  • 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

    RICOH THETA + OpenCV で 360° 顔検出 - Qiita
  • 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

    openCVで効率的に大量画像を顔検出するためのtips - Qiita
  • 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

    TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
  • 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

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