iPhoneの自撮りで本物そっくりな動く3Dリアルアバター 米Metaが技術開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米MetaのReality Labsの研究チームが開発した「Authentic Volumetric Avatars from a Phone Scan」は、スマートフォンで自撮りした短時間のスキャン画像から、本物そっくりの3D頭部アバターを生成するシステムだ。異なる視点やフォトリアリスティックな表情を表現し、高い忠実度で再現する。 現在、実在する人物のアバターを作成するためには膨大な人物データを取得する必要があり、そのデータを収集するには大規模なマルチビューキャプチャーシステムを必要とする。そのため軽量なデータキャプチャー、低遅延、許容できる品質でのアバター作成プロセスを自動化することが
1回のスキャンで顔の「シワから毛穴まで」再現 リアルな皮膚の動きも自動生成
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 南カリフォルニア大学、USC Institute for Creative Technologies、Pinscreenによる米研究チームが開発した「Dynamic facial asset and rig generation from a single scan」は、1回スキャンしただけで、その人の高精細な顔と忠実度の高い動きを自動生成可能にする深層学習フレームワークだ。顔のアニメーションに合わせてリアルな皮膚の動きを再現する。
似ているヘアカット写真を見つける画像認識AI 「Yahoo! BEAUTY」の新機能で活用
ヤフーは2月15日、ヘアスタイル検索サービス「Yahoo! BEAUTY」に独自の画像認識AIを使った新機能を導入したと発表した。ユーザーの好みに合うヘアスタイル画像の表示精度がアップしたという。 入力した名称のヘアスタイル画像を表示するもの。従来は画像に付けられたハッシュタグを基準に類似画像を表示する仕組みだった。 新機能ではAIがヘアスタイルの特徴と髪の毛の色を識別し、類似画像を表示する方式に変更。識別方法には画像認識で精度が高い学習手法とされる「Convolutional Neural Network」（CNN）を採用した。 ヤフーによると、学習対象は「ショート」「セミロング」といった髪の長さ、 「マッシュ」「ひし形」などの髪形のシルエット、「ワンカールパーマ」「外ハネ」のような毛先の動き、「クール」「ガーリー」といったヘアスタイルへの印象に至るものまで多岐にわたるという。 類似画像
顔特徴量の関係性を規定しない新しい顔認識アルゴリズム「BioMetricNet」とは？
3つの要点 ✔️ ユークリッド距離や角度距離など特徴量間の関係性を事前に定める必要がない新しいアルゴリズム「BioMetricNet」を提案 ✔️ 代わりに、マッチングと非マッチングが事前に定められたそれぞれの分布に従うよう学習 ✔️ 顔認識で高精度を達成している手法（CosFace、ArcFace、SphereFace）と比べて、一貫して高い精度を報告 The Effect of Wearing a Mask on Face Recognition Performance: an Exploratory Study written by Arslan Ali, Matteo Testa, Tiziano Bianchi, Enrico Magli (Submitted on 13 Aug 2020) Comments: Accepted at ECCV2020 Subjects: Com
ZoomやSkypeでリアルタイムに他人になりすませるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」
自宅からリモートワークを行う際、ZoomやSkypeといったオンラインビデオ会議ツールを使用するケースがよくあります。オンラインビデオ会議ツールではウェブカメラを使って自分の顔を映しますが、アルゴリズムで別人になりきってオンラインビデオ会議に参加できるオープンソースのディープフェイクツール「Avatarify」が公開されています。 GitHub - alievk/avatarify: Avatars for Zoom and Skype https://github.com/alievk/avatarify This Open-Source Program Deepfakes You During Zoom Meetings, in Real Time - VICE https://www.vice.com/en_us/article/g5xagy/this-open-source-pro
モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace - Qiita
モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFaceDeepLearningMetricLearningFaceRecognition はじめに 顔認識 (face recognition) 等の個体識別問題において、距離学習は非常に重要です。ここで個体識別問題というのは、顔認識を例に取ると下記のようなものです。 2つの顔画像ペアが与えられた際にその顔画像ペアが同一人物のものであるかを判定する1:1認証 N人の顔画像データが予め与えられた状態で、個人が特定されていない顔画像が入力された際に、その顔画像がN人のうちどれであるか、またはどれでもないかを判定する1:N認証 何故距離学習が重要かというと、クラス分類問題とは異なりクラス数が不定で各クラスに属する画像を事前に得ることができず1、クラス分類問題として解くこと
不審者の監視や迷子探しに 複数のカメラから移動する人物をリアルタイム追跡――NTTとパナソニック、映像監視ソリューションを共同開発 - ITmedia エンタープライズ
日本電信電話（NTT）とパナソニックは2018年10月3日、複数の監視カメラの映像から同一人物を認識し、継続的にモニタリングできるセキュリティソリューション「リアルタイム人物トラッキング」を共同開発したと発表した。2018年度中に両社から順次発売を開始する。 リアルタイム人物トラッキングは、パナソニックがカメラ・映像機器メーカーとして培ってきた映像解析技術や顔認識技術と、NTTのディープラーニングによる映像解析技術とその高速処理基盤、広域ネットワークを組み合わせて開発された。 顔認識に加え、顔以外の人物の特徴や、物体を認識する技術も活用することで、監視カメラのライブ映像や録画映像から、ターゲットとなる人物を高精度に検知。顔が不鮮明な画像や、後ろ姿のみの画像でもターゲットを検知でき、「いつ、誰が、どこにいたか」を追跡できる。 また、複数の監視カメラ間をまたいで、移動するターゲットをリアルタイ
大量の顔認証カメラで来店客を分析、パルコヤが新たな店舗支援
私たちの生活に欠かせなくなったショッピングセンター。天井を見上げると、数多くのカメラが設置されている。顧客の安全を守りつつ、万引き犯といった危険人物を警戒するなど、カメラは人が大勢集まる場所にはなくてはならない機器になった。 そしてついに、衣料品店や雑貨店、飲食店などが立ち並ぶ商業施設内のテナントのほぼ全てをカメラで撮影するという、国内初の大胆な試みまで始まった。2017年11月にパルコが東京・上野に開業した「PARCO_ya（パルコヤ）」だ。 全館に230台のカメラを据えて開業 館内に設置したカメラの総数は約230台。しかし、これらは通常の監視カメラとは異なる。約60店のテナントの客層分析に用いる「顔認証カメラ」が、各店に1台ずつ。それとは別に、テナントごとの来店者数を測る「カウントカメラ」を店舗の入り口の数に応じて1台から数台設置した。2種類のカメラを合計すると、約230台になる。 こ
英国ノッティンガム大学等、1枚の2D顔写真から3D顔モデルを機械学習を用いて作成するアルゴリズムを論文にて公開。任意の顔画像ですぐ試せるオンラインデモあり
英国ノッティンガム大学等、1枚の2D顔写真から3D顔モデルを機械学習を用いて作成するアルゴリズムを論文にて公開。任意の顔画像ですぐ試せるオンラインデモあり 2017-09-15 英国のノッティンガム大学とキングストン大学の研究者たちは、単一の2D顔画像から3D顔モデルを推測し作成するアルゴリズムを論文にて発表しました。 Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression（PDF） AaronJackson/vrn（GitHub） 単一の2D顔画像から3D顔モデルを推測するために、60,000枚以上の2D写真と3D顔モデルデータセットを畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で訓練しました。 ブラウザ上で今すぐ試せるオンラインデモも公開されており、任意の顔写真をア
パナソニック、ディープラーニングで世界最高水準の顔照合を実現
