眠気を判定！目のまばたき検知をDlibとOpenCVを組み合わせて数十行で作る - Qiita
モチベーション とあるイベントで、ドライバーの眠気をアラートする仕組みを画像処理と温度センサーで実現する、そんな展示を見つけました。画像処理には知見があったので、よし俺もやってみようと思い立ったのが始まりでした。それと、眠くないのに「よく眠そうな顔をしている」と、大きく開く目ではないことから誤解を招くことがあり、本当は眠くないことを証明してやるぞ。という気持ちも重なりました。 完成イメージ 眠そうになったら「Sleepy eyes. Wake Up!」とやさしい心の声で起こしてくれる。 さぁやろう 流れは、こうです。 まず、顔を検出し、その顔の枠から目を検出する。 目の大きさを図って、開いている時と閉じている時の何らかの差を見つける。 その差を見つけたら、アラートを画面に表示させる。 差ってなんだろう。と思いながら。。。 OpenCVのHaar-like特徴分類器で実装してみるが、まばたき
夢ナビ講義 | 夢ナビ 大学教授がキミを学問の世界へナビゲート
夢ナビとは、高校生が漠然とした抽象的な関心事から、「潜在的な夢や目標」に発展する具体的な学問分野を見つけ出すためのサポートサイトです。夢ナビ教授が将来の進路へとナビゲートします！
会議中にスマホを触る政治家を機械学習と画像認識で検出
会議の最中であるにもかかわらず、政治家が集中せずに手遊びしていたり居眠りしていたりする様子が中継に映り込むことがあります。これを、中継映像から機械学習と画像認識を用いて自動的に検出し、TwitterとInstagramのアカウントで映像付きで報告する仕組みが運用されています。 The Flemish Scrollers, 2021-2022 – Dries Depoorter https://driesdepoorter.be/theflemishscrollers/ Machine Learning Detects Distracted Politicians | Hackaday https://hackaday.com/2022/01/17/machine-learning-detects-distracted-politicians/ ベルギー人アーティストのドリス・ディポーター氏
製造現場で活躍広がる「画像×AI」、どういう場で生きるのか
製造現場で活躍広がる「画像×AI」、どういう場で生きるのか：スマートファクトリー（1/2 ページ） グルーヴノーツは、「製造×画像AI」をテーマに2020年4月14日、オンラインセミナーを開催。グルーヴノーツ アカウントエグゼクティブ 岩野敦氏が製造業向けのインフラ設備・機械の保全・安全管理業務における画像AIの活用事例などを紹介した。 グルーヴノーツは、「製造×画像AI」をテーマに2020年4月14日、オンラインセミナーを開催。グルーヴノーツ アカウントエグゼクティブ 岩野敦氏が製造業向けのインフラ設備・機械の保全・安全管理業務における画像AI（人工知能）の活用事例などを紹介した。 AIと量子コンピューティング技術を活用した「マゼランブロックス」 グルーヴノーツは福岡市に本社を置くソフトウェア会社で、社員数は約50人。AIや量子コンピュータを利用した組み合わせ最適化ソリューションなどを提
ディープフェイクの行き先は今のところ身も蓋もない｜阿楠
顔が別人に差し替えられた映像を初めて見たときはとても驚いて、気持ち悪いけれど、わくわくもしました。ディープフェイクっていうんだなあ、ＡＩってやっぱり凄いなあと思いました。 ディープフェイクでしびれまくった動画がありまして、シャイニングのジャック・ニコルソンをジム・キャリーにしちゃったこちらの作品です。ジム・キャリーのシャイニングもめちゃくちゃ怖いです。 ディープフェイクの映像は顔のパーツの位置や輪郭に違和感を感じやすいですが、この映像はほぼ違和感がなくて感動します。 もとはGIGAZINEさんで知りました。シャイニングの他のシーンも紹介されています。
凛世の自転周期を計測する - Qiita
