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Wolfram言語 ＆ システムドキュメントセンター

"FacialGender" (組込み分類器)

顔から性別を予測する．

クラス

詳細

  • この分類器は画像中の最大の顔に適用される．
  • この分類器はMobileNet Model Trained on UTKFace Large-Scale Face Datasetに基づいている．
  • この分類器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にあるローカルのオブジェクトストアに保存され．LocalObjects[]でリストし，ResourceRemoveで削除することができる．

例題

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例  (2)

人物の性別を判断する：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image]]

可能なクラスの確率を得る：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image], "Probabilities"]

この分類器のClassifierFunctionを得る：

Wolfram Language code: c = Classify["FacialGender"]

この分類器関数を使って例の性別を求める：

Wolfram Language code: c[[image]]

いくつかの例の性別を一度に求める：

Wolfram Language code: c[{[image], [image]}]

スコープ  (2)

画像中の顔を求める：

Wolfram Language code: img = [image]; faces = ImageTrim[img, #]& /@ FindFaces[img]

それぞれの顔にこの分類器を使う：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", faces]

"FacialGender"分類器は，多くの顔が含まれる画像から自動的に最も大きい顔を選択する：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender"][img]

組込み分類器に対応するClassifierFunctionをロードする：

Wolfram Language code: c = Classify["FacialGender"]

Informationを使って可能なクラスを得る：

Wolfram Language code: Information[c, "Classes"]

オプション  (3)

ClassPriors  (1)

可能なクラスについてカスタムのClassPriorsを使う：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image], ClassPriors -> <|"Female" -> 0.5, "Male" -> 0.5|>]

IndeterminateThreshold  (1)

カスタムのIndeterminateThresholdを使う：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image], IndeterminateThreshold -> 0.999]

UtilityFunction  (1)

この分類器の効用関数を得る：

Wolfram Language code: utility = Information[Classify["FacialGender"], "UtilityFunction"]

効用関数に変更を加えて，"Male"が誤って"Female"と分類された場合にペナルティを科すようにする：

Wolfram Language code: utility["Female", "Male"] = -100000;

新たな効用関数を使って画像を分類する：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image], UtilityFunction -> utility]

結果をデフォルトの効用関数の結果と比較する：

Wolfram Language code: Classify["FacialGender", [image]]