顔特徴点の局所特徴だけでなく,これらの特徴点の問の空間 的位置関係を考慮する必要もある.位 置関係を拘束する手 法が種々提案されているが,そ の中の一つにJ.Buhmann の提案したラベル付けグラフ・マッチングがある[12】.本 研究では,非 剛体な顔特徴点の動きに適用するために,J. # -------------------------------- # 3.結果表示 OpenCVのFacemakerAAMは本論文に基づき実装されています。, One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees /*DLIB_CASSERT(dets[i].num_parts() == 68, "\t std::vector render_face_detections()", << "\n\t Invalid inputs were given to this function. 特徴抽出を利用した方法(機械学習): 顔画像に共通する特徴を抽出し、それを利用した数値的ルールを利用 . サンプルの学習データは、dlib-19.1/examples/facesに格納されている。 ルールは収集画像から自動で抽出可能 特徴さえ有効なら、収集画像に含まれない顔でも判定可能 従って例外的事例にも有効 大量の画像全てではなく、特徴のみを保存するので、軽量か� Why not register and get more from Qiita? 1000種類のクラスか、人の顔だけか ; カラーかグレースケールか; 分類か回帰か; が挙げられます。 Razavian et al. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. # --------------------------------, # -------------------------------- テキストエディタの正規表現で置換するか、sedコマンドで以下のように編集する。, そこで、dlibのソースを修正して、68個以外の場合にも表示できるようにする。 V.KazemiさんとJ. ポイント. 英語では「Facial Landmark Detection」という用語が使われている。 Facial landmarks with dlib, OpenCV, and Python 検出した顔領域を矩形(四角形)で囲む、良くあるプログラムを書いてみました。比較項目は以下の4つです。 OpenCV dlib OpenCV(DNN) dlib(DNN) 結論としては、検出精度はdlibに軍配が上がり、一方、実行速度という点ではOpenCVが優れている… 調和技研 技術ブログ 調和技研で取り組んでいる技術を公開し … エラーメッセージに表示されているdlib/image_processing/render_face_detections.hを修正する。, ソースをビルドしてインストールする。dlibを解凍したディレクトリで、以下のコマンドを実行する。, ビルド/インストールが完了したら、もう一度、学習用スクリプトで位置の数を編集したデータの学習を行う。, 今度は、エラーとならず結果が表示される。 コピーした先のディレクトリの、training_with_face_landmarks.xmlとtesting_with_face_landmarks.xmlの, という行の、name='60'の個所が60以上の行を削除する。 C6b14. lines.push_back(image_window::overlay_line(d.part(i), d.part(i-1), color)); lines.push_back(image_window::overlay_line(d.part(60), d.part(67), color));*/, Jupyter QtConsoleを起動するとコマンドプロンプトが起動する問題の対策. 気になる方は試してください。, 静止画から顔のランドマーク検出を実施するサンプルです。 Dlib のサンプルコード内に顔認識と顔の特徴点を検出するものがあるのですが、前者は OpenCV のものより精度が高い気がします。 後者の特徴点は顔の目や眉、口といった部分の座標を得ることができます。また、Dlib 内で使用される HOG 特徴量というのは画像中の局所領域に対し、領域内の輝度勾配をヒストグラム化することで算出される画像特徴量のことです。 一方、SVM というのはマージン最大化とカーネルトリックと呼ばれるテクニックでうまくデータを分ける境界線（関数）を見つけ出す手法で … # -------------------------------- # ※2番めの引数はupsampleの回数, # -------------------------------- # 3.カメラ画像の取得 前提・実現したいこと. 私が学生の頃は顔のランドマーク検出の研究をひーひー言いながらやっていました。 rikoubou.hatenablog.com 前回の記事でdlibをインストールしました。今回はそのdlibとOpenCVを使って顔認識をしていきます。 では始めます。 1：学習済みデータのダウンロード 顔の認識には学習済みのデータを使用します。 Index of /files 上記のページを開き、一番下にある「sh… http://www.csc.kth.se/~vahidk/face_ert.html 詳しく解説されているため、各処理の理解に繋がり、大変参考になりました。, PostgreSQL大好き人間です。 