前回、顔認識システムを作るためのタスク分解をしました。
そのタスクの中でまず、画像から顔のみ検出し、自動的に切り取りを行って
学習用の画像データを集める準備をしますーっていうのが
前回の予告内容でした。
結構難しくて手間取ってしまったのですが、今回は
その顔検出がうまく言ったので、その報告を記事に書きます。
顔検出の結果
写真は内定者研修のものを使わせてもらいました。
下の画像です。
これを、あるプログラムのインプットデータとして入力します。
このプログラムでは、顔部分のみ認識し、そこを自動で四角で囲ってくれます。
その結果が、こちら。
ちゃんと囲えているのが確認できると思います。
このとき、このプログラムでは、この囲った部分の座標データも同時に出力してくれるので、そのデータを参考に、顔を切り取ってみます。
顔を切り取った結果が、こちら。
ちゃんと切り取れました！
これで、普通の写真から、顔だけのデータを用意できることが確認できました。
今後について
ひとまず画像から顔を切り取る方法はわかったので、あとは人が写っている画像をたくさん集めれば、それだけ学習データが豊かになります。
次回は、Googleアカウントから画像をひっぱってきて、その全ての画像から顔を切り取り、学習データを作り出そうと思います。
※余談
今回の顔検出ですが、自分で組んだプログラムだとエラーが解決できなくてですね。。。
そこで、GoogleのクラウドサービスであるGCP（Google Cloud Platform）を使わせてもらいました。
無料期間に限りがありますが、これを使うとプログラムを少し組むだけで、上記のような顔検出ができるので、もし興味のある方いればおすすめです。
（AWSにも、AWS Rekognitionという、文字や顔を認識するサービスがあります）