■緊急告知■ 杜野凛世フィギュア 100時間連続配信をYoutubeで実施します！！ GW中、回転台の上に乗せた凛世のフィギュアを100時間放送し続けるだけの配信です。 開始時間は明日2日(土)の11時！#シャニマス #凛世100時間配信 ⬇️待機所⬇️https://www.youtube.com/watch?v=kZZt3OCrbDU&feature=youtu.be pic.twitter.com/khhkrddmTc — amiami_product (@amiami_products) May 1, 2020 【シャニマス】杜野凛世フィギュア 100時間耐久配信！！ 〈amiami〉 体験版: 【シャニマス】杜野凛世フィギュア 30分間ミニ耐久配信！！ 〈amiami〉 いえ、プロデューサーさまに、お喜びいただく…… それだけが、凛世の幸せなのです いや、なんていうか…… ちょっ
自動運転車向けLiDARの開発が過熱、新方式の提案が続々と
自動運転車向けLiDARの開発が過熱、新方式の提案が続々と：オートモーティブワールド2020（1/2 ページ） レベル4以上の自動運転システムにおいて重要だとされるLiDAR。本稿では「オートモーティブワールド2020」に出展したLiDARメーカーの最新技術を紹介する。 自動運転車に欠かせないセンシング技術。悪天候や夜間でも確実に周辺環境を認識するには、さまざまな検知方式のセンサーを組み合わせることが定石だ。その中で、ドライバーが関与しないレベル4以上の自動運転システムにおいて重要だとされるのがLiDAR（Light Detection and Ranging、ライダー）だ。可動部品をなくして信頼性を高め、小型化を図るのが各社のLiDAR開発に共通するトレンドだが、併せて求められる物体の検出精度向上に向けてはさまざまなアプローチがある。 そこで、本稿では「オートモーティブワールド2020」
ダーツが命中するかどうか、刺さる直前に教えてくれる装置を作った - Qiita
ダーツが狙ったところに刺さるかどうか、投げた直後、つまり刺さる直前にお知らせすることで、0.2秒待てば分かることを0.2秒前に知って一喜一憂するためのアプリを作りました。 何を作ったか まず、的に向かってダーツを投げましょう。その様子をカメラで撮影し、その映像をもとにPCで姿勢推定を行います。推定された姿勢をもとに、ルールベースでダーツを投げたことをPCで検知します。 投てきを検知したら、1秒分のデータをさかのぼって機械学習モデルに入力し、ダーツがブル（中心）に刺さるのかどうか予測します。その際、Edge TPUという高速で機械学習の予測を行うデバイスを利用します。 機械学習の判定の結果、ブルに刺さると思ったら「ピンポーン」外れると予測されたら「ブブー」と音がなって知らせてくれます。この時点でまだダーツは刺さっていません。 もし、外れると予測されたら悲しいですよね。まだダーツは刺さっていま
Inkscape について | Inkscape
Inkscape とは何ですか? Inkscape はベクター画像をプロフェッショナル品質で作成・編集できるソフトウェアです。動作OSは Windows, Mac OS X および GNU/Linux で作動できます。このソフトは世界規模のユーザーに、デザインのプロフェッショナルからホビー家にまで、様々な用途のグラフィック(イラスト、アイコン、ロゴ、ダイアグラム、マップ、ウェブ画像)の創作のために活用されています。 Inkscape は、 W3C オープン規格の SVG (Scalable Vector Graphics) を、ネイティブのフォーマットとして採用している、フリーでオープンソースなソフトウェアです。 Inkscape は洗練された描画ソフトであり、その機能の匹敵するのは Adobe Illustrator, CorelDRAW および Xara Xtreme 並みです。 様々
AmazonでAdobe CCが取扱終了。移行先のオススメは「デジハリ」だ！ | TEAM EX NOTES
皆さんはAdobe税、納めてますか？ 私はAdobeが大好きなので納めてます！ 年間数万円しますが、納めないと仕事になりませんからね。 そんなAdobe税に衝撃の展開が訪れたのは今年の4月のこと。なんと、毎度セールで安く買えていたAmazonから、Adobe Creative Cloudの取扱い終了のお知らせが来たのです。 AmazonではAdobe Creative Cloudの取扱が終わっていた契約していたのはAdobe CCのコンプリートプラン（セール中）で、そのお値段はなんと月2700円。 Adobe公式だと月4980円かかるのでかなりの格安です。 昨年はAmazonでセールをやってくれていたので助かりました。 ……なんて言ってたら、こんなお知らせがメールボックスに埋まっていました。 Adobe Creative Cloud 定期購入版をご利用中のお客様へのご案内です。 まことに勝
