質問編集履歴
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詳細をまとめ直しました。
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顔認証を目的とし
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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作り方
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■実現したいこと
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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。
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■背景と概要
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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。
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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。
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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。
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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。
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ただ学習用データの制作方法がわかりません。
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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。
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■データ
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・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）
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・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
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※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。
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（例）学習用データ
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（例）facialpoint指定
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■データ制作
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・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。
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・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）
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・学習用データの指定と読み込み
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・マウスクリックにてfacialpointを指定
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・座標取得
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・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
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・学習用データファイル名を行として保存
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・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
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・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。
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※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。
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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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変更中
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File without changes
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### 前提・実現したいこと
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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実現しようとしてます。
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そのための基礎研究として顔画像から、目、鼻、口、顔といった各パーツの形態の特徴を表すポイント（facialpointと定義：以下facialpoint）を30設け、それらを正確に認識するニューラルネットーワークを組んでみたいと思っております。
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顔の撮影の際は
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いくつかのfacialpointを顔画像に施し、そのれらを連結し、描画しようと考えている。
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学習用のデータ制作、それらに対応する正解データの制作、ニューラルネットワークの制作のパイプラインについてはおおよその見当はついた。
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読みやすいように全体を整理しております。
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正解データの論理的な作り方としては、まず私が顔写真に直接Facialpointを施し、その座標を取得して、それらにナンバーを振り、保存し、最終的にはcssファイルとして出力したexcelデータを使用しようと考えている。このデータと取得元の顔写真を紐づけて正解データにするつもりである。
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Jupyter notebookを使い、matplotlibのコマンドを使えば、これらのことが実現出来ると私は想像するが、具体的なコードの書き方がわからない。
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どうぞ、皆さまのお知恵は拝借したい。
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あまりにレベルの低い質問と呆れないで頂きたい。
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日本の書籍は、ディープラーニングの概念を伝えるものばかりで、事前データの作成方法を説明するものは皆無なのである。
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開発環境はwin10。
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ニューラルネットワークはソニーのnnc(https://dl.sony.com/ja/)を使う。
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私は、学習データとしてまず数百の顔画像とそれぞれのfacialpoint座標excelデータを用意し、この環境で試してみて、良い兆候が得られたら、クラウド環境で本格的に学習させようと考えている。
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私は教育レベルが低く英語が話せない。
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googleで英訳している。もし幸いしてこの叫びを受け止めてくれた親切な誰かが、私に指導してくれたとしても、やはり私はgoogleで訳すことになる。
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なので、子供でもわかるような言い方でアドバイス頂くことを願う。
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読みやすいように全体を整理。
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顔画
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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実現しようとしてます。
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そのための基礎研究として顔画像から、目、鼻、口、顔といった各パーツの形態の特徴を表すポイント（facialpointと定義：以下facialpoint）を30設け、それらを正確に認識するニューラルネットーワークを組んでみたいと思っております。
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顔の撮影の際は
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いくつかのfacialpointを顔画像に施し、そのれらを連結し、描画しようと考えている。
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学習用のデータ制作、それらに対応する正解データの制作、ニューラルネットワークの制作のパイプラインについてはおおよその見当はついた。
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だが、正解データの具体的な作り方がわからない。
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正解データの論理的な作り方としては、まず私が顔写真に直接Facialpointを施し、その座標を取得して、それらにナンバーを振り、保存し、最終的にはcssファイルとして出力したexcelデータを使用しようと考えている。このデータと取得元の顔写真を紐づけて正解データにするつもりである。
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Jupyter notebook
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Jupyter notebookを使い、matplotlibのコマンドを使えば、これらのことが実現出来ると私は想像するが、具体的なコードの書き方がわからない。
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どうぞ、皆さまのお知恵は拝借したい。
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あまりにレベルの低い質問と呆れないで頂きたい。
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日本の書籍は、ディープラーニングの概念を伝えるものばかりで、事前データの作成方法を説明するものは皆無なのである。
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開発環境はwin10。
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ニューラルネットワークはソニーのnnc(https://dl.sony.com/ja/)を使う。
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私は、学習データとしてまず数百の顔画像とそれぞれのfacialpoint座標excelデータを用意し、この環境で試してみて、良い兆候が得られたら、クラウド環境で本格的に学習させようと考えている。
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私は教育レベルが低く英語が話せない。
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googleで英訳している。もし幸いしてこの叫びを受け止めてくれた親切な誰かが、私に指導してくれたとしても、やはり私はgoogleで訳すことになる。
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なので、子供でもわかるような言い方でアドバイス頂くことを願う。
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