顔識別の例（Dlib, face_recognition を使用）

前準備

Python のインストール

• Windows での Python のインストール手順は、別ページで説明している．
• Ubuntu では、次のコマンドを実行．

  sudo apt -yV install python3-dev python3-pip python3-numpy
  

Dlib のインストール

• Windows でのインストール手順は、 別ページで説明している．
• Ubuntu でのインストール手順は、 別ページで説明している．

Dlib は C:\pytools\dlib にインストールされているとする

cmake のインストール

• Windows での cmake のインストール手順は，「別のページ」で説明している．
• Ubuntu では，端末で，次のコマンドを実行して，cmake をインストールする．

  sudo apt -yV install cmake cmake-curses-gui
  

Python 用 numpy, scikit-image のインストール

Windows の場合

python -m pip install -U
python -m pip install -U numpy scikit-image

Ubuntu の場合

sudo apt update
sudo apt -yV install python3-numpy python3-skimage

顔識別の例（Dlib, face_recognition を使用）

ここで行うこと

• すでに、誰であるかが分かっている顔写真（顔識別の正解画像）を複数準備。

  顔写真の枚数は多いほうが精度が高い

• 新しい画像を使い、Dlib と knn アルゴリズムにより顔認識を行う
• 公開のプログラムを使用

knn アルゴリズム。

• 事前に、データを複数準備（事前データ）。
• それぞれのデータに、ラベルがついている。
• 新しいデータが１つある。それを、事前データそれぞれすべてと類似度を計算する。
• 類似度が高いもの数個を選ぶ。そして、選ばれた数個のラベルについて多数決を取る
• その結果得られたラベルを識別結果とする

1. まず、管理者でコマンドプロンプトを開き、次を実行

   python -m pip install scikit-learn
   
2. 次の URL から Python プログラムをダウンロード．自分のパソコンに保存．

   https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/face_recognition_knn.py
3. ダウンロードしたディレクトリ（フォルダ）の名前を確認
4. そこに、「knn_examples」という名前のディレクトリを作る．
5. 「knn_examples」の下に、「train」という名前のディレクトリを作る．
6. 「knn_examples」の下に、「test」という名前のディレクトリを作る．
7. 「train」の下に、さらに、複数のディレクトリを作る．

   ディレクトリ名は何でも良いが、英語または数字のみを使い、分かりやすい名前がよい.

   次の例では２つ作っているが、３つ以上作ってもよい。
8. いま作ったディレクトリの下に画像ファイルを置く。

   画像ファイルの拡張子は .png もしくは .jpg もしくは .jpeg であること。
9. 今度は「test」の下に、顔認識させたい画像を置く
10. Windows でコマンドプロンプトを開く。cd コマンドを使い、 ダウンロードしたディレクトリ（フォルダ）に、カレントディレクトリを移す
11. python face_recognition_knn.py を実行
12. 結果を確認。

    画像サイズを変える（解像度を変える）など、少しの工夫で検出漏れがなくなったり、顔認識の精度が向上する可能性がある。
13. 結果をファイルに保存したい場合

    python face_recognition_knn.py を次のように書き換え．

    「pil_image.save('result' + os.path.basename(img_path))」を追加

    python face_recognition_knn.py を実行すると、次のように、結果がファイルに保存される．