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金子邦彦研究室

Dlib を用いて，顔のアラインメント，顔の増量，ランドマーク，顔からの特徴量抽出（Dlib 付属のサンプルプログラムを使用）

前準備

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール

Windows の場合

1. Python のインストール

   Python の URL: http://www.python.org/

   インストール手順の詳細は： 別ページで説明している．

2. pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール（Windows 上）

   コマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行．

   Windows での pip の実行では，コマンドプロンプトを管理者として実行することにする。

   

   python -m pip install -U pip setuptools
   python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
   

Ubuntu の場合

システム Python を使用（インストール操作は不要）

1. pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール（Ubuntu 上）

   端末で，次のコマンドを実行．

   sudo apt -y install python3-dev python3-pip python3-setuptools python3-venv
   sudo pip3 uninstall ptyprocess sniffio terminado tornado jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
   sudo apt -y install jupyter jupyter-qtconsole spyder3
   sudo apt -y install python3-ptyprocess python3-sniffio python3-terminado python3-tornado 
   sudo pip3 install -U jupyterlab nteract_on_jupyter
   

Dlib のインストール

• Windows でのインストール手順は、 別ページで説明している．
• Ubuntu でのインストール手順は、 別ページで説明している．

Dlib は C:\pytools\dlib にインストールされているとする

学習済みデータの準備

Dlib のための「学習済みのモデルデータ」をダウンロードする

1. Web ブラウザで次の URL を開く

   http://dlib.net/files

2. 次の３つのファイルをダウンロードする
   • dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
   • shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
   • shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
   
3. ダウンロードした .bz2 ファイルを，すべて展開（解凍）する．

   ※ Windows での展開（解凍）のためのソフトには，「7-Zip」などがある．

4. 展開（解凍）してできたファイルを確認する．
   
5. 展開（解凍）してできたファイルを３つとも，先ほど作成した C:\pytools\dlib （Dlib のディレクトリ）の下の「python_example」にコピー

   ※ C:\pytools\dlib が無いときは作る

   
6. Dlib に同封の顔画像ファイルに何があるかを、簡単にみておく

   C:\pytools\dlib\examples\faces の下の顔画像のファイルを確認する

   

顔のアラインメント

利用条件などは各自で確認のこと

1. Windows のコマンドプロンプトを開く
2. 実行してみる

   ※ Python プログラムを動かすために， Windows では，「python」コマンドを使う． Ubuntu では「python3」コマンドを使う．

   Python プログラムを動かすために， pythonやpython3などのコマンドを使う． あるいは， 開発環境や Python コンソール（Jupyter Qt Console，spyder，PyCharm，PyScripter など）の利用も便利である．

   cd C:\pytools\dlib\python_examples
   py face_alignment.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat ..\examples\faces\2007_007763.jpg
   

   
3. Enter キーを複数回押して、結果を確認

顔データの増強

増量は、学習で重要となる

利用条件などは各自で確認のこと

1. 実行してみる
   ．

   cd C:\pytools\dlib\python_examples
   py face_jitter.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat 
   

   元画像として何を使うかは、プログラム中で設定されている

   
   
2. Enter キーを複数回押して、結果を確認

5ランドマーク

利用条件などは各自で確認のこと

1. 実行してみる

   cd C:\pytools\dlib\python_examples
   py face_landmark_detection.py shape_predictor_5_face_landmarks.dat ..\examples\faces
   

   
   
2. Enter キーを複数回押して、結果を確認

68ランドマーク

利用条件などは各自で確認のこと

1. 実行してみる

   cd C:\pytools\dlib\python_examples
   py face_landmark_detection.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat ..\examples\faces
   

   
   
2. Enter キーを複数回押して、結果を確認

顔の認識（5ランドマークを使用）

利用条件などは各自で確認のこと

1. 実行してみる

   cd C:\pytools\dlib\python_examples
   py face_recognition.py shape_predictor_5_face_landmarks.dat dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat ..\examples\faces
   

   顔ごとに 128個の数値（特徴量ベクトル）が得られることを確認

   
   
2. Enter キーを複数回押して、結果を確認

顔の認識（68ランドマークを使用）

利用条件などは各自で確認のこと

1. 実行してみる

   cd C:\pytools\dlib\python_examples
   py face_recognition.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat ..\examples\faces
   

   顔ごとに 128個の数値（特徴量ベクトル）が得られることを確認

   
   
2. Enter キーを複数回押して、結果を確認