世間では人工知能や機械学習を用いたあっと驚くプロダクトがどんどん生まれ、人類の技術はここまで進化したかと感動するばかりです。筆者もSiriと会話していたら一日が終わっていた、ということがよくあります。 機械学習を用いて作られたコンテンツの例として、日本マイクロソフトが開発した元女子高生AIのりんな、カメラの映像から植物や動物、商品の名前を推定してくれるGoogleレンズなどが挙げられるでしょう。AdobeのPhotoshopのような製品にもAdobe Senseiと呼ばれる機械学習技術が用いられています。 画像認識や音声認識、果ては会話まで可能にしてしまう機械学習を用いたコンテンツ。今回の記事ではそれらを自分で作ってみよう、という内容になっています！ 下の動画は作成するサンプルです。リアルタイムで映像から目を認識しパーティクルを発生させています。 新年会の予定もたくさんあると思います。あな
どうも、まさとらん（@0310lan）です。 今回は、毎日のように誕生する新しいJavaScriptライブラリの中から、思わず使ってみたくなるようなオススメのライブラリを厳選してご紹介しようと思います。 そのままWebアプリとして活用できそうなモノから、コードの書く量を大幅に減らしてくれたり、ユーザー体験を一気に向上してくれるモノまで、幅広いジャンルをまとめていますので、ご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ ■入力された内容を自動検証する！ 【 Cleave.js 】 フォームなどでよく使う「inputタグ」で、何が入力されたかを検証して意図しないデータ入力を簡単に防ぐことができるのが「Cleave.js」です。 使い方は非常にシンプルで、例えば「電話番号」を入力する「inputタグ」があったとします。 <input type=”tel” id=”input-tell” /> 「in
今、スマホアプリ「SNOW」で、顔写真に動物のパーツをデコったり複数人の顔を入れ替えて、おもしろい写真へ編集することが若い女性の間で流行っています。 このアプリには、画像から顔を検出できるフェイストラッキングという技術が使われています。この技術を使うと、画像から顔のパーツの位置や大きさを特定できるようになり、静止画やアニメーションを重ねるといった演出を加えられます。 フェイストラッキングの技術は昔からありましたが、高度な画像解析の知識が必要なため導入するにはハードルの高いものでした。今回は、JavaScriptライブラリを使って、HTML5でフェイストラッキングを実現する方法を紹介します。 Webテクノロジーでフェイストラッキングに挑戦しよう Webテクノロジーで簡単にフェイストラキングを実現するには、JSライブラリ「clmtrackr」がオススメです。このライブラリでは、負荷が高いフェイ
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
Face : Leading Face Recognition on Cloud 顔認識し個人や表情なども識別できる「Face＋＋」の無料API。 精度のほどは不明ですが、intel や lenovo がパートナーでそれなりに精度も高そう。 顔パーツのポイント抽出 笑顔度の抽出 年齢や女性なども認識 関連エントリ 画像や動画の顔認識ができる「jQuery Face Detection Plugin」 顔の輪郭抽出ができるJavaScriptライブラリ「clmtrackr」
jQuery Face Detection Plugin 画像や動画の顔認識ができる「jQuery Face Detection Plugin」 動画の顔認識もできるというのはあたらしいかも。 関連エントリ 顔の輪郭抽出ができるJavaScriptライブラリ「clmtrackr」
Step #1 - getUserMedia and tracking.js getUserMedia is a HTML5 API that allows web apps to access user's camera and microphone. Read more on HTML5 Rocks. tracking.js was used to detect and track user's face, but that's just one of the things that this amazing library is capable of. Step #2 - gif.js gif.js converted array of images to a GIF. It's very fast because it splits up the work between mult
By Phil Dokas デジタルカメラやスマートフォンに搭載されているカメラには顔認識機能が備わっていることがあり、アルゴリズムによってカメラ内に映った物体を人の顔かそうでないかを見分けることができます。生体を認識しているわけでないため、大仏や人形などでも人間の顔として認識されることがありますが、顔の自動認識アルゴリズムによって流れる雲から「顔」が検出された雲の写真を集めるプロジェクトが「Cloud Face」です。 Shinseungback Kimyonghun http://ssbkyh.com/works/cloud_face/ 発見された顔はこんな感じ。 どの部分が認識されたのかというと…… 真ん中の雲のちぎれ目でした。雲がない青空の部分が目に見えなくもありません。 夕暮れの雲の中から発見された顔は不敵ににやついている顔に見えます。 別の青空に浮かぶ雲の中から見つかったのは、
JavaScript製顔認識ライブラリを紹介します。 試してみたところ想像以上に精度が高かったので驚きました。横顔や傾けた顔の認識は難しようですが、正面の精度がすごい。 auduno/clmtrackr デモは画像の顔認識トラッキング（Tracking in image）ビデオの顔認識トラッキング（Tracking in video）認識顔に別の顔を乗せてマスキング（Face masking）認識した顔のデフォルメ（Face deformation）の4つがあります。 デフォルメとマスキングが特に面白いのでお試しあれ。 ちなみにおっぱいを顔として認識してもらおうとしたら怒られました。
clmtrackr is a javascript library for fitting facial models to faces in videos or images. It currently is an implementation of constrained local models fitted by regularized landmark mean-shift, as described in Jason M. Saragih's paper. clmtrackr tracks a face and outputs the coordinate positions of the face model as an array, following the numbering of the model below: Reference - Overview The li
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