Affinity – Professional Creative Software
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ディープラーニングで高性能な手の検出器を簡単に作る方法 - Qiita
はじめに とある目的で、ディープラーニングで手を検出したいなと思いやってみました。最初は1から学習して全然性能が出なくて、絶望していたのですが学習済みモデルを使うことで簡単に高性能な検出器を手に入れることができました。頼るべきはネットの集合知ですね。特に@KzhtTkhsさんの以下ツイートに助けられました。 意外と無い不思議🐤 EgoHand Datasetを利用した以下の実装とかならあります🐤🐤https://t.co/h6U7ZENZI2 ハンドサインまでいれるとまず無いので、いつも自作しています……🐤🐤🐤 — 高橋かずひと@リベロ拝命🐤 (@KzhtTkhs) August 15, 2019 ネットに助けられたので、簡単に作りかたを記事にまとめてネットの海に放流いたします。 写真では1つの手ですが、原理的には、複数の手でも検出可能です（両手の検出までは自分でも確認してい
Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第三回) - 技ラボ
「ビッグデータEXPO東京 2015春」に展示しました「Deep Learningを利用したハンドサイン画像認識のデモ」について、全三回に分けて解説します。 今回は第三回、最終回です。デモアプリケーションの核となっている、ハンドサイン画像の学習について解説します。 by NagasawaKazuki 2015/05/11 Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第一回)Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第二回)Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第三回) はじめに ISPは、2015年3月12日(木)、13日(金)にザ・プリンスパークタワー東京で開催された「ビッグデータEXPO 東京」に出展しました。 ブースでは「Deep Learningを利用したハンドサイン画像認識のデモ」と「Deep Learni
【物体検出手法の歴史 : YOLOの紹介】 - Qiita
（2020/12/3訂正：論文中の単語ConfidenceとConfidence score（信頼度スコア）について本項での表現が紛らわしかったのでその修正と合わせて大幅に追記させていただきました。） 本稿は，YOLO【You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection】，を簡潔に紹介したものです． 本項では，YOLOの理解をする上で物体検出の歴史を辿りながら，わかりやすく記述することを心がけました． また，YOLOの論文の内容を忠実にお読みになりたい方は「YOLOv3 論文訳」の方をご参照ください． ※専門性があると判断した用語については日本語訳せずそのまま記述するか，()の中に元の単語を記述しています． YOLOの名前の由来 まず，YOLOという名前の由来から見ていきましょう． YOLOは， “Humans glance at
b-05 ピクセルを操作する - Proessing 学習ノート
pixels[] pixels 配列 画面全体またはPImageオブジェクトを1次元の配列として表したもの color型の配列 (x, y)の情報は pixels[y*width + x] で得られる ※下で具体的に解説 loadPixels() pixelsを読み込み updatePixels() pixelsの更新 幅10ピクセル、高さ4ピクセルの画面には、40個の点がある。 左上から図のように、0から39の番号を割り振りふる。これらが pixels 配列のインデックス（番号）と一致する。 幅7ピクエル、高さ4ピクセルの画面には、28個の点がある。 点(5, 2) の情報は pixels[19] で得ることができる。この19という数は2*7+5（y座標*幅+x座標）で得られる。 幅100ピクセル、高さ100ピクセルの画面には、10,000個の点がある。 幅480ピクセル、高さ320ピク
