コンピュータビジョンにおける顔認識と識別

OpenCV

機械学習とAI技術の急速な発展は、コンピュータビジョンにおける物体検出と認識において大きな進歩**をもたらしました。しかし、人々のユーモアや興奮を認識するシステムを作成することは、依然としてプログラマーにとっての課題です。なぜなら、コメディやエンターテイメントは主観的であり、個人の好みや文化背景に基づいているからです。そのため、個人が何を楽しんでいるかを正確に判断できるシステムを作成することは難しいです。

しかし、顔認識と識別におけるコンピュータビジョンは大きな進歩**を遂げており、セキュリティ、監視、バイオメトリクスなど、様々なアプリケーションで広く利用されています。顔認識技術は、顔の特徴を分析・比較し、既知の顔のデータベースと照合することで個人を識別します。顔識別は、人の顔とその身元を一致させることを目的としており、目の間の距離、鼻の曲線、顎の角度などの顔特徴を抽出するアルゴリズムを使用して、独特の顔のシグネチャを生成します。

顔認識と識別の技術

顔を認識・識別する方法は様々ありますが、このチュートリアルでは3つの技術に焦点を当て、それぞれの利点と欠点を概説します。

1. テンプレートベースのアプローチ

まず、テンプレートベースのアプローチは、対象となる顔の特徴をテンプレートまたは参照画像内のものと比較します。テンプレート画像は、目、鼻、口の位置やそれらの間の距離など、いくつかの顔の特徴を含んでいます。その後、この技術は対象顔をテンプレート画像と比較し、一致があるかどうかを判定します。Eigenfacesは、顔画像の次元を削減し、最も関連性の高い特徴を抽出する主成分分析（PCA）を使用する最も一般的なテンプレートベースの手法の一つです。

利点

高品質のテンプレートで非常に正確
照明や顔の表情の変化に対応

短所

正確な結果を得るためには高品質のテンプレートが必要
計算コストがかかる可能性がある

2. 特徴ベースのアプローチ

次に、特徴ベースの手法は、目の形、眉毛間の距離、唇の曲率など、顔から特徴を抽出します。その後、これらの特徴を既知の顔のデータベース内のものと比較し、対象顔を識別します。典型的な特徴ベースの手法の例としては、Local Binary Pattern (LBP)やScale-Invariant Feature Transform (SIFT)があります。

利点

比較的速くて効率的
低解像度の画像でも動作

短所

照明条件が異なる場合に効果があまりない可能性がある
顔の表情やポーズの変化に対して堅牢でない可能性がある

3. ディープラーニングベースのアプローチ

最後に、ディープラーニングベースのアプローチは、深層ニューラルネットワークを使用して顔画像から直接特徴を学習します。ネットワークは、顔認識に関連するパターンや特徴を識別するために、大量の顔画像データセットでトレーニングされます。典型的なディープラーニングベースの方法の例には、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やシャムネットワークがあります。

利点

大規模なデータセットで高い精度を達成
顔の表情やポーズの変化に対応

短所

大量の学習データが必要
計算コストが高い

注意：顔認識と識別のためのいくつかの技術が存在します。

PythonとOpenCVを使用した顔認識と識別

OpenCVのような強力なライブラリの利用可能性と機械学習アルゴリズムの進歩顔認識と識別システムをPythonで開発することは、今まで以上に簡単になっています。OpenCVは、顔検出、特徴抽出、マッチングなどの顔認識タスクに特に有用な画像処理のための豊富な関数とツールを提供します。また、顔検出のためのハーク階層分類器や、検出された顔をラベル付けするためのVGGやResNetなどの事前に作成されたモデルも持っています。

OpenCVは、Eigenfaces、Fisherfaces、Local Binary Patterns Histograms（LBPH）など、様々な顔ラベリングモデルを提供しています。これらのモデルをトレーニングし、特定の個人を識別するために、それらに識別したい個人の画像を提示します。Eigenfacesは主成分分析（PCA）を使用して、小さな部分から顔画像を構築し、Fisherfacesは線形判別分析（LDA）を利用して顔を区別します。LBPHは顔のテクスチャを既知の顔と比較します。

顔識別

依存関係のインポート

必要なライブラリをインポートします。

Python

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

事前訓練済みモデルと画像の読み込み

OpenCVは、顔を含む様々なオブジェクトを検出するための事前訓練済み`Haar Cascade分類器`のセットを提供しています。`cv2.CascadeClassifier`は、Haar Cascade分類器を表すクラスです。cv2.data.haarcascadesは、事前訓練済みモデルが含まれるディレクトリへのパスです。`haarcascade_frontalface_default.xml`は、事前訓練済みの顔検出モデルが含まれるファイルです。このモデルはGitHubで無料でダウンロードできます。

