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FacialFeatures[image]

image 中に検出されたすべての顔について，顔の特徴の最小限のまとめを返す．

FacialFeatures[image,features]

指定された顔の features を返す．

FacialFeatures[video,…]

video のフレーム中の顔を求める．

詳細とオプション
Details and Options Details and Options
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特性と関係  
関連項目
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履歴
引用書式

FacialFeatures

FacialFeatures[image]

image 中に検出されたすべての顔について，顔の特徴の最小限のまとめを返す．

FacialFeatures[image,features]

指定された顔の features を返す．

FacialFeatures[video,…]

video のフレーム中の顔を求める．

詳細とオプション

  • FacialFeaturesは，顔の特徴としても知られるもので，目・鼻等の位置や，年齢，性別，感情等の全体的な顔の特性を含む，検出された顔の詳細を返すことができる．
  • FacialFeatures[{image1, image2,…},…]を使って複数の画像の特徴が推定できる．
  • 顔の特徴は，全体的な顔特の特徴または個々の顔器官の細かい位置である．
  • FacialFeatures[image,"Properties"]は可能なすべての特性と特徴を返す．以下の特徴が使用できる．
  • 全体的な特徴
  • "Age"推定年齢
    "Descriptor"顔の特徴ベクトル表現
    "Emotion"顔に現れている感情で最も可能性が高いもの
    "Gender"推定性別
    "Landmarks"顔器官の連想
  • 全体的な特徴の分布
  • "AgeWeights"WeightedDataオブジェクトとして
    "EmotionWeights"キーと値 emotion->prob の連想
    "GenderWeights"キーと値 gender->prob の連想
  • 形状特性
  • "BoundingBox"顔の境界Rectangle
    "BoundingBoxArea"境界ボックスの面積
    "Height"顔の長さ
    "Image"顔に対応する切り取られた image
    "Position"{x,y}で与えられる顔の位置
    "Width"顔の幅
  • 単一の点として戻ってくる個別の顔器官．
  • "LeftEyeCenter"左目の中心
    "RightEyeCenter"右目の中心
    "EyeCenter"目の中心の点
    "NoseCenter"鼻の中心の点
    "MouthCenter"口の中心の点
    "MouthLeft"口の左側の点
    "MouthRight"口の右側の点
  • 点のリストとして返される個別の顔器官
  • "LeftEyebrowPoints"左眉毛の点
    "LeftEyePoints"左目の点
    "MouthExternalPoints"口の外側の点
    "MouthInternalPoints"口の内側の点
    "NosePoints"鼻を二分する線と鼻梁の点
    "OutlinePoints"顔の輪郭
    "RightEyebrowPoints"右眉毛の点
    "RightEyePoints"右目の点
  • 顔器官の集合
  • "EyebrowPoints"左右眉毛の連想
    "EyePoints"左右の目の連想
    "MouthPoints"口の内側と外側の連想
  • デフォルトで，顔はFindFacesを使って検出され，各境界ボックスの周囲に若干の充填が行われる．Method{"FaceBoxes"boxes}を使って顔の周りの境界ボックスを指定する．
  • boxes の値は以下のいずれでもよい．
  • Full画像全体が1つの顔であると推定される
    {bbox1,…}顔の境界ボックスのリスト
    f顔の境界ボックスを返す任意の関数
  • FacialFeatures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．
  • 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

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例  (2)

推定される特徴のまとめを得る：

Wolfram Language code: FacialFeatures[[image]]//Dataset

画像中で検出された顔の特徴を推定する：

Wolfram Language code: i = [image]; FacialFeatures[i, "NosePoints"]
Wolfram Language code: HighlightImage[i, {PointSize[.01], %}]

スコープ  (11)

データ  (5)

画像中のすべての顔の特徴のまとめを得る：

Wolfram Language code: FacialFeatures[[image]]

特性のデータ集合を構築する：

Wolfram Language code: Dataset[%]

複数の画像中の特徴を推定する：

Wolfram Language code: Dataset /@ FacialFeatures[{[image], [image]}]

複数の画像中の複数の特徴を推定する：

Wolfram Language code: Dataset /@ FacialFeatures[{[image], [image]}, {"Image", "Age"}]

画像中の口の中心位置を求めてハイライトする：

Wolfram Language code: FacialFeatures[[image], "MouthCenter"]
Wolfram Language code: HighlightImage[[image], %]

