■実現したいこと
顔認証を目的としたディープラーニングのための正解データの制作方法の確立。
■背景と概要
顔写真からイラスト風肖像画を生成するスマホアプリを作ろうとしています。
そのための顔認証の基礎研究として、まずは顔画像から、目、鼻、口、顔といった各顔パーツの形状の特徴を表すポイント(以下facialpoint)を数十箇所定義し、それらをに認識するニューラルネットーワークを組もうとしています。
この手の研究成果は既にいくつかあり、それらを参考に学習用素材の仕様、ニューラルネットワークの構成はおおよそ検討がつきました。
ニューラルネットワーク制作は、ソニーのneural_network_console(以下nnc)を使います。
ただ学習用データの制作方法がわかりません。
データとその制作方法のイメージは以下にまとめました。正解データの制作方法をご教示頂ければと存じます。
■データ
・学習用データ:モノクロ、bmpデータ※(nncは画像が扱えるのでこのまま使います)
・正解データ:学習用データに私が決定したfacialpointの座標が表記されたexcelデータ
※facialpointは、excelデータとして保持します。右目目尻、左目目尻、右鼻翼、左鼻翼・・・といった具合に位置毎に項目を設け、それらを列の項目、画像のファイル名を行としたfacialpointの座標として保持します。
(例)学習用データ
(例)facialpoint指定
■データ制作
・学習用データ:Photshopでグレースケールへの変換、リサイズを行います。
・正解データ:Jupyter notebook?(★この制作方法をお伺いしたいです。仕様は以下です)
・学習用データの指定と読み込み
・マウスクリックにてfacialpointを指定
・座標取得
・座標にナンバリングし(座標の項目を決定します。具体的な名称でなくナンバーをふろうと考えてます。)保存
・学習用データファイル名を行として保存
・学習用データファイル名を行、facialpointにふられたナンバーを列とするfacialpointの座標をcsv出力
・以下同じことを繰り返し、ひとつのexceシート上に選択したすべての顔画像のfacialpointの座標データを出力。
※ニューラルネットーワークの学習でPythonを覚えているところなので、できればPythonでやりたいです。
Jupyter notebookを使い、matplotlibのを使えば、実現出来るのではと予想しているのですが、書き方がわかりません。
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