あまりにも未熟な日本の「顔」画像利用の議論｜一般社団法人次世代基盤政策研究所（NFI）
一部修正のお詫び本文中に私の誤訳がありました。以下の通り、原文に基づいて修正をいたしました。私も未熟でした。Twitterでのご指摘ありがとうございました。 【修正前】 顔認識には様々な形態がある。具体的には、スマートフォンのロック解除などの利用者認証や、渡航文書(1対1のマッチング)と照合した本人確認・国境通過時の確認などに利用できる。顔認識は、人物の画像をデータベースと照合してチェックする(一対多マッチング)遠隔生体認証にも使用できる。これは顔認識の最も押し付けがましい形であり、EUでは原則として禁止されている。 遠隔識別目的のための生体データの収集と利用は、基本的権利に特有のリスクを伴う。GDPRはすでに、特定の条件の下での場合を除き、自然人を一意に識別する目的で生体情報を処理することを原則として禁止している。具体的には、遠隔生体認証は、実質的な公共の利益のためにのみ行うことができる
Raspberry Pi のカメラモジュールとFACE++で顔識別する - Qiita
先日RaspberryPiにOpecCVをインストールしてみました。（Raspberry Pi のカメラモジュールとOpen CV3で顔認識する - Qiita） OpenCVの特徴分類器を利用すれば顔識別も出来るようなのですが、少々難易度が高そうなので、今回は中国製API、FACE++ を利用しました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 / node.js v6.8.1) Raspberry Pi カメラモジュール Raspberry Pi Camera Board Raspberry Pi カメラモジュール専用 Blackケース パルプ・フィクション/ サミュエル・L・ジャクソン ジュールス・ウィンフィールド 13インチ トーキングフィギュア パルプ・フィクション/ ジョン・トラボルタ ビンセント・ベガ 13インチ トーキ
macでOpenCVで顔検出 - Qiita
初めて投稿。 色々調べて、MacでOpenCVで顔検出するサンプル OpenCVがHomebrewなどでインストールされている前提 #include <opencv2/opencv.hpp> int main (int argc, char **argv){ cv::Mat frame, img, gray; cv::VideoCapture cap(0); const std::string cascade_name = "/usr/local/Cellar/opencv/2.4.4a/share/OpenCV/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml"; cv::CascadeClassifier cascade; cascade.load(cascade_name); while (cv::waitKey(1) != 'q') { cap >> f
デジカメの顔検出を“無効化”するゴーグル「プライバシーバイザー」
デジカメの顔検出を“無効化”するゴーグル「プライバシーバイザー」：人間とデバイスの感度の違いを利用したプライバシー保護（1/2 ページ） 国立情報学研究所（NII）の越前功准教授と工学院大学の合志清一教授は共同で、カメラの写り込みによるプライバシーの侵害を、被撮影者側から防止する技術を発表した。人間の視覚とカメラの撮像デバイスの分光感度特性の違いを利用したもの。今回、11個の近赤外LEDを搭載した「プライバシーバイザー」を開発した。 近年のカメラ付き携帯電話端末やスマートフォンの普及、そして、SNSや画像による検索技術（Google画像検索など）の発展により、盗撮（本人に無断で撮影）や意図しないカメラへの写り込みによるプライバシーの侵害が問題となっている。 例えば、観光客が撮影した写真に、自分が意図せず（気が付かない間に）写り込んでしまったとする。撮影者は、その写真を普段利用しているSNS
Face detection with Core Image on Live Video | icapps
In this article I will explain how to do face detection on a live video feed using an iOS 5 device. We will be using Core Image to do the heavy lifting. The code is loosely based on the SquareCam sample code from Apple. To get started, we need to show the live video of the front facing camera. We use AVFoundation to do this. We start by setting up the AVCaptureSession. We use 640x480 as the captur
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
コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ(11) 「顔検出」を高速化する技術