パナソニックは5月10日、ディープラーニングの応用で世界最高水準の顔照合技術を開発したと発表した。 これはシンガポール国立大学との共同研究によるもので、ディープラーニングと誤りを抑制する類似度計算手法を組み合わせ、人間の目でも顔の判別が困難な左右90度近い横向きや、照明の明暗が強い屋外環境、サングラスなどで顔の一部が隠れているような状態でも顔照合可能という。 ディープラーニングの技術としては、異なる訓練を行なった2つのニューラルネットワークの相補性を探索するなどの手法が用いられており、さらに撮影環境に合わせた類似度計算を行なっている。結果はアメリカ国立標準技術研究所のベンチマークを用い、世界最高水準の顔照合性能と実現したとしている。 パナソニックでは、監視カメラに写った要注意人物の自動検出や公共施設の監視など、商用化して各種用途に活用するとしている。
顔写真の差別的フィルタでまた物議、顔変換アプリ「FaceApp」が謝罪
顔変換アプリの「FaceApp」が、「HOT」というフィルタで肌の色が白くなるようにしたために、この種のフィルタをめぐる人種差別騒動の新たな一例となった。 FaceAppはここ数週間、ユーザーたちがこの写真編集ツールで変換した自分の顔写真を投稿し始めたことから、人気を集めている。このアプリを使うと、しかめっ面の写真を、米国人プロレスラーのジ・アンダーテイカーのような不敵な笑みに変えることもできる。 Just learned the best thing to do in this app is make Undertaker smile pic.twitter.com/a8FRW15QFV — Big Money Ribera (@TheEricTables) 2017年4月15日 FaceAppで想定されている使い方は、ユーザーが顔を若く（または年寄りに）見せたり性別を入れ替えたりして、
AI技術を使って顔写真を笑顔にするアプリ「FaceApp」が公開 真顔でも白い歯を見せる想像以上のいい笑顔に
AI技術を使って顔写真を笑顔にするアプリ「FaceApp」が公開されています。自分や友達の顔で遊んでみると楽しそうです。 AI技術で笑顔に 「FaceApp」は、アプリ内に「SMILE」や「OLD」などのフィルターが用意されており、読み込んだ顔写真を笑顔や老け顔に編集できるというアプリです。実際に使用してみると、真顔の写真も自然な笑顔になりました。「OLD」フィルターは老後の自分が見えてしまうようで、すこし悲しくなってしまうかもしれません……。 笑顔以外のフィルターもあります 「FaceApp」ではニューラル・ネットワークが活用されており、画像はクラウドに送信されて編集されています。「FaceApp」は無料で、現在iOS版のみの提供となっています。海外メディアの情報によると、Android版は現在α版で準備が進められており、近いうちに公開されるようです。今後のアップデートでフィルターの追加
最強の盾はAIと人力のタッグ！ 最新のエントランスセキュリティシステムがまもなく誕生
Evolv Mosaiqシステムのイメージ（写真提供：Evolv Technologies, Inc） 空港のセキュリティチェックは厳しくなる一方だが、危険物の持ち込みやセキュリティのうっかりミスは解消できず、検査を待つ長い列が伸びるばかりで、いまだに根本的な問題解決が見つからない状況だ。 そうしたなか、セキュリティチェックシステムを開発しているEvolv Technologyが発表した新しいシステム「Evolv Mosaiq」は、現状のシステムにAIとスマートセンサーと人間の知恵を組み合わせたオープン・アーキテクチャーシステムで、公共交通や施設においてスムーズで正確なセキュリティチェックを実現できるとしている。 「ポケットの中身の金属がなにか」をディープラーニングで判定 通常のセキュリティゲートは金属探知器がベースなので、鍵やコイン、ベルト、靴まで別々に検査機を通すしかなく、さらにボディ
米Amazon、画像認識で表情まで判別できる「Amazon Rekognition」のサービス提供を開始 | IoT NEWS
2016-12-122016-12-12 米Amazon、画像認識で表情まで判別できる「Amazon Rekognition」のサービス提供を開始 本内容は米国ラスベガスで開催された技術者・開発者向けのグローバルカンファレンス「AWS re:Invent 2016」で発表されたものである。 画像検出のための深層学習 コンピュータに人間と同じレベルの理解力を与えるのは、非常に難しいタスクであると証明されている。数十年に渡り、コンピュータ科学者は多くの異なる手法でこの問題に立ち向かってきた。今日、この問題に対する最良の解として広く同意を得られているのが、深層学習を用いたものだ。深層学習は特徴量の抽象化とニューラルネットワークの組合せを使うことで、魔法と見分けがつかないような結果をもたらす。 しかし、それには相応のコストがかかる。まず、学習段階で沢山の仕事をこなす必要がある。本質的には、学習ネッ