各顔のランドマーク検出のアルゴリズムがどの論文から実装されているか解説されています。 ブログを報告する. 2/3 4. そのためランドマークの番号も、学習元のサイトに記載されている番号通りになっています。, ランドマークの番号：https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations/, 上図を見れば分かる通り、番号は1～68まで割り振られています。 ただし学習モデルがデフォルトで用意されているのはdlibだけです。, 物体の形状と外観から学習された統計モデルに基づき物体検出を行います。 まずはこれを使って試してみる。, dlibのサイトからソースコードをダウンロードして展開し、サンプルディレクトリに移動する。, 学習済みモデルをダウンロードし、展開する。 dlibを用いた顔特徴点検出について 画像処理 . OpenCV(FacemarkAAM)に実装されていますが、学習モデルは自作する必要があります。 しかし学習モデル生成用のツールや、誰かの作った学習モデルは探せば見つかるので、敷居は低いと思います。, 回帰学習により非常に高速なランドマーク検出が可能です。 # 2.画像から顔のランドマーク検出する関数 # 顔検出ツールの呼び出し, # -------------------------------- 各々の詳細は参考リンクに載せた論文をご参照ください。, 回帰ツリー分析を用いてリアルタイムで高精度なランドマーク検出を実現しています。 顔画像に対して目、鼻、口などの位置にラベルを付与 する dlibではラベル付けのためのGUIツールが用意されている dlib/tools/imglab 顔以外の対象も可 2. まずは、顔の枠(faceRectangle)と特徴点(faceLandmarks)を描き込んでみました。長方形、点(円)はそれぞれcv2.rectangle、cv2.circleで描き込むことができます。顔の枠に関しては、faceAttributesのgenderを基に性別で色分けするようにしています。 ラベル情報を記述したXMLファイルを読み込んで、学 習 15. Panticさんによって発表された論文です。 Help us understand the problem. Python + OpenCV + dlib で顔のランドマークの検出を行う。 具体的には、「dlib」と呼ばれるオープンソースの機械学習ライブラリで顔の輪郭および各器官の検出を行う。 セットアップ & 環境 OS. dlibという画像処理や機械学習などの機能を持つC++ライブラリがあります。dlibに付属している顔検出ライブラリはOpenCVのものより精度が良いということだったので試してみました。 インストール いつものように環境はUbuntu 14.04です。既にOpenCVとCMakeがインストールされている必要があります。 http://dlib.net/face_landmark_detection.py.html 無料の写真: 男性の顔, 目, Manとシリンダー - Pixabayの無料画像 - 2732206 sh0122 2018-02-04 17:24 Pythonで類似度検出③ 特徴点マッチング macOS 10.13 (まぁ、Linuxで下記と同様にセットアップした場合でも動くと思います。) OpenCV 「homebrew」 … 他にも趣味でpythonやらJavaやらをいじっています。. 日本語では「顔器官検出」と訳すようだ。, ここでは、サンプルを試す手順について記載する。 cv2.solvePnP solvePnPとはその名の通りPnP問題を解くための関数です。 dlibは標準で顔検出用にfrontal_face_detector()を提供している。 こののブログの他記事でも述べているが、OpenCVの標準の顔検出カスケードよりは遥かに性能が良いと思う。 シンプルに顔検出器を使ってテストしたい場合は下のようなスクリプトで簡単にできる。 #! # 1.顔ランドマーク検出の前準備 ただし実際に参照するときは、配列は0番から始まるため、0～67となり番号がひとつずれます。, ランドマークは1番からスタートしますが、それを格納する配列は0番からスタートします。 | こんにちは。データ分析チーム・入社1年目のルーキー、小池です。 データ分析チームでは、画像処理・自然言語処理など様々な分野に取り組んでおり、機械学習や多変量解析を用いたデータの分析を行っています。 そんな中で私は機械学習・Deep Learningによる画像処理系の分析を行っています。 本記事では、私達の取り組みの一部をご紹介すると同時に、画像分析の面白さを体感していただければと思います。 その時に気になるのが、各ランドマークをどのように呼び出せばよいかです。, 顔のランドマークは上述したサイトのデータから学習されています。 G. TzimiropoulosさんとM. https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ # 顔検出 OpenCV(FacemarkLBF)に実装されており、学習モデルも用意されています。, 今回はpythonでお手軽に実装したいので、dlibで「(1)Ensemble of regression treesを用いた手法」を使います。, モジュールとして顔のランドマーク検出のためdlibとimutils、画像関連のためにOpenCVを追加します。 注意点としてdlibを追加するためにはAnaconda環境のpythonである必要があります。