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顔識別の例(Dlib, face_recognition を使用)

Dlibは,機械学習のアルゴリズムの機能を持つソフトウエア.

利用条件などは利用者において確認してください

サイト内の関連ページ

謝辞

Dlib の作者に感謝します


前準備

Python のインストール

Dlib のインストール

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

cmake のインストール

Python 用 numpy, scikit-image のインストール

Windows の場合

Windows では「python」を使う,Ubuntu では「python3」を使う.

※ 「pip install ...」は,Python パッケージをインストールするための操作.

python -m pip install -U
python -m pip install -U numpy scikit-image

Ubuntu の場合

sudo apt update
sudo apt -yV install python3-numpy python3-skimage

顔識別の例(Dlib, face_recognition を使用)

ここで行うこと

knn アルゴリズム。

  1. まず、管理者でコマンドプロンプトを開き、次を実行
    python -m pip install scikit-learn
    

    [image]
  2. 次の URL から Python プログラムをダウンロード.自分のパソコンに保存.

    https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/face_recognition_knn.py

    [image]
  3. ダウンロードしたディレクトリ(フォルダ)の名前を確認
  4. そこに、「knn_examples」という名前のディレクトリを作る.

    [image]
  5. 「knn_examples」の下に、「train」という名前のディレクトリを作る.

    [image]
  6. 「knn_examples」の下に、「test」という名前のディレクトリを作る.

    [image]
  7. 「train」の下に、さらに、複数のディレクトリを作る.

    ディレクトリ名は何でも良いが、英語または数字のみを使い、分かりやすい名前がよい.

    次の例では2つ作っているが、3つ以上作ってもよい。

    [image]
  8. いま作ったディレクトリの下に画像ファイルを置く。

    画像ファイルの拡張子は .png もしくは .jpg もしくは .jpeg であること。

    [image]

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  9. 今度は「test」の下に、顔認識させたい画像を置く

    [image]
  10. Windows でコマンドプロンプトを開く。cd コマンドを使い、 ダウンロードしたディレクトリ(フォルダ)に、カレントディレクトリを移す
  11. python face_recognition_knn.py を実行

    [image]
  12. 結果を確認。

    画像サイズを変える(解像度を変える)など、少しの工夫で検出漏れがなくなったり、顔認識の精度が向上する可能性がある。

    [image]
  13. 結果をファイルに保存したい場合

    python face_recognition_knn.py を次のように書き換え.

    「pil_image.save('result' + os.path.basename(img_path))」を追加

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    python face_recognition_knn.py を実行すると、次のように、結果がファイルに保存される.

    [image]

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