顔検出の高速化1:単純な特徴量「Haar-Like特徴量」による識別器の使用 顔検出はデジタルカメラなどではリアルタイムに顔の位置を検出してくる必要がある処理であります。従って、できるだけ計算量の少ない特徴量を用いていながら、かつパターン認識精度の高い識別器により各探索窓ごとの処理を行う必要があるわけです。 この目的を達成するために顔検出では「Haar-Like特徴量」というシンプルな特徴量を用いてBoostingの学習する強識別器における各弱識別器を作成します。 Haar-Like特徴量の値は、探索窓中の中で計算対象である矩形中の黒色の領域のピクセル値の和の値から白色の領域のピクセル値の和の値を引いただけの非常にシンプルな値です。この矩形の配置場所は探索窓のどこにどう配置しても良い事から、探索窓中に数万通りの配置場所の可能性があることになります。 従って、探索窓が例えば20×20ピクセル
【コラム】比較： iOS5搭載の顔検出API v.s. Android 4.0... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 iPhone/iPadユーザの皆様はiOS５の公開にフィーバーしていると思いますが、Androidの新バージョンAndroid 4.0 (Ice Cream Sandwich)の発表会も来週10/18日に迫っています。 そこでこの記事では、両者にそれぞれ新規に搭載される「顔処理」機能の新APIの紹介・比較を行ってみます。 iOS5に新規搭載される「顔認識」API Appleは昨年2010年、スウェーデンのPolar Roseという会社を買収しました。Polar Roseは顔検出/認識技術をメインとした技術
Webカメラを使って顔認証ログインを実現 PAM Face Authentication
PAM Face Authenticationは、Webカメラを使った顔認証システムを構築するためのソフトである。ログイン画面でパスワードを入力する代わりに、パソコンに接続したWebカメラが認識した顔の映像で、認証処理を実行する。 パソコンにログインするときや管理者権限のコマンド（「su」や「sudo」など）を実行するとき、通常はあらかじめ登録した文字列のパスワードを入力する。PAM Face Authenticationは、このパスワード入力を顔認証に置き換える。パソコンに接続可能なWebカメラさえあれば、簡単に顔認証システムを構築できる（写真1）。
【連載】コンピュータビジョンのセカイ - 今そこにあるミライ (8) 人間の顔があるかを判断する「顔検出」技術(1) - 「顔検出」と「顔認識」 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
コンピュータビジョンによる代表的な技術「顔検出」 あなたはデジタルカメラをお持ちでしょうか。デジタルカメラを触ったことがある方なら、「レンズを人物の顔に向けると自動的に顔の位置を検出して四角形で囲ってくれる」という機能をご存知と思います。このような、人間の顔の位置を自動検出する技術を「顔検出(face detection)」と呼びます。 登場当初は目新しいものであった顔検出も、今では各社デジタルカメラに標準搭載されるようになりました。また、インターネットやPCになじみの深いあなたなら、Facebook、Picasa、iPhotoなどで写真を管理されている方も多いと思いますが、こういった写真管理アプリケーションにも、顔検出機能が搭載されるようになりました。 このようにデジタルカメラや写真アルバムアプリケーションで標準的に使用されているという現状の普及度や知名度を考えると、今回紹介する「顔検出
haarlike+カスケードで顔認識 - スズメレンダラー・クマ将棋の開発日記
openCVやデジカメとかでやっている顔認識を作ってみました。 ハールライクという矩形フィルタの組み合わせでできます。 顔データベースからの学習は大変そうなんですが、既にパラメタが学習 されていれば、結構簡単に作ることができます。 学習結果は、OpenCVのhaarcascade_frontalface_default.xmlという1MBの ファイルがあるので、それを使います。 xmlファイルの中身はこんな風に、矩形フィルタの情報と、しきい値T, 重みleft, rightがずらずらとならんでいます。 （見づらいですが、クリックしてオリジナルサイズでみるとわかりやすいです） 各段がステージで、横方向は各ステージが持っているフィルタです。 やり方は簡単で、矩形フィルタの応答値Rがしきい値Tを超えていれば スコアにrigthを足す。そうでなければleftを足す。 これをステージの全フィルタで、
C#からOpenCVで顔を検出して"ゆっくり"してみよう - Bug Catharsis
なにやら↓こういうのが流行っていたようですね。 元ネタ Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace Yukkurizer - アニメキャラゆっくり化CGI 何かを受信(^o^)ノ *1 ゆっくりしてみよう というわけで、やつけで適当にC#でゆっくりしてみました。 C#やVB.NET、あるいはIronPythonなどでOpenCVを簡単に扱えるクロスプラットホーム.NETラッパーである*2、 Emgu CVというオープンソースのライブラリを使って顔を検出しています。 今回はOpenCVをインストールすることでデフォルト提供されている顔検出のhaarcascade(XMLファイル)を利用していますが、 アニメ顔を認識するように調教した学習させたhaarcascadeを使えば、元ネタと同等のことができるでしょう。 たいした内容ではありませんが、以下C#のサンプルコードで