オムロンが「世界初」AI搭載センサーを発表、自動運転に適用へ （EE Times Japan） - Yahoo!ニュース
■手のひらサイズのカメラ1台で オムロンは2016年6月6日、人工知能（AI）を搭載した車載向けセンサーを開発したと発表した。同センサーは、オムロンが20年以上蓄積してきた顔画像センシングと、連続した時間的変化を伴う事象の認識を可能にする「時系列ディープラーニング」を組み合わた「ドライバー運転集中度センシング技術」で実現した。 【運転手の状態をリアルタイムに判定】 同技術によって、運転手のさまざまな行動や状態をセンシングし、安全運転に適した状態かをリアルタイムにレベル分けして判定することが可能になる。同社によると、運転手が運転に適した状態かリアルタイムでレベル分け判定できるセンサーは「世界初」だ。 時系列ディープラーニングは、連続したデータを扱うために大規模なサーバシステムへの接続が必要だった。同技術は、カメラから取得した映像データを、「高解像度の顔映像」と「おおまかな動作」の映像に
OpenFace：Deep Neural Networkによる顔の個人識別フレームワーク
顔画像で個人を識別できるオープンソースフレームワークを見つけた。 コンピュータービジョン系で有名なカーネギーメロン大学がPythonとTorchで開発したもの。Apache 2.0 Licenseとのことなので著作権の表示、変更箇所の明示があれば商用利用も可能。(ただし追記参照) OpenFaceは、Deep Neural Networkによる顔認識をPythonとTorchで実装したもので、CVPR 2015で発表された論文FaceNet:A Unified Embedding for Face Recognition and Clusteringに基づいています。Torchによって、CPUやCUDA上でこのネットワークを実現しています。 カーネギーメロン大学のSatya研究グループのBrandon Amosが開発しました。 ソースコードはGitHubのcmusatyalab/openf
富士通がディープラーニングを活用したサービスを発表
富士通がディープラーニングを活用したサービスを発表：分析技術の提供と、顔認識サービスの共同開発を展開 富士通は2016年2月4日、深層学習（ディープラーニング）技術を活用したサービス提供や、企業と共同でのサービス開発の実施を発表した。 1つは、現在提供しているビッグデータ分析サービス「FUJITSU Intelligent Data Service データキュレーションサービス」に、新たにディープラーニングを使った分析メニューを盛り込むというもの。もう1つは、コスメ・美容情報を扱うサイト「Hapicana（ハピカナ）」で、顔画像データにディープラーニングを適用、新たなレコメンドサービスを、運営元であるクーシーと共同で開発するもの。 データキュレーションサービスのメニューにディープラーニングを盛り込む メニューにディープラーニングを盛り込むFUJITSU Intelligent Data S
ロシアの新興企業N-Tech.Lab、顔認証でGoogleを出し抜く | IoT NEWS
2021-09-092015-12-18 ロシアの新興企業N-Tech.Lab、顔認証でGoogleを出し抜く N-Tech.Labは、ワシントン大学が開催した顔認証アルゴリズムの世界コンペで優勝した。ロシアの主要経済日刊紙Vedomostiが伝えたところによると、ロシアのプログラマーによって開発されたこのアルゴリズムは、Googleが開発したFacenetと呼ばれる製品など、100以上の他のシステムを出し抜いた。 N-Tech.Labのチームは、個人の顔の特性を復元することができる人工ニューラルネットワーク（生物学的神経回路網からヒント得てできたモデル群）に基づいた特別の顔認証アルゴリズムを開発した。N-Tech.Labのソリューションは、大きなデータセットの中で検索するに当たって最も正確なものであると断言された。それらは100万人の顔において73.3％の精度を達成した。 この指名におい
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