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「毎々お世話になっております。仕様書を頂きたく。」「拝承」 -- ある会社の日常
ヒロシです・・・ (スコア:4, おもしろおかしい)
Re:ヒロシです・・・ (スコア:0)
Re:ヒロシです・・・ (スコア:1)
1.画像を二値化、輪郭線抽出
2.目の黒目の部分を認識
3.同様に鼻の穴の部分を認識
4.2と3で検出した部位の距離が統計データの範囲内に収まれば顔とみなす、
ってな事で認識してるんじゃないかと。
ですから、人間が
Re:ヒロシです・・・ (スコア:5, 興味深い)
俺自身は顔画像の処理をやったことはないですが、多少は画像処理の知識がある人間として読んで、突っ込みどころ満載の処理ですね。
>> 1.画像を二値化、輪郭線抽出
二値化の閾値は？？そこ失敗したら、その先全てパーですよね。ちなみに、色情報だけで人物の領域を綺麗に切り出すのは全然無理です。あと輪郭線の条件は？？顔の形って、個人差や顔の微妙な向きによってかなり違いますよ。ってことで、背景に白っぽい看板やビルがあったら、抽出されちゃいますね。
>> 2.目の黒目の部分を認識
テキトーな風景画でも画素値を調べてみればわかりますけど、「黒い点が２つ並んでる」なんて条件じゃ、死ぬほど一杯検出されますよ。なので、このままだと背景から黒目も抽出されます。例えばビルの窓なんて、いかがでしょうか？
>> 3.同様に鼻の穴の部分を認識
これは知識として知ってる事実ですけど、大抵の画像では、鼻の穴なんて何かの小さな影や単なるノイズやと区別つかないレベルです。
>> 4.2と3で検出した部位の距離が統計データの範囲内に収まれば顔とみなす、
以上で、この処理では画像全体に顔だらけになる可能性が非常に高いです。
実際は想定している顔の大きさや照明条件の許容範囲によりますけど、いずれにせよあなたが想像してるよりははるかに難しいですよ。ですから、過去２０年以上にわたって研究されているにもかかわらず、今でも「画像中の顔領域の検出」は盛んに研究されているわけです。
＃実際に顔認識の処理なんてやったこともないクセに「まず前処理で顔領域認識してから...」って一言で言った同僚に「そんな簡単に高精度に認識できるわけないだろ、ドアホ！」ってキレたらしい友人がいるのでAC。
Re:ヒロシです・・・ (スコア:4, 参考になる)
2値化は顔の可能性がある領域の粗抽出としてはアリなのでそんなに頭から馬鹿にしなくても。
黒目と鼻はその他にも隠れが怖くて使えないですね。
あと決定的な残りの一つ。
大元のコメントの案には「何のための処理か」の視点が欠けているのです。
輪郭抽出とか書いてありますが、フォーカスがあっていない画像で何の輪郭を出すつもりなのかという。
良い輪郭抽出のためにフォーカスがあっている必要があって、フォーカスをあわせるために顔検出が必要で堂々巡りです。
Re:ヒロシです・・・ (スコア:1)
「先祖の供養を怠っていたから先祖一同が写っています!!」
的な心霊写真を想像してしまって、
こわいかんがえになってしまった。
＃幽霊なんか信じてませんけど。
Re:ヒロシです・・・ (スコア:1)
>あと輪郭線の条件は？？顔の形って、個人差や顔の微妙な向きによってかなり違いますよ。
これって、印象派の絵(が言わんとするところ)みたいなもんでしょうかね。
つまり色ってのは状況によって猛烈に変化するっていう奴。
で、実のところ普通の人間の感覚(？)は、それを勝手に「肌色」とかに変換して解釈しちゃってる、と。
＃Impressionという単語に「ものまね」という意味が有ると知って驚いたG7
＃Impressionismってのは、「生の色や音をそのまま取るのを目指す」わけね。なるほどそういやそうだ。
＃そして逆はExpression(＝表現)。自分流の解釈でやるぞってわけだ。
>認識できるわけないだろ、ドアホ！」ってキレたらしい友人
「月をなめるな！」と似たような感じで、
「顔をなめるな！」といったところでしょうか？
＃なめ猫？
Re:ヒロシです・・・ (スコア:0)
・正面を向いた人物が認識対象
・顔認識AFの認識枠（AFエリア）がモニターに表示される
（認識誤りがあったらお願いだからユーザーが対処してということ？）
ということなので，自動制御などを目的としたマシン・ビジョンじゃないから，まあ常識的な手法でそこそこの性能が得