HTML5 + Canvas + JavaScriptによるWebベースの顔認識「ccv」 | MOONGIFT | オープンソース・ソフトウェア紹介を中心としたITエンジニア/Webデザイナー向けブログ
ccvはHTML5とCanvasタグを使ってWeb上で顔認識を行う。C言語によるライブラリもある。 [/s2If] ccvはWebベースまたはC言語製のオープンソース・ソフトウェア。最近の写真管理ソフトウェアの流行として顔認識がある。デジカメやプリンタでも顔認識機能を搭載し、自動的に明るくしたりするものもある。風景写真なども良いが、やはり人が写っている写真のが楽しいのだ。 そんな顔認識技術はWebベースでも提供されるようになっている。特にFacebookのようにSNSの中で使う場合は友人を自動認識させることでより活発な交流を促せるのだ。Webベースでの顔認識をHTML5/Canvasで行うのがccvだ。 実行例 via Tibetan Girl near Mount Everest | Flickr - Photo Sharing! ccvは元々C言語で開発されているコンピュータビジョンラ
OpenCVで遊んだ - nyanp::blog
同期とOpenCVやらARToolkitやらの環境を構築して遊んでみた．以下はWebカメラから動画を取り込み，リアルタイムに顔検出するコード． 参考：カメラ利用の基本形 - OpenCV@Chihara-Lab. opencv.jp - OpenCV-1.0:CV 物体検出（Object Detection）リファレンス マニュアル - #include <iostream> #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> int main(int argc, char *argv[]){ int key = 0; CvCapture* capture = NULL; IplImage* captureImage; IplImage* outputImage; if(NULL==(capture = cvCaptureFromCAM(-
detectFace(); - 顔検出Webサービス
2018.04.04 detectFace();SDKの提供を終了しました。 2015.02.09 ポストされたjpeg画像にexifのorientation情報が付いている場合、 APIがそれを解釈するようになりました。 (Flash製サンプルでは事前の処理でexif情報が削除されてしまうため、 APIはorientationを認識できません) 2011.06.12 APIに若干の機能追加を行いました。 既存のクライアントとは完全な互換性があります。 入力画像の傾向に応じて検出モードを選択できるようになりました。 詳細はリファレンスを参照して下さい。 サンプルコンテンツ「簡易サンプル」を、 APIの新しい機能を使うように変更しました。 2010.08.26 APIに若干の機能追加を行いました。 既存のクライアントとは完全な互換性があります。 特徴点毎に信頼度が付加されるようになりました。
【コラム】攻略! ツール・ド・プログラミング (22) Face.comが無料公開した顔認識APIとは | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Face.comとは Face.comは、デジカメで撮影された写真の中から顔の位置などを自動で認識し、それにタグを付けて分類することができるオンラインサービスである。Face.comでは、スキャンした写真から顔にあたる部分を探し出し、その特徴(目や鼻などのパーツの位置や性別、眼鏡をかけているかなど)を記録する。利用者は検出された顔に対してタグを付け、友人などに公開することができる。そして利用者やその友人が他の写真を閲覧したりスキャンさせた際に、そこに写っている顔と近い特徴を持った顔の情報をFace.comが保持していれば、その顔に付けられたタグが新たにスキャンした顔に自動で適用される。 たとえば、筆者がいくつかの顔写真をアップロードして、検出された自分の顔に"takaaki"というタグをつけたとする。すると、次に誰かが筆者の顔写真をアップした際には、Face.comはそれを筆者の顔であると
顔認識APIを無料公開 商用利用もOK
ソフトウェア開発のインクリメント（東京都多摩市）は5月21日、顔を含む画像を送ると、顔や目、鼻などの位置を認識して座標データを送り返す顔認識APIを提供するサイト「detectFace（）;」を公開した。APIの提供は無料で、商用利用もできる。 顔、目、鼻、口、眉の位置と輪郭を認識し、その座標データをXML形式で送り返すWeb API。各パーツの輪郭情報まで提供するため、凝ったアプリケーションを構築できるという。 同APIを使ったサンプルサービスとして、画像をアップロードすると、画像中の人間の顔がパンダのイラストに変わる「ぱんだら」も公開している。 「価格はまちまちだが、顔認識エンジンの価格は安くても100万円以上。高い場合には1000万円以上するものもある」ため、個人のアプリ開発者は顔認識エンジンを使ったWebアプリが作りにくかったという。「今まで高価で手が出せなかったデベロッパーやWe
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Cocoaの日々: 顔検出のサンプルプログラム - SquareCam
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