, 画像処理の定番の「Lenna」じゃないの？ と思う方もいるかもしれません。 とりあえず実装したいんじゃ、という人は「お手軽に顔のランドマーク検出をやってみた」から読んでください。, 顔のランドマーク検出の方法は主に以下の3つに分かれるようです。 下の二行が主に顔検出を行う処理です。 Python + OpenCV + dlibによる顔のランドマーク検出のソースコードが日本語で案内されています。 https://tech-blog.s-yoshiki.com/2018/10/702/ # -------------------------------- # 顔ランドマーク検出ツールの呼び出し, # -------------------------------- dlib公式サイトに紹介されている、pythonによる顔のランドマーク検出のサンプルです。, 顔のランドマークを検出 Python + OpenCV + dlib を使う 公式サイト：dlib C++ Library Dlib is a modern C++ toolkit containing machine learning algorithms and tools for creating complex software in C++ to solve real world problems. 受付中. 2014では、ImageNetで学習したAlexNetを使って様々なデータセットから特徴を抽出し、線形SVMを使ってどれくらいパフォーマンスが出るかを調査しています。特徴抽出に使用す … 学習済みモデル(shape_predictor_68_face_landmarks.dat)と顔画像(Girl.bmp)は面倒なので同じ階層に置いています。, 上図の通りキレイに顔のランドマークが検出されています。 その後、検出位置を編集する方法についても記載する。, 前回、Windows上でMSYS2とAnaconda4(64bit)でインストールしたPythonでdlibを動かす方法について書いたが、JPEGライブラリがうまくリンクされずサンプルが動かせなかったのでBash on Windows環境で試した。(後日追記：JPEGライブラリを有効にする方法はこちらの日記参照), dlibでは顔器官検出の学習済みモデルが配布されている。 顔に限らず高度な物体追跡として長く使われている手法です。 C++ のすごいライブラリ dlib のデモ webcam_face_pose_ex.cpp を参考に、Xcode で作った既存のプロジェクトに dlib を組み込んで顔認識を行います。 背景. OpenCVの顔検出器より バウンディングボックスでの検出精度が高い。; 目、鼻、口などの位置検出まで可能。 One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees; Hog特徴量ベースの比較的新しいトラッキング アルゴリズムが利用可能。 The winning algorithm of … dlibは、顔認識と顔の特徴点を検出する精度が高いということが挙げられます。 そのため、顔認識が必要な場合には必須のライブラリとなっています。 顔画像を検出したあと、別のライブラリで顔画像の識別器を作って、機械学習させるといったことも可能です。 dlib 以下のコマンドで実行する。, サンプルでは68個の位置を学習するようになっているが、位置は68個でなくても学習できる。 今のところdlibにはあって、OpenCVには無い顔器官検出。とりあえず、無理やり色付けしたけど、もっとスマートな方法があるはず。 というか、リファレンスをしっかり読み込んでいないだけだと思いますが。。。動画は以下。 顔を出すのは恥ずかしいので顔検出を用いて隠しております。 https://ibug.doc.ic.ac.uk/media/uploads/documents/tzimiro_pantic_iccv2013.pdf 現在、このプログラムに目の開眼度や瞬きの回数を追加するコードを追加して眠りの兆候を検知できるプログラムにしようと考えています … OpenCV-dlibライブラリを使用してフェイスマスクを重ね合わせるフェイスマスクは、COVID-19の蔓延に対する最善の防御策の1つであることが示されています。しかし、これはまた、鼻、口、顎のラインなどの顔の特徴を中心に構築された顔認識アルゴリズムの失敗につながりました。 また今回のコードの変更点は、 顔や輪郭検出をpc内蔵カメラからキャプチャした画像から行えるようにした; スペースキーを押すことで、画像を連番の画像名で保存できるようにした; となります。 顔検出. 今ではそれが信じられないくらい簡単になって驚きました。, なので実際にやってみたいと思います。 今回使用したdlibに実装されている顔のランドマーク検出のアルゴリズムは本論文に基づいています。, Optimization problems for fast AAM fitting in-the-wild しかし「Lenna」は振り向き顔のせいか、思ったよりよい結果が得られなかったので外しています。 # 顔検出 # -------------------------------- モジュールとして顔のランドマーク検出のためdlibとimutils、画像関連のためにOpenCVを追加します。 注意点としてdlibを追加するためにはAnaconda環境のpythonである必要があります。 