顔の識別(Face Identification)

facenet-pytorchを使うと顔と顔の類似度が分かる。

github_facenet-pytorch

例えばこの2つの顔画像の類似度は0.87(-1 ～ 1 の間で値が大きいほど似ている)

facenet-pytorchによる同一人物判定の実装と、その性能評価を行う。

pytorchのエラー「指定されたモジュールが見つかりません。」

新しいPCにpytorchをインストールした後にimportできるか確認したら下記のエラーが発生した。
asmjit.dllがないらしい。

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OSError: [WinError 126] 指定されたモジュールが見つかりません。 Error loading "C:\Users\User\Anaconda3\envs\pip-deepsort\lib\site-packages\torch\lib\asmjit.dll" or one of its dependencies.

結論としては、「Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ」という名前だけよく聞くやつをインストールしたらうまくいった。
確かに前のPCでも同じことをやったような記憶がある。

顔の位置を合わせたい

複数の顔画像の位置合わせをしたい。
face alignmentなどというやつ。
第一段階として顔の回転角度を平行に合わせる。

FaceBoxes

CPUでもリアルタイムかつ高精度に顔検出ができるらしい。
2017年に発表されてて新しめ。

Zhang, Shifeng, et al. “Faceboxes: A CPU real-time face detector with high accuracy.” 2017 IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB). IEEE, 2017.

以前使用したMTCNNと比較する。

以前のやつ↓
(Windows10 + Anaconda で　facenet-pytorchからMTCNNを使用する)

Face Frontalization(正面顔推定)

横顔を入力すると正面顔が出力される。
正面顔推定なのか正面顔変換なのか対応する日本語は分からない。
横顔や斜め顔を正面に向けたいという需要があるので実験する。

githubに良い感じのがあったのでそれを使うだけ。
https://github.com/scaleway/frontalization

pytorchで動く。

torchvision.transformsで画像処理

pytorchの仲間であるtorchvisonは画像に関する便利なライブラリ。
その中のtorchvision.transformsは様々な画像処理が行える。
pytorchを使わずとも独立して使える。

MTCNNによる顔検出・特徴点抽出

MTCNNを使ってこんな感じのことをしたい。

これが、

こうなる。