日経Linux2023.03.24コピーしました全10173文字PRLinuxはサーバーによく使われているのに加え、Windowsのようにパソコン用OSとしても利用できる。過去に挑戦して断念したことがある人も無理なく学べるように、ステップアップ式でLinuxを解説する。AIを使って人の顔を正確に検出する方法AI(人工知能)を使った顔検出の方法は数多く、主には(1)特徴量を人間が設計する手法、(2)特徴量を大量のデータからディープラーニングで学習する手法の二つがあります。「特徴量」とは、AIの分野では予測の手がかりとなる重要な数字のことです。顔検出のような画像処理の分野では、「縦のシマが多い」「特定の色が多い」といった情報が特徴量となります。今回は、上記の二つの手法を実際に試して比較してみましょう。顔検出に使う特徴量として有名な「ハールライク(Haar-like)特徴量」を使った手法を紹介します。ハールライク特徴量は、画像の明暗差を特徴として抽出する特徴量です。具体的には図1のようなパターンを用いて明暗差を抽出します。卓也、技術評論社)[画像のクリックで拡大表示]ディープラーニングでの顔検出手法は、ニューラルネットワークを使って図2のように大量の顔データを学習することで実現します。特徴量は人が設計するのでなく、ニューラルネットワークの学習により教師データから自然に獲得されます。引用元:「からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」(からあげ、日経BP)[画像のクリックで拡大表示]実際にAI顔検出の環境を構築して試してみましょう。PCに接続したUSBカメラの映像からリアルタイムに顔検出を実行します。環境構築の手順は読者限定サイト※に資料を用意しました。ダウンロードして参照してください。※「https://nkbp.jp/nlinux」で2023年3月号のページを開き、「●読者限定サイトと訂正・補足は<こちら>」からアクセス。IDは「linux」、パスワードは「download」。環境を構築できたら、次に示すコマンドで二つの手法を実行し、顔検出を体感してみましょう。[画像のクリックで拡大表示]筆者の環境では両方とも50ミリ秒以下で推論できました。画像のリサイズなどの条件が異なり、正確に比較しているわけではないため、ここでは手法による速度差は重視しないでください。試しに宇宙人の仮面を被って顔検出性能を比較してみました。ハールライク特徴量では全く検出できませんでした(図3)が、ディープラーニングでは正しく検出できました(図4)。宇宙人の顔が検出できたからといって顔検出の性能が良いとは限りませんが、手法によって顔検出できるケースとできないケースが大きく違うことが理解できるでしょう。ディープラーニングを使って顔検出している映像[画像のクリックで拡大表示]実際にUSBカメラを使い、顔を横に向けたり、一部を隠してみたりすると、より性能の違いを実感できて面白いと思います。この記事は会員登録で続きをご覧いただけます。次ページでログインまたはお申し込みください。実践型データサイエンティスト育成塾BIツールを使いながら実践演習でビッグデータ解析手法を体できる!パソコン完備の会場で身体一つで体験型研修。2日間でデータサイエンティストになれます。エクセルよりもっと大量のデータで効率よく分析できるようになりたい方に最適。【第13期】8回のセミナーでリーダーに求められる“コアスキル”を身につけ、180日間に渡り、講師のサポートの...IT法務リーダー養成講座システム開発・運用に関するもめ事、紛争が後を絶ちません。人手不足に悩み、働き方改革の必要性が問われるIT企業。日本初のデジタルバンク「みんなの銀行」誕生の軌跡に学ぶ「みんなの銀行」という日本初のデジタルバンクをつくった人たちの話です。「次の一手」が分かるDXの祭典。2023年6月に大阪で開催します。情報変更・解約6/1開催ウェビナー『ChatGPTは我々の仕事をいかに変えるのか?。