パターン認識・画像処理手法の解説＠栗田多喜夫先生独立行政法人 産業技術総合研究所 (AIST) 脳神経情報研究部門 副研究部門長 〒305-8568 茨城県つくば市梅園1-1-1 つくば中央第2 Tel: 029-861-5838 Fax : 029-861-5841 E-mail: takio-kurita (AT) aist.go.jp
Image::ObjectDetectを使った顔認識サービスまとめ - spiritlooseのはてなダイアリー
この前 http://d.hatena.ne.jp/spiritloose/20070308/1173314595 で作ったImage::ObjectDetectですが、Perlな方々にいろいろと遊んでいただいているようで、どうもです。 とりあえず以下自分用まとめ。 Perl & Image::ObjectDetect 404 Blog Not Found:perl - 顔を認識するcgi 顔にエフェクトをかけてプライバシーを守るWebサービスの作り方まとめ id:k-z-h - 顔を認識するCGI 顔認識＆合成 antipop - The Laughing Man Hacks You! The Laughing Man Hacks You! 「顔面認識→笑い男貼り付け」ツールがすごすぎる！ | i d e a * i d e a Ruby RubyForge: ObjectDetect:
Imager::AnimeFaceのページ
Perlから(も)使える静止画を対象としたアニメ顔検出ライブラリです。※Ruby版もできました。 ここは主に技術的な内容について紹介するページになっています。 ライブラリの使い方や機能の紹介は Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFaceにあります。この記事は僕自身が書いてます。 （画像はヤスヒロさん撮影の写真) もくじ アニメ顔検出とは？ Imager::AnimeFaceとは？ より詳しい説明 デモ ダウンロードとインストール アニメ顔検出とは？ アニメ顔検出とは、無作為に提示されたひとつの画像データの中に存在する全てのアニメ顔の位置を見つけることです。多様なアニメ顔をひとつの顔クラスとし、画像上のさまざまな領域について『顔』と『顔以外』に正確かつ高速に分類する問題になります。 多くの場合、1枚の画像には0～20個程度の顔しか存在していません。これに対して顔以外
アニメ顔認識技術の実装とその応用 | スラド IT
詳しい説明はあえてしない。 このライブラリの説明を読んだあとで、これを応用した実装をゆっくり見ていってほしい。 他にどのような応用方法があるか、アレゲな皆様のアイディアを伺いたいところだ。勝手に目線、とかモザイクとかはぱっと思いついたのだが。
顔画像処理技術の研究動向と応用事例 - A Successful Failure
情報処理に2ヶ月連続で顔画像処理技術のサーベイが掲載されている*1,*2。サーベイ著者らの研究業績紹介にやや偏っている印象があるが、興味深く、有用なサーベイとなっているのでポイントだけ整理してまとめておく。なお、最近話題になったモノを中心に元論文にはない複数の項目を追加している。 顔画像処理技術 顔検出 画像の中から漏れなく誤りなくリアルタイムで顔の位置を検出する技術。動画処理時にはトラッキングも必要。 ViolaとJonesによるHaarタイプの特徴量を用いた高速顔検出手法*3をベースとして多くの改善手法が提案されている。 顔特徴点検出 顔の性別、年齢を含めた属性推定や個人識別を行うために、顔の各器官の特徴点の検出を行う技術。 多種特徴点抽出に対応したCootesらのActive Shape Model(ASM)やActive Appearance Model(AAM)が有名*4。拡張・
uihalizer - みんなお花畑になーれ
初春飾利さんのように、みんな頭がお花畑になってしまう素敵な素敵なWebサービスです。あの初春飾利さんのように、みんな頭がお花畑になってしまう素敵なWebサービスです。 ご本人から一言 とある科学の超電磁砲＜レールガン＞のご本人からコメント貰えれば掲載します。 ういはらいずする 画像のパスを指定してください。2次画像でお願いします！ どれがいいか分からない場合は、 このあたり の画像を使ってみましょう！ぬっへぇ！ 上手く初春にならない ういはらいずする画像を選ぶ際は、以下の点を注意してみてください。 お花の成長までには多少、時間が掛かります。 画像は2次元の画像を用いてください。惨事ではダメです。 形式は jpeg, gif, png を利用してください。マイナーなのは勘弁してください。 横顔や極端に傾いた顔ではいけません。うしろあたまも対応していません。 あまり大きすぎる画像は使用しない
[機械学習] bayon+LSHIKITを使って画像クラスタリング - tsubosakaの日記
bayonを使って画像からbag-of-keypointsを求める - のんびり読書日記の記事を読んで、クラスタリングを行う際の入力データを作るために文献[1]にある方法が利用できると思って実験してみた。 局所特徴量を持ったデータの取扱い 画像データの分類などを行う際にSIFTのような画像中の特徴点(keypoint)を抽出するということがよく行われる。 例えばSIFTを用いる場合は各keypointは128次元のベクトルとなり、画像ごとにいくつかのkeypointが抽出される。ここで抽出されるkeypointの数は画像ごとに異なる。このため、画像間の類似性を比較するのは困難である。 これに対するアプローチとしては一つは画像中の特徴点同士の全対比較を行う、もしくはマッチングをとるという方法が挙げられるがこれは計算量が非常に大きい。 別の方法としてヒストグラムを利用するという方法がある。これ
![[機械学習] bayon+LSHIKITを使って画像クラスタリング - tsubosakaの日記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4726d0fe10c94d023f9d3751369bf10a254dda5e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Ft%2Ftsubosaka%2F20100130%2F20100130195850.png)
かがみん検出プログラム - 穴日記
アニメ顔検出ライブラリを使ってらき☆すたの動画よりかがみんだけを抽出するプロジェクトを開始しました。 アニメ顔検出ライブラリってのは http://anime.udp.jp/ のことで、画像を放り込むだけで画像中のアニメ顔を検出してくれるすばらしいライブラリです。今回は、らき☆すたの動画を画像に分割、一枚一枚に対して上記のライブラリを適用。その後、抽出された画像に対してさらに処理を行うことでかがみんの抽出を行います。 まず、アニメ顔ライブラリの導入ですが、おおむね上のサイトに書いてあるとおりにすればできるでしょう。ただ、私は共有ライブラリにパスを通していなかったため結構はまりました。ldconfigとかでぐぐればやり方はわかるでしょう。 抽出された画像に対する後処理は二段階に別れ、まず第一段階で柊姉妹とそれ以外をわけます。第二段階ではさらにつかさとかがみんを分けています。 柊姉妹とそれ以外
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