dlib を使い，顔検知などを行ってみる

dlibは，機械学習のアルゴリズムやトールの機能を持つソフトウエア．

dlib の次の機能を使います

顔検知 (face detector): 画像のイメージピラミッド (image pyramid) を作り，固定サイズのスライディングウインドウ識別器 (sliding window classifier) を使い，検知を行う．イメージピラミッドから HOG 特徴量 (HOG feature) を抽出して，HOG ピラミッドを作る．そのHOGピラミッドで線形識別機を動かす．
次の画像について顔検知を行うとする

顔検知が行われ，顔を囲むようなバウンディングボックス (bounding box) が表示される．

バウンディングボックスの座標値が数値データとして得られる
顔のランドマークの検知 (face landmark detector): 画像から 68 のランドマーク (68 landmarks) を得る． tree structured part model により，最大 68 のランドマークを得る
※ https://www.ics.uci.edu/~xzhu/paper/face-cvpr12.pdf
顔のランドマーク検知が行われ，顔を囲むようなバウンディングボックス (bounding box) と，顔のランドマークが表示される．
表情判定
Happy, Surprise, ANger,
https://github.com/adithyaselv/face-expression-detect
1

先人に感謝

dlib の Web ページ: http://dlib.net/

GitHub の aithyaselv / face-expression-detect の‘Webページ: https://github.com/adithyaselv/face-expression-detect

キーワード：dlib, Python, Windows でインストール，顔検知，顔のランドマーク検知，表情判定

前準備

前準備として，Anaconda 3, Anaconda 3 での Python 2.7 環境，dlib 及び関連パッケージのインストールが終わっていること．手順を下に説明しています．

Anaconda のインストール

Python 3 の開発環境である Anacondaをおすすめ．Window でのインストール手順は次の通りです（Linuxでも同様の手順です）．

Anaconda 3 での新しい Python 2.7 環境の作成

これで、元からインストールされていた Python と，新しく作成した Python バージョン2.7 という、違うバージョンの Python が共存できた。「py27」は、新しく作成した Python2.7環境の名前である。名前は何でもよいが、変えるとしても分かりやすい名前がよい。

dlib 及び関連パッケージのインストール

次の手順で，Anaconda 3 の Python 2.7 環境に　dlib 及び関連パッケージをインストールします．

dlib サンプルプログラムのダウンロードと展開（解凍）

dlib の配布サイト（GitHub の davisking/dlib）で公開されている dlib サンプルプログラムを，ダウンロードし展開（解凍）します。

学習済みのモデルデータのダウンロードと展開（解凍）

次の３つの「学習済みのモデルデータ」をダウンロードする

dlib サンプルプログラムのいくつかを実行してみる．

ファイルは、 D:\dlib-master\dlib-master（適切に読み替えること）のようなディレクトリに展展（解凍）したはずである．

aithyaselv / face-expression-detect

GitHub の aithyaselv / face-expression-detect で公開されているプログラムを試してみます．

パソコンにつないだカメラで試してみる

dlib に付属の「face_detector.py」を参考にして、次のプログラムを作成してみた

import sys

import dlib
from skimage import io


detector = dlib.get_frontal_face_detector()

import cv2
import numpy as np

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
	r, f = v.read()
	cv2.imwrite("hoge.png", f)
	img = io.imread("hoge.png")
	dets, scores, idx = detector.run(img, 1, -1)
	for i, d in enumerate(dets):
		cv2.rectangle(f, (d.left(), d.top()), (d.right(), d.bottom()), (0,255,255), 4)
	cv2.imshow("", f)
	if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
		break
v.release()
cv2.destroyAllWindows()