pythonモジュールのインストール. # -------------------------------- # カメラの指定(適切な引数を渡す), https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations/, http://www.ess.ic.kanagawa-it.ac.jp/app_images_j.html, https://www.learnopencv.com/facemark-facial-landmark-detection-using-opencv/, http://www.csc.kth.se/~vahidk/face_ert.html, https://ibug.doc.ic.ac.uk/media/uploads/documents/tzimiro_pantic_iccv2013.pdf, http://dlib.net/face_landmark_detection.py.html, https://tech-blog.s-yoshiki.com/2018/10/702/, https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/, https://www.pyimagesearch.com/2018/04/02/faster-facial-landmark-detector-with-dlib/, you can read useful information later efficiently. (Faster) Facial landmark detector with dlib (学生時代に私が研究していたのもこのAAMです) # 2.顔のランドマーク検出 https://www.pyimagesearch.com/2018/04/02/faster-facial-landmark-detector-with-dlib/ 投稿 2018/06/28 19:44. Buhmann 学習の仕方 14 1. Sullivanさんによって発表された論文です。 S. Renによって発表された論文です。 # --------------------------------, # -------------------------------- 「Ensemble of regression trees」と類似した手法のようですが細かい違いが分かりません。 OpenCVのFacemakerLBFは本論文に基づき実装されています。, dlib C++ Library　～Face Landmark Detection～ URLはface_landmark_detection.pyのコメントに記載されている。, dlibには学習データも用意されているので、学習から試してみる。 評価 ; クリップ 1; VIEW 3,847; kurihara_a. 顔特徴点の抽出 （Dlibによる顔特徴点抽出） 顔特徴点の位置合わせ （プロクラステス解析により全データの顔の位置を揃える） 表情ごとの平均顔特徴点の計算 表情ごとの平均顔の作成 （顔画像が平均特徴点に一致するようPiecewise Affine変形） 悲哀 驚き 興味. It is used in both industry and academia in a wide range of domains including robotics, embedded devices, mobile phones, and large high performance computing environments. score 6 . またC++によるFacemakerLBFを用いた顔のランドマーク検出のサンプルも載っています。, One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees Python + OpenCV + dlibによる顔のランドマーク検出のソースコードが英語で案内されています。 顔モーフィングを作る手順は以下です。今回は「1.顔の特徴点の検出」について書いていきます。 顔モーフィング手順. 51行目この関数によってカメラ座標(Xc, Yc)上での顔の各特徴点座標を求めます。 face_utils.shape_to_np(self.shape) 次に62行目solvePnP関数によってカメラの位置、角度が求まります. 顔検出、顔の特徴点検出、顔認証は同じく dlib を使った高精度のライブラリ face_recognition があるので、自作するのが目的ではなく、精度よく顔認証するのが目的であれば、そのままライブラリ使うだけでもいいかもしれません。 結果を拡大すると、口の内側の線がなくなっていることが確認できる。, スマホアプリ開発とディープラーニングを使った将棋ソフトの開発を行っています。http://hp.vector.co.jp/authors/VA046927/, TadaoYamaokaさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？, Powered by Hatena Blog サンプルのxmlを加工して、位置の数を60個に減らして学習してみる。, imglabコマンド(前の日記参照)で、学習データのXMLを表示すると、各位置に付けられたラベルが確認できる。 # 2.顔のランドマーク検出 XMLをブラウザで表示すると、スタイルシートで加工されて見やすい形で確認できる。, 学習用のスクリプトは、train_shape_predictor.pyである。 # -------------------------------- ", << "\n\t dets["<