【有料級】今話題のPythonライブラリStreamlitを用いて、顔検出アプリの作成から公開までの流れをわかりやすく解説ってパイソン動画で即効で学習

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Python を使用して顔を検出する方法

顔検出は思ったよりずっと簡単で、この便利な Python ライブラリがそれを証明しています。

Snapchat がどのようにして顔にさまざまなフィルターを正確に適用するのか疑問に思ったことはありませんか? 顔の特徴を使用してロックを解除すると、スマートフォンは魔法のように動作しますか? いいえ、あなたは顔検出の動作を見ているだけです。

顔検出は、デジタル画像またはビデオ内の人間の顔を識別することができる人工知能技術です。伝説的な Haar Cascade アルゴリズムを使用して、25 行未満のコードでリアルタイムの顔検出プログラムを構築する方法を発見してください。

目次

1. ハールカスケードとは？
2. 顔検出の流れ
3. OpenCVとは？
4. Python を使用して顔検出プログラムを作成する方法
5. 実際に Python を使用した顔検出
6. Haar Cascade アルゴリズムを使用した顔検出の限界
7. 顔検出の多くのアプリケーション

ハールカスケードとは？

Haar Cascade は、Paul Viola と Michael Jones によって導入された、画像またはビデオ内の顔を検出するためのオブジェクト検出アルゴリズムです。カスケード関数は、後で他のメディア内のオブジェクトや顔を識別するために使用できる多くのポジティブ イメージとネガティブ イメージを使用してトレーニングされます。これらのトレーニング済みファイルは、OpenCV GitHub リポジトリで入手できます。

スライディング ウィンドウ アプローチを使用すると、固定サイズのウィンドウがイメージを左から右、上から下に繰り返します。各フェーズでウィンドウが停止し、領域に顔が含まれているかどうかが分類されます。

コンピューター ビジョン ツールである OpenCV は、事前トレーニング済みの Haar Cascade モデルと連携して機能を分類します。各フェーズでは、2 つのエッジ フィーチャ、2 つのライン フィーチャ、および 1 つの 4 つの長方形フィーチャの 5 つのフィーチャがチェックされます。

観察すると、目の部分は頬の部分よりも暗く見え、鼻の部分は目の部分よりも明るく見えます。これらの機能を以下の方法で視覚化できます。

これらの機能とピクセルの計算を使用して、アルゴリズムは 100,000 を超えるデータ ポイントを識別します。その後、Adaboost アルゴリズムを使用して精度を向上させ、無関係な機能を破棄できます。このアプローチを何度も繰り返して、エラー率を最小限に抑え、許容できる精度が得られるまで特徴の重みを増やします。

ただし、スライディング ウィンドウ手法は、特定のテスト ケースが失敗し、計算コストが高くなると停止します。これを解決するために、分類子のカスケードの概念を適用できます。このアプローチでは、すべての機能を 1 つのウィンドウに適用するのではなく、それらをグループ化して段階的に適用します。

ウィンドウが最初の段階で失敗した場合、プロセスはそれを破棄し、それ以外の場合は続行します。これにより、実行する操作の数が大幅に減少し、リアルタイム アプリケーションに使用できるようになります。

顔検出の流れ

次のアルゴリズムに従って、顔検出プログラムを作成します。

1. Haar Cascade Frontal Face アルゴリズムを読み込みます。
2. カメラを初期化します。
3. カメラからフレームを読み取ります。
4. カラー画像をグレースケールに変換します。
5. 顔座標を取得します。
6. 長方形を描き、適切なメッセージを入れます。
7. 出力を表示します。

OpenCVとは？

OpenCV は、オープンソースのコンピューター ビジョンおよび機械学習ライブラリです。さまざまなアプリケーション向けに最適化された 2,500 以上のアルゴリズムがあります。これらには、顔/オブジェクトの検出、認識、分類などが含まれます。

顔データのプライバシーは別の問題です。Google、IBM、Yahoo など、何百もの著名な企業がアプリケーションで OpenCV を使用しています。自分のデータを非公開に保つことを目指す一部の人々は、顔認識を回避する方法があることを示しています。

OpenCV を Python にインストール/するには、次のコマンドを使用します。

pip install opencv-python

Python を使用して顔検出プログラムを作成する方法

次の手順に従って、顔検出器を作成します。

このサンプル コードは、Haar Cascade アルゴリズム ファイルと共にGitHub リポジトリで入手でき、MIT ライセンスの下で無料で使用できます。

1. Haar Cascade Frontal Face Default XMLファイルをダウンロードして、Python プログラムと同じ場所に配置します。
2. OpenCV ライブラリをインポートします。

   # importing the required libraries
   import cv2

3. 簡単に参照できるように、Haar Cascade Frontal Face アルゴリズム ファイルを保存します。

   # loading the haar case algorithm file into alg variable
   alg = "haarcascade_frontalface_default.xml"

4. CascadeClassifier クラスを使用して、XML ファイルを OpenCV に読み込みます。

   # passing the algorithm to OpenCV
   haar_cascade = cv2.CascadeClassifier(alg)

5. カメラからビデオをキャプチャします。プライマリ カメラを使用するには、 VideoCapture()関数に0 を渡します。外部カメラを接続している場合は、1、2 などの連続した番号を使用して代わりに使用できます。