動画のフレーム中の口の中心位置を求めてハイライトする：

Wolfram Language code: features = FacialFeatures[\!\(\*VideoBox["![Embedded Video Player](video://content-htcbu)"]\), "MouthCenter"]

動画中で検出された顔をハイライトする：

Wolfram Language code: HighlightVideo[\!\(\*VideoBox["![Embedded Video Player](video://content-htcbu)"]\), features]

特徴  (6)

年齢を推定する：

Wolfram Language code: FacialFeatures[[image], "Age"]

性別を推定する：

Wolfram Language code: FacialFeatures[[image], "Gender"]

複数の特徴を推定する：

Wolfram Language code: FacialFeatures[[image], {"Age", "Gender"}]

顔を表す特徴ベクトルを計算する：

Wolfram Language code: FacialFeatures[[image], "Descriptor"]//Short

境界ボックス特性を抽出する：

Wolfram Language code: FacialFeatures[[image], {"Image", "Width", "Height", "BoundingBoxArea"}]//Dataset

顔器官の位置を推定する：

Wolfram Language code: i = [image]; landmarks = FacialFeatures[i, "Landmarks"];
Wolfram Language code: HighlightImage[i, {PointSize[0.01], Values[landmarks]}]

オプション  (3)

Method  (3)

デフォルトで，FacialFeaturesは画像中のすべての顔を検出しようとする：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: FacialFeatures[i, {"Image", "Gender"}]

Method"FaceBoxes"box を使って顔のボックスを指定する：

Wolfram Language code: FacialFeatures[i, {"Image", "Gender"}, Method -> {"FaceBoxes" -> Rectangle[{18, 122}, {76, 180}]}]

顔のボックスを複数指定する：

Wolfram Language code: FacialFeatures[i, {"Image", "Gender"}, Method -> {"FaceBoxes" -> {Rectangle[{18, 122}, {76, 180}], Rectangle[{74, 100}, {125, 160}]}}]

顔のボックスを計算する関数を指定する：

Wolfram Language code: FacialFeatures[[image], {"Image", "Gender"}, Method -> "FaceBoxes" -> FindFaces]

画像全体が顔であると仮定する：

Wolfram Language code: FacialFeatures[[image], {"Image", "Gender"}, Method -> "FaceBoxes" -> Full]

アプリケーション  (4)

画像上で顔のさまざまな特徴をハイライトする：

Wolfram Language code: HighlightImage[[image], FacialFeatures[#, "Landmarks"]&, ImageLabels -> None, ImageLegends -> All]

いくつかの顔について推定された年齢分布を可視化する：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: weights = FacialFeatures[i, "AgeWeights"]
Wolfram Language code: Histogram[weights, {5}, ChartLegends -> Image[FacialFeatures[i, "Image"], ImageSize -> 50]]

顔を性別で分ける：

Wolfram Language code: GroupBy[{[image], [image], [image], [image], [image]}, FacialFeatures[#, "Gender", Method -> "FaceBoxes" -> Full]&]

顔記述子を使って，画像中の顔の特徴空間プロットを作る：

Wolfram Language code: i = [image];
Wolfram Language code: FeatureSpacePlot[FacialFeatures[i, "Image"], FeatureExtractor -> (FacialFeatures[#, "Descriptor"][[1]]&)]

特性と関係  (2)

Wolfram Neural Net Repositoryのニューラルネットを使って顔の特徴を抽出する：

Wolfram Language code: net = NetModel["Vanilla CNN for Facial Landmark Regression"]
Wolfram Language code: faces = FindFaces[[image], "Image"]
Wolfram Language code: MapThread[HighlightImage[#1, {PointSize[.1], #2}, DataRange -> {1, 1}]&, {faces, net /@ faces}]

関数を演算子として使う：

Wolfram Language code: HighlightImage[[image], Values @* FacialFeatures["MouthPoints"], ImageSize -> 250]
Wolfram Research (2018), FacialFeatures, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/FacialFeatures.html （2025年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2018), FacialFeatures, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/FacialFeatures.html （2025年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2018. "FacialFeatures." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2025. https://reference.wolfram.com/language/ref/FacialFeatures.html.

APA

Wolfram Language. (2018). FacialFeatures. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/FacialFeatures.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_facialfeatures, author="Wolfram Research", title="{FacialFeatures}", year="2025", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/FacialFeatures.html}", note=[Accessed: 16-September-2026]}

BibLaTeX

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