【JS】360°パノラマ写真からCanvasを使って惑星「リトルプラネット」を作る - Qiita
概要 「リトルプラネット(Little Planet）」というのをご存知でしょうか？ こういう写真です。 ドラゴンボールの界王星みたいな感じのやつですね。 最近THETAが普及して、気軽に360°撮影が可能になりSNSで投稿する機会が増えたことから、こういうキレイな写真を見かけたことがある方は多いと思います。 実はこれ、特別な画像変換ソフトウェアを使わなくてもTHETA等で撮った360°パノラマ写真さえあれば、canvasタグとJavaScriptだけで、Little Planetに加工することができます。 もちろんPhotoShopでも加工が可能です。 加工の仕方さえわかってしまえば、様々な場面で応用ができるでしょう。 自分も最初はどういう加工を施せばいいのかわかりませんでしたが、 Webクリエイターボックスさんの以下の記事で、意外に簡単であることがわかり、ブラウザ上で加工・変換すること
ゲーム製作でHTML5-Canvasを勉強するぞ！！ 第6回 - 紫キャ日記
みなさん、極座標というのはご存知ですか。 点の位置はx座標とy座標であらわすことが多いと思いますが、これは直交座標です。 これに対し極座標と言うのは原点からの方向（角度）と距離で位置を表します。 ゲームでの使いどころとしては、シューティングゲームの弾の移動増分などですかね。 極座標であれば、移動速度（距離）を一定にしていろいろな方向（角度）に動かすことが簡単になります。 今回はあえて違うことに使います。 Canvasでは画像は直交座標で扱われていますが、これをx座標は角度、y座標は距離という風に置き換えて描画します。 そうすると面白い絵がかけます。 なんとなく3Dに見えませんか？ 実はこれをやりたいがために、今回のゲームを作り始めました(^^ ただ、このままだと距離の増加が一定なので、より3Dっぽく見せるにちょっと細工する必要があります。 さて、Canvasでどうやって極座標に変換するかで
b-07 ピクセルを操作する - Processing 学習ノート
pixels[] pixels 配列 画面全体またはPImageオブジェクトを1次元の配列として表したもの color型の配列 (x, y)の情報は pixels[y*width + x] で得られる ※下で具体的に解説 loadPixels() pixelsを読み込み updatePixels() pixelsの更新 幅10ピクセル、高さ4ピクセルの画面には、40個の点がある。 左上から図のように、0から39の番号を割り振りふる。これらが pixels 配列のインデックス（番号）と一致する。 幅7ピクエル、高さ4ピクセルの画面には、28個の点がある。 点(5, 2) の情報は pixels[19] で得ることができる。この19という数は2*7+5（y座標*幅+x座標）で得られる。 幅100ピクセル、高さ100ピクセルの画面には、10,000個の点がある。 幅480ピクセル、高さ320ピク
IBMがユーザーに無断でFlickr上の写真を顔認証技術のために利用しているという指摘
顔認証技術とはカメラとアルゴリズムを用いて人間の顔を識別し、性別・年齢・人種などの情報を判別したり、果ては写真に映っている人を特定する技術です。顔認証技術はまだまだ発展段階にあり、各社が技術レベルを向上させるために様々な試験を重ねている段階です。そんな中、顔認証技術をリードするIBMが、写真の共有を目的としたコミュニティサイト「Flickr」上にある写真を顔認証技術のために利用していると判明。ユーザーは顔認証技術への写真利用に同意していないのでは、と指摘されています。 Facial recognition's 'dirty little secret': Millions of online photos scraped without consent https://www.nbcnews.com/tech/internet/facial-recognition-s-dirty-litt
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