   # capturing the video feed from the camera
   cam = cv2.VideoCapture(0)

6. フレームごとにカメラ入力を読み取る無限ループを設定します。read()関数は 2 つのパラメーターを返します。最初の値はブール型で、操作が成功したかどうかを示します。2 番目のパラメーターには、作業する実際のフレームが含まれます。このフレームをimg変数に格納します。

   while True:
       _, img = cam.read()

7. デフォルトのテキストをFace not detectedとして表示するように設定します。検出されたら、この変数の値を更新します。

       text = "Face not detected"

8. 現実世界から受け取った入力は、BGR 形式のカラフルです。BGR は青、緑、赤の略です。これにより、コンピューター ビジョン アプリケーションの処理が大量に発生します。これを減らすには、グレースケール形式を使用します。

       # convert each frame from BGR to Grayscale
       grayImg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

   フレームと変換コード形式COLOR_BGR2GRAYをcvtColor()に渡して、ビデオの各フレームをカラーからグレースケールに変更します。

9. 顔を検出するには、detectMultiScale()を使用します。このメソッドは、入力として 3 つのパラメーターを取ります。最初はソース画像grayImgです。2 番目のパラメーターは scaleFactor です。これは、各画像スケールで画像サイズをどれだけ縮小する必要があるかを指定します。スケーリング係数としてデフォルト値の 1.3 を使用します。倍率が高いほど、ステップが少なくなり、実行が速くなります。ただし、顔が欠けている可能性も高くなります。3 番目のパラメーターは minNeighbors です。これは、各候補長方形を保持するために必要な近傍数を指定します。値が高いほど、誤検知の可能性は低くなりますが、不明確な顔のトレースを見逃していることも意味します.

       # detect faces using Haar Cascade 
       face = haar_cascade.detectMultiScale(grayImg, 1.3, 4)

10. 顔を検出すると、4 つの座標が得られます。x は x 座標、y は y 座標、w は幅、h は高さを表します。テキストをFace Detectedに更新し、これらの座標を使用して長方形を描画します。長方形の色は、厚さが 2 ピクセルの緑 (BGR) 形式です。

        # draw a rectangle around the face and update the text to Face Detected
        for (x, y, w, h) in face:
            text = "Face Detected"
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

11. オプションで、出力コンソールにテキストを出力します。キャプチャしたフレームをソースとして、上記のテキストで取得したテキストを使用して、テキストを画面に表示します。フォント スタイルは FONT_HERSHEY_SIMPLEX、フォント スケール ファクターは 1、青色、太さは 2 ピクセル、線種は AA です。

        # display the text on the image
        print(text)
        image = cv2.putText(img, text, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)

12. Face Detectionというタイトルのウィンドウと画像を表示します。waitkey()メソッドを使用してウィンドウを 10 ミリ秒間表示し、キーが押されたかどうかを確認します。ユーザーがEscキー (ASCII 値 27) を押すと、ループを終了します。

        # display the output window and press escape key to exit
        cv2.imshow("Face Detection", image)
        key = cv2.waitKey(10)
     
        if key == 27:
            break

13. 最後に、python プログラムからカメラ オブジェクトを解放し、すべてのウィンドウを閉じます。

    cam.release()
    cv2.destroyAllWindows()

実際に Python を使用した顔検出

顔が表示されると、次のような出力が表示されます。

顔が存在しない場合、次のようなメッセージが表示されます。

Haar Cascade アルゴリズムを使用した顔検出の限界

このアルゴリズムは軽量で、モデル サイズが小さく、高速に動作しますが、いくつかの制限があります。

• リアルタイム ビデオでは、顔がカメラの視線内にある必要があります。顔が遠すぎたり、近すぎたり、傾きすぎたりすると、アルゴリズムは特徴を検出できません。
• 正面顔アルゴリズムなので、横顔は検出できません。
• 偽陽性の結果が高い。顔が存在しない場合でも、領域を顔として検出することがよくあります。
• 最適な照明条件が必要です。過度または薄暗い照明は、アルゴリズムの精度を妨げます。

顔検出の多くのアプリケーション

顔検出は、今日の世界で幅広いアプリケーションを持っています。スマートフォン、家庭、車、入国審査場での顔認証にご利用いただけます。顔検出は、CCTV 監視、ソーシャル メディア フィルター、および映画撮影における自動顔追跡で既に一般的になっています。

それは、この素晴らしいテクノロジーの始まりに過ぎません。進歩があれば、行方不明の子供を特定したり、犯罪者を捕まえたり、なりすましなどの犯罪を防止したりできるかもしれません。

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