Python

# 事前訓練済みの顔検出モデルを読み込む
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

OpenCVの`imread()`関数を使用して、任意の画像である`image1.jpg`を入力画像として読み込みます。次に、OpenCVの`cvtColor()`関数を使用して画像をグレースケールに変換します。顔検出アルゴリズムにはグレースケール画像が必要です。

Python

# 画像を読み込みグレースケールに変換
img = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/Face Detection/image1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 画像を表示 
plt.imshow(gray)

以下の行は、CascadeClassifierクラスのdetectMultiScale()メソッドを使用してグレースケール画像内の顔を検出します。detectMultiScale()メソッドは以下の引数を取ります:

`gray`: グレースケール画像

`scaleFactor`: 各画像スケールで画像サイズがどれだけ最小化されるかを指定するパラメータ。1.3の値は、各スケールで画像が30%減少することを意味します。

`minNeighbors`: 各候補矩形が保持されるために必要な隣人の数を指定するパラメータ、高い値はより少ない検出をもたらすが、より高い信頼度です。

`detectMultiScale()`メソッドは、検出された顔のリストを返します。各矩形は、矩形の左上隅の座標`(x,y)`とその幅`w`、高さ`h`を表す4つの整数のタプル`(x,y,w,h)`を表します。

Python

# グレースケール画像内の顔を検出
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

顔領域に矩形を描画

検出された顔の周りに矩形を描画するループを作成しましょう。cv2.rectangle()関数は以下の引数を取ります:

`img`: 元の画像。

`(x,y)`: 矩形の左上隅の座標。

`(x+w,y+h)`: 矩形の右下隅の座標。

`(255,0,0)`: RGB形式で描画される矩形のバイナリカラーを表します。(255,0,0)は青を表します。

`5`: 矩形の境界線の太さ（ピクセル単位）。

Python

# 検出された顔の周りに長方形を描画
for (x,y,w,h) in faces:

    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),5)

# 長方形を構築した後の画像を表示


# 検出された顔を含む画像を表示

plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))

plt.show()

# 名前で検出された画像を保存
cv2.imwrite('detected_image.jpg', img)

# 保存された画像が存在するか確認
detected_image=cv2.imread("detected_image.jpg", 1)
gray_channels_reversed = detected_image[:, :, ::-1]
plt.imshow(gray_channels_reversed)

顔認識

上記のような説明はしませんが、上記で保存された検出された画像を使用して、モデルが異なる検出画像に対して識別に機能するかを確認します。

依存関係のインポート

Python

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import dlib
from imutils import face_utils
from scipy.spatial.distance import cosine
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

顔検出モデルと顔特徴点検出器の読み込み

`dlib.get_frontal_face_detector()`関数は、画像内の人間の顔を検出できる事前訓練済みの顔検出モデルを返します。詳細については、dlib.net関数をチェックしてください。また、特徴点検出器をダウンロードしてください。

Python

# 顔検出モデルと顔特徴点検出器を読み込み
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()
landmark_detector = dlib.shape_predictor('/content/drive/MyDrive/Face Detection/shape_predictor_68_face_landmarks_GTX.dat')

# 検出された画像を読み込み 

img1 = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/Face Detection/detected_image.jpg')
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


# 画像の顔と顔特徴点を検出
rects1 = face_detector(gray1, 1)
landmarks1 = landmark_detector(gray1, rects1[0])
landmarks1 = face_utils.shape_to_np(landmarks1)

# 以前に読み込んだ画像と比較するために別の画像を読み込み
img2 = cv2.imread('/content/drive/MyDrive/Face Detection/001_d3323f3c.jpg')
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

### モデルパラメータの設定

# 2枚目の画像の顔と顔のランドマークを検出

rects2 = face_detector(gray2, 1)

landmarks2 = landmark_detector(gray2, rects2[0])

landmarks2 = face_utils.shape_to_np(landmarks2)

# 顔のランドマーク間のユークリッド距離を計算して2つの画像の特徴を抽出

features1 = np.zeros(68)

features2 = np.zeros(68)

for i in range(68):

    features1[i] = np.linalg.norm(landmarks1[i] - landmarks1[0])

    features2[i] = np.linalg.norm(landmarks2[i] - landmarks2[0])

#### 類似性で学習

# 2つの特徴ベクトル間のコサイン類似度を計算

score = cosine(features1, features2)

# スコアが特定のしきい値（例: 0.5）以下かどうかをチェックして2つの顔が一致するか判定

if score < 0.5:

    print("The model did not recognize Joseph in one or both of the images..")

else:

    print("The model recognized Joseph in both images.")

結論

このチュートリアルでは、Python OpenCVを使用した顔認識と識別の方法、その仕組み、用途、実装方法を学びました。このプロジェクトのコードはGitHubリポジトリからアクセスできます。

Source:
https://dzone.com/articles/facial-recognition-and-identification-in-computer