Deep Learningで遊びながらアイドルの顔診断器を作る #juicejuice - razokulover publog
最後にブログを書いてから１ヶ月が経ってしまいました。この期間の振り返りもしたいところですが、それはまた別の機会に。 今回はこの２週間くらいDeep Learningを使って画像を分類したりする遊びをしていましたのでそれについて。 まずは成果物から。 yuheinakasaka.github.io 画像をアップするとJuice=Juiceというハロプロのアイドルにどれだけ似てる顔なのかを判定できるサイトです(herokuの無料枠で動いてるのでサーバーはいともカンタンに死にます...😇)。 見せられるようなコードではないですが、一応ソースコードも置いておきます。 GitHub - YuheiNakasaka/yukanya: Juice=Juiceのメンバーを画像から判定する分類器 GitHub - YuheiNakasaka/yukanya-api GitHub - YuheiNakasa
FaceNetによる顔画像の特徴量抽出 - アイドル画像による検証 - - myaun’s blog
1. はじめに 参考 2. FaceNetによる顔画像の特徴量抽出 2-1. ブログ画像を収集 2-2. ブログ画像から顔検出、保存 2-3. Facenetにより顔画像から特徴量抽出 2-4. 得られた顔画像特徴量の検証 A. 類似顔画像検索 B. t-SNEによる2次元可視化 C. クラスタリング 3. 終わりに 1. はじめに 本記事では、アイドルブログの画像から検出された顔画像からFaceNetによる特徴量を抽出しました。 そして、得られた特徴量の表現力や挙動を確認しました。 この検証は、ブログやSNSなどのメディアで、気になるメンバ以外の投稿に気になるメンバが出現したときに検出したいと思うことがあり、そのための１歩目の実験です。 ラベル付けをする根性が無いので、自動ラベル付け or １枚だけ(プロフィール画像など)から学習するOne-shot learning (or Few-s
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
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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顔認識の未来について語ろう！ (CVPR 2018 完全読破チャレンジ報告会)
