FindFaces

FindFaces[image]

image 中の人間の顔を検出しようと努め，その境界ボックスのリストを返す．

FindFaces[image,prop]

検出された各顔について，指定された特性 prop を返す．

FindFaces[image,crit,prop]

基準 crit を満たす顔を求める．

詳細とオプション

FindFacesは顔検出としても知られている．
顔検出は，検出された顔をそれぞれがRectangleオブジェクトとして与えられる境界ボックスのリストとして返す一般的なコンピュータビジョンの技術である．

座標{x,y}は，標準的な画像座標系であると仮定される．
特性 prop は，以下のいずれでもよい．

	"BoundingBox"	Rectangleオブジェクトとして返された境界ボックス
	"BoundingBoxArea"	各顔の画素面積
	"Confidence"	検出された顔の強度
	"Image"	各顔を含む部分画像
	"Position"	{x,y}として与えられる各顔の位置
	feature	FacialFeaturesで使用可能な任意の特徴
	{prop₁,prop₂,…}	特性のリスト

基準 crit は，以下のいずれでもよい．

	{min,max}	サイズが画素で min から max までの顔
	{Scaled[amin],Scaled[amax]}	相対サイズ amin から amax までの顔
	f	f を満足する顔

純関数 f を使うと，年齢や性別といった顔の特徴に#Ageや#Genderでアクセスすることができる．f がTrueを返す場合は顔が返される．
顔の特徴の完全リストは，FacialFeatures関数ページを参照のこと．
次は，使用可能なオプションである．

AcceptanceThreshold	Automatic	検出の許容閾値
MaxFeatures	All	返す顔の数
MaxOverlapFraction	Automatic	許される最大のオーバーラップの割合
Method	Automatic	使用するメソッド
Padding	"Fixed"	画像の境界に使用する充填スキーム
PaddingSize	0	検出された各顔の周りの充填量
PerformanceGoal	$PerformanceGoal	検出で何を最適化するか
SortedBy	Automatic	結果のソートに使う関数

PaddingSize->x のとき，検出された各顔は，各側に x 画素充填される．PaddingSize->Scaled[s]を使うと，各顔に境界ボックスとの割合 s の充填が行われる．
可能な場合は，顔は image のコンテンツで充填される．境界にはPaddingの設定が使われる．
デフォルトで，検出された顔はその強度に基づいてソートされる．SortedBy->f で別のソート関数が指定できる．関数 f は，パターン#propを使うことで使用可能な特性にアクセスできる．
次は，Methodの可能な設定である．

	"Haar"	Haar特徴に基づいたカスケード型の識別器
	"LocalBinaryPatterns"	LBP特徴に基づいたカスケード型の識別器
	"SingleShotDetector"	SSDアーキテクチャに基づいたニューラルネットワーク検出器
	{method₁,method₂,…}	method_iすべての結果の総計

多チャンネル画像については，"Haar"法と"LocalBinaryPatterns"法はグレースケール強度に対して働く．
FindFacesは機械学習を使う．含まれるメソッド，訓練集合，バイアスは，Wolfram言語のバージョンによって異なることがあり，与えられる結果も異なる可能性がある．
FacialFeaturesはリソースをダウンロードすることがある．ダウンロードされたリソースは，$LocalBaseのローカルなオブジェクトストアに保存され，LocalObjects[]でリストしたりResourceRemoveで削除したりできる．

例題

すべて開くすべて閉じる

例 (2)

画像中の顔の座標を求める：

顔を含む部分画像を抽出する：

画像中の顔を検出しハイライトする：

スコープ (7)

特性 (4)

顔の境界ボックスを計算する：

境界ボックスに対応する画像の部分を抽出する：

複数の特性を抽出する：

FacialFeaturesで使用可能な特徴を抽出する：

基準 (3)

計算可能な特性をテストの引数として使う：

テスト結果の中にはテスト全体のショートカットとして使えるものがある：

あらゆるサイズの顔を求める：

顔の最大サイズを画素単位で指定する：

顔の最小サイズを画素単位で指定する：

Scaledを使って画像の大きさと相対的な顔のサイズを指定する：

オプション (10)

AcceptanceThreshold (1)

デフォルトで，検出されたすべての顔が返される：

AcceptanceThresholdt を使うと t より高い強度で検出されたものだけが返される：

AcceptanceThreshold0を使って検出されたすべての顔を返す：

MaxFeatures (1)

デフォルトで，検出されたすべての顔が返される：

MaxFeaturesn を使って，検出されたもののうち強度が最高のものから n 個までを返すようにする：

MaxOverlapFraction (1)

デフォルトで，検出されたすべての顔が，重なっているいないにかかわらず返される：

重なっていない顔だけを求める：

2％までの重なり合いを許す：

Method (2)

FindFacesは，検出方法を自動的に選ぶ：

使用するメソッドを指定する：

複数のメソッドからの結果を組み合せて使う：

"LocalBinaryPatterns"法は，勾配のヒストグラム(HoG)の特徴に作用するカスケード分類器である．これは非常に高速で軽量のマルチスケールメソッドである：

"Haar"法は，Haar特徴に作用するカスケード分類器である．これは"LocalBinaryPatterns"より強力だが，一般により時間がかかる：

"SingleShotDetector"法は単一のニューラルネットの評価に基づくもので，姿勢，照明，オクルージョン，被写体の変化について非常に安定しているが，他の2つのメソッドよりも遅い：

Padding (1)

検出の境界ボックスは，画像の境界を超えて充填することができる：

カスタムの充填を指定する：

PaddingSize (2)

FindFacesは，デフォルトで，各顔の周りをかなり狭めて切り取ったものを返す：

各顔の周りの充填サイズを指定する：

負の充填を指定すると切り取られる量が大きくなる：

スケールされた充填を指定する：

さまざまな充填を使って検出された顔を比較する：

PerformanceGoal (1)

PerformanceGoal"Quality"を使って結果の品質を重視する：

PerformanceGoal"Speed"を使って計算速度を重視する：

SortedBy (1)

デフォルトで，検出されたものは"Confidence"でソートされる：

別の特性を指定する：

アプリケーション (3)

検出された顔を求め，ハイライトする：

検出された顔をすべて求め，ぼかす：

顔の動的検出：

各動画フレーム内の顔の数を求める：

結果をプロットする：

特性と関係 (2)

画像平面における回転があっても，顔が検出されることがある：

顔は明度の違いに関係なく検出される可能性がある：

考えられる問題 (3)

直立している顔は検出される率が高い：

画像を回転させると他の顔も検出されることがある：

カメラから背けた顔は検出されないかもしれない：

非常に小さい顔あるいは解像度が低い顔は検出されないかもしれない：

画像のリサンプリングで検出結果が向上することがある：

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