FaceRecognize
FaceRecognize[{example1name1,example2name2,…}]
顔の例と与えられた名前に基づいてClassifierFunction[…]を生成する．
FaceRecognize[{example1,example2,…}{name1,name2,…}]
例と与えられた名前に基づいてClassifierFunction[…]を生成する．
FaceRecognize[name1{example11,…},name2{example21,…},…]
名前と例の連想を使う．
FaceRecognize[training,image]
image 中の人の顔を求め，与えられた訓練集合で分類しようとする．
FaceRecognize[training,image,prop]
指定された特性 prop を返す．
詳細とオプション
- FaceRecognizeは，画像中の人間の顔を認識するように訓練できる．
- FaceRecognize[training,{image1,image2,…}]は，すべての画像 imageiで認識した顔を返す．
- デフォルトで，FaceRecognizeは認識した顔に関連付けられた名前のリストを与える．
- 次は，特性 prop の可能な設定である．
-
"BoundingBox" 顔の境界Rectangle "Image" 顔に対応する部分の image の部分 "Name" 顔に関連付けられた名前 "Position" {x,y}として与えられる各顔の位置 "Probability" 特定のマッチの確率 "RarerProbability" image 中の顔よりもPDFが低いサンプルを生成する確率 {prop1,prop2,…} 特性指定のリスト - 次は，使用可能なオプションである．
-
AcceptanceThreshold Automatic 例を異常なものとみなす閾値 ClassPriors Automatic マッチの事前確率 Method Automatic 使用するメソッド - デフォルトで，すべての名前に対して一様な事前確率が想定される．ClassPriors<name1p1,…>を使って別の事前確率を指定する．
- デフォルトで，顔は自動的に検出される．Method{"FaceBoxes"boxes}を使って顔の周りの境界ボックスを指定する．
- 次は boxes の可能な値である．
-
Automatic FindFacesを使って顔のボックスを求める（デフォルト） Full 画像全体が1つの顔であると仮定される {bbox1,…} 顔の境界ボックスのリスト - FaceRecognize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，使用するWolfram言語のバージョンによって変わることがあり，返される結果も異なることがある．
- FaceRecognize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 (3)
FaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Mom", [image] -> "Daughter"}, [image]]画像の集合からClassifierFunctionを作成する：
cf = FaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Mom", [image] -> "Daughter"}]cf[[image]]与えられた顔が訓練例に含まれていない場合はMissingが返される：
cf[[image]]i = [image];
faces = FaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Mom", [image] -> "Daughter"}, i, {"Image", "Name", "BoundingBox"}];
Dataset[faces]HighlightImage[i, Lookup[faces, "BoundingBox"], ImageLabels -> Lookup[faces, "Name"], PlotRangePadding -> Scaled[.05]]スコープ (6)
顔を認識するClassifierFunctionを作る：
cf = FaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Mom"}]cf[[image]]FaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Mom"}, [image]]顔が認識されないとMissingが返される：
FaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Mom"}, [image]]FaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Dad", [image] -> "Mom"}, [image]]参照画像をAssociationでグループ化する：
FaceRecognize[<|"Dad" -> {[image], [image]}, "Mom" -> {[image]}|>, [image]]FaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Mom"}, [image], {"Name", "Probability"}]FaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Mom"}, [image], All]FaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Mom"}, [image], {"Image", "Name"}]//DatasetDataset /@ FaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Mom"}, {[image], [image]}, {"Image", "Name"}]オプション (3)
AcceptanceThreshold (1)
AcceptanceThresholdを指定して認識する顔の数を制御する：
training = {[image] -> "Dad", [image] -> "Mom", [image] -> "Daughter"};
test = [image];FaceRecognize[training, test, {"Image", "Name", "RarerProbability"}, AcceptanceThreshold -> .5]//Datasetより低い値を使って訓練分布からはるかに隔たった顔を認識する：
FaceRecognize[training, test, {"Image", "Name", "RarerProbability"}, AcceptanceThreshold -> .1]//DatasetAcceptanceThreshold0を使うと，常に検定画像に最も近いクラスが返される：
FaceRecognize[training, test, {"Image", "Name", "RarerProbability"}, AcceptanceThreshold -> 0]//DatasetClassPriors (1)
デフォルトで，FaceRecognizeはクラスの中の確率が一様であると仮定する：
FaceRecognize[<|"Dad" -> {[image]}, "Mom" -> [image], "Daughter" -> [image]|>, [image], All]//DatasetFaceRecognize[{[image] -> "Dad", [image] -> "Mom", [image] -> "Daughter"}, [image], All, ClassPriors -> <|"Dad" -> 0.45, "Mom" -> 0.45, "Daughter" -> 0.1|>]//DatasetMethod (1)
training = {[image] -> "Dad", [image] -> "Son1", [image] -> "Son2", [image] -> "Daughter"};test = [image];FaceRecognize[training, test, {"Image", "Name"}]//DatasetMethod{"FaceBoxes"Full}を使って検定画像が単一の顔の画像であると仮定する：
FaceRecognize[training, [image], Method -> {"FaceBoxes" -> Full}]Method{"FaceBoxes"bboxes}を使って指定された境界ボックス bboxes 内の顔を認識する：
bboxes = FindFaces[test, PaddingSize -> Scaled[.1]];
HighlightImage[test, bboxes]FaceRecognize[training, test, {"Image", "Name"}, Method -> {"FaceBoxes" -> bboxes}]//Datasetアプリケーション (4)
cf = FaceRecognize[<|"Dad" -> {[image], [image]}, "Son" -> {[image], [image]}|>];
SameFaceQ[x_] := SameQ@@cf[x]SameFaceQ[{[image], [image]}]SameFaceQ[{[image], [image]}]ある画像が指定された人物を含んでいるかどうかを検出する関数を作る：
training = <|"Dad" -> {[image], [image]}, "Mom" -> {[image]}|>;ContainsFaceQ[x_, name_] := MemberQ[FaceRecognize[training, x], name]i = [image];
ContainsFaceQ[i, "Dad"]ContainsFaceQ[i, "Mom"]FaceRecognizeを使って検定画像に最も近い顔を求める：
training = {[image] -> "Dad", [image] -> "Mom", [image] -> "Daughter"};
FaceRecognize[training, [image], {"Image", "Name"}, AcceptanceThreshold -> 0]//Dataset特定の人物を含んでいる画像中の位置を返す顔検索関数を構築する：
cf = FaceRecognize[<|"Dad" -> {[image]}, "Mom" -> {[image]}|>];
ImageFaceSearch[list_, name_] := Flatten@Position[FaceRecognize[cf, list], _ ? (ContainsAny[#, {name}]&), 1]ImageFaceSearch[{[image], [image]}, "Mom"]考えられる問題 (2)
FaceRecognize[<|"name" -> {[image]}, "Dad" -> [image]|>]
FaceRecognize[<|"Dad" -> {[image]}, "Mom" -> {[image]}|>, [image], Method -> {"FaceBoxes" -> Full}]
FaceRecognizeは，すべての訓練用サンプルの顔が切り取られていることを期待する：
FaceRecognize[{[image] -> "Son", [image] -> "Daughter"}]
FaceRecognize[{[image] -> "Son", [image] -> "Daughter"}]テキスト
Wolfram Research (2020), FaceRecognize, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/FaceRecognize.html.
CMS
Wolfram Language. 2020. "FaceRecognize." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/FaceRecognize.html.
APA
Wolfram Language. (2020). FaceRecognize. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/FaceRecognize.html