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dlib 付属のサンプルプログラムを動かしてみる

Dlibは,機械学習のアルゴリズムの機能を持つソフトウエア.

利用条件などは利用者において確認してください

サイト内の関連Webページ:


前準備

Python, 主要パッケージ, TenforFlow, Keras, Dlib, Microsoft Build Tools のインストール

以下,Windows でインストール済みであるものとして説明を続けます.

Dlib は C:\pytools\dlib にインストールされているとします


学習済みデータの準備

  1. 学習済みデータ shape_predictor_68_face_landmarks.datのダウンロード

    http://dlib.net/files/ を開き、次の3つのファイルをダウンロード

  2. ダウンロードした .bz2 ファイルを,すべて展開(解凍)する.

    ※ Windows での展開(解凍)のためのソフトは「7-Zip」をおすすめ.

  3. 展開(解凍)してできたdlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat, shape_predictor_5_face_landmarks.dat, shape_predictor_68_face_landmarks.dat のファイルを C:\pytools\dlib\python_examples\ に置く

    ※ 「C:\pytools\dlib」は,Dlib をインストールしたディレクトリに読み替えること。

    ※ まだ Dlib のインストールを行っていないときは、 「Windows で,隔離された Python 環境 + Keras + TensorFlow + OpenCV + spyder + Dlib 環境を作る(Anaconda を利用)」の Web ページ の「Dlib のインストール」を見て、Dlib のインストールを行うこと

  4. Dlib に同封の顔画像ファイルに何があるかを、簡単にみておく

    C:\pytools\dlib\examples\faces の下の顔画像のファイルを確認する


顔のアラインメント

利用条件などは各自で確認のこと

  1. Windows のコマンドプロンプトを開く

  2. (オプション)もし、virtualenv のPython 仮想環境にインストールしていて、それを使いたいときは、有効化する

    ※ virtualenv のPython 仮想環境を有効化したいときに限る(「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon ai 
    

  3. 実行してみる
    cd C:\pytools\dlib\python_examples
    python face_alignment.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat ..\examples\faces\bald_guys.jpg
    

    「Could not find conda environment: ai」というメッセージが出たときは、 隔離された Python 環境の作成(名前は ai).Tensorflow, Keras のインストールを行う.

  4. Enter キーを複数回押して、結果を確認

顔データの増量

増量は、学習で重要となる

利用条件などは各自で確認のこと

  1. (オプション)もし、virtualenv のPython 仮想環境にインストールしていて、それを使いたいときは、有効化する

    ※ virtualenv のPython 仮想環境を有効化したいときに限る(「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon ai 
    

  2. 実行してみる
    cd C:\pytools\dlib\python_examples
    python face_jitter.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat 
    

    元画像として何を使うかは、プログラム中で設定されている

  3. Enter キーを複数回押して、結果を確認

5ランドマーク

利用条件などは各自で確認のこと

  1. (オプション)もし、virtualenv のPython 仮想環境にインストールしていて、それを使いたいときは、有効化する

    ※ virtualenv のPython 仮想環境を有効化したいときに限る(「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon ai 
    

  2. 実行してみる
    cd C:\pytools\dlib\python_examples
    python face_landmark_detection.py shape_predictor_5_face_landmarks.dat ..\examples\faces 
    

  3. Enter キーを複数回押して、結果を確認

68ランドマーク

利用条件などは各自で確認のこと

  1. (オプション)もし、virtualenv のPython 仮想環境にインストールしていて、それを使いたいときは、有効化する

    ※ virtualenv のPython 仮想環境を有効化したいときに限る(「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon ai 
    

  2. 実行してみる
    cd C:\pytools\dlib\python_examples
    python face_landmark_detection.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat ..\examples\faces 
    

  3. Enter キーを複数回押して、結果を確認

顔の認識(5ランドマークを使用)

利用条件などは各自で確認のこと

  1. (オプション)もし、virtualenv のPython 仮想環境にインストールしていて、それを使いたいときは、有効化する

    ※ virtualenv のPython 仮想環境を有効化したいときに限る(「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon ai 
    

  2. 実行してみる
    cd C:\pytools\dlib\python_examples
    python face_recognition.py shape_predictor_5_face_landmarks.dat dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat ..\examples\faces 
    

    顔ごとに 128個の数値(特徴量ベクトル)が得られることを確認

  3. Enter キーを複数回押して、結果を確認

顔の認識(68ランドマークを使用)

利用条件などは各自で確認のこと

  1. (オプション)もし、virtualenv のPython 仮想環境にインストールしていて、それを使いたいときは、有効化する

    ※ virtualenv のPython 仮想環境を有効化したいときに限る(「ai」のところは、Python仮想環境の名前に変えること)

    workon ai 
    

  2. 実行してみる
    cd C:\pytools\dlib\python_examples
    python face_recognition.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat ..\examples\faces 
    

    顔ごとに 128個の数値(特徴量ベクトル)が得られることを確認

  3. Enter キーを複数回押して、結果を確認