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Javaを使用して実装された顔検出および認識テクノロジー

WBOY

リリース： 2023-06-18 09:08:12

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人工知能技術の継続的な発展により、顔検出および認識技術は日常生活でますます広く使用されるようになりました。顔検出および認識技術は、顔アクセス制御システム、顔決済システム、顔検索エンジンなど、さまざまな場面で広く使用されています。広く使用されているプログラミング言語である Java は、顔の検出および認識テクノロジを実装することもできます。この記事では、Java を使用して顔検出および認識テクノロジを実装する方法を紹介します。

1. 顔検出技術

顔検出技術とは、画像またはビデオ内の顔を検出する技術を指します。 Java では、オープンソースのコンピュータービジョンライブラリである OpenCV を使用して、顔検出テクノロジを実装できます。 OpenCV は、効率性、使いやすさ、拡張性という利点を備えたクロスプラットフォームのコンピュータービジョンライブラリです。

OpenCV を使用して Java に顔検出テクノロジを実装する基本的な手順は次のとおりです。

OpenCV ライブラリのインポート: Maven または手動ダウンロードを使用して OpenCV ライブラリをインポートできます。
Haar 分類器の読み込み: Haar 分類器は、顔を検出するために一般的に使用される特徴ベースの分類器です。 Java では、CascadeClassifier クラスを使用して Haar 分類子モデルをロードできます。
画像のロード: Imgcodecs クラスを使用して画像ファイルをロードするか、VideoCapture クラスを使用してビデオストリームをロードできます。
顔の検出: CascadeClassifier クラスの detectMultiScale メソッドを使用して顔を検出します。このメソッドは、画像内の顔の位置とサイズを返します。
検出結果の描画: Imgproc クラスの Rectangle メソッドを使用して、検出された顔の位置を画像上に描画します。

以下は、OpenCV を使用して Java で顔検出を実装するサンプルコードです。

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

public class FaceDetector {
    public static void main(String[] args) {
        // Load OpenCV library
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // Load Haar classifier
        CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("path/to/haarcascade_frontalface_default.xml");

        // Load image
        Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");

        // Detect faces
        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
        faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

        // Draw rectangles around detected faces
        for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
            Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y),
                    new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 0, 255), 2);
        }

        // Save image with detected faces
        Imgcodecs.imwrite("path/to/result.jpg", image);
    }
}

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上記のコードでは、OpenCV の Core、Imgcodecs、Imgproc、および CascadeClassifier クラスが使用されています。このうち、CascadeClassifier クラスは Haar 分類器モデルを読み込み、Imgcodecs クラスと Imgproc クラスは画像を読み込み、検出結果を描画するために使用されます。このコードを使用して、画像内の顔を検出して位置を特定します。

2. 顔認識技術

顔認識技術とは、顔データベースが既知である場合に、入力された顔をデータベース内の顔と比較し、類似する顔を見つける技術を指します。彼ら。 Java では、顔認識に FaceRecognizer クラスを使用できます。 FaceRecognizer は OpenCV での顔認識に特に使用されるクラスで、Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH などのいくつかの認識アルゴリズムをカプセル化します。

以下は、FaceRecognizer を使用して Java で顔認識テクノロジを実装する基本的な手順です。

顔ライブラリをロードします。Imgcodecs クラスを使用して、顔ライブラリに顔画像をロードできます。。
顔の特徴を抽出する: FaceRecognizer クラスの train メソッドを使用して、顔データベース内のすべての顔をトレーニングし、顔の特徴を生成します。
顔を認識する: FaceRecognizer クラスの予測メソッドを使用して入力顔を認識します。認識結果は類似性と識別子です。
認識結果の表示: Imgproc クラスを使用して、認識結果を画像に描画できます。

以下は、FaceRecognizer を使用して Java で顔認識を実装するサンプルコードです:

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
import org.opencv.face.FaceRecognizer;
import org.opencv.face.LBPHFaceRecognizer;

public class FaceRecognizer {
    public static void main(String[] args) {
        // Load OpenCV library
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // Load Haar classifier
        CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("path/to/haarcascade_frontalface_default.xml");

        // Load face recognizer
        FaceRecognizer recognizer = LBPHFaceRecognizer.create();

        // Load all images from the directory
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            String fileName = "path/to/database/" + i + ".jpg";
            Mat image = Imgcodecs.imread(fileName);

            // Convert image to grayscale
            Imgproc.cvtColor(image, image, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

            // Detect faces
            MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
            faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

            // Extract face features
            Mat face = new Mat();
            face = image.submat(faceDetections.toArray()[0]);
            recognizer.train(face, new Mat());
        }

        // Load input image
        Mat inputImage = Imgcodecs.imread("path/to/input/image.jpg");
        Imgproc.cvtColor(inputImage, inputImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

        // Detect face
        MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
        faceDetector.detectMultiScale(inputImage, faceDetections);

        // Recognize face
        Mat inputFace = new Mat();
        inputFace = inputImage.submat(faceDetections.toArray()[0]);
        int[] label = new int[1];
        double[] confidence = new double[1];
        recognizer.predict(inputFace, label, confidence);

        // Draw rectangle and name of recognized person
        Imgproc.rectangle(inputImage, faceDetections.toArray()[0].tl(),
                faceDetections.toArray()[0].br(), new Scalar(0, 0, 255), 2);
        Imgproc.putText(inputImage, "Person " + label[0], faceDetections.toArray()[0].tl(),
                Imgproc.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, new Scalar(0, 255, 0), 2);

        // Show and save result
        Imgcodecs.imwrite("path/to/result.jpg", inputImage);
    }
}

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上記のコードでは、最初に Haar 分類器を使用して顔を検出し、顔を抽出します。顔データベーストレーニング用に顔画像をロードし、顔の特徴を生成します。次に、認識したい画像を入力し、そこに写っている顔を抽出し、FaceRecognizer クラスを使用して認識します。最後に、Imgproc クラスを使用して、検出と認識の結果を画像にプロットします。このコードを使用して、簡単な顔認識システムを実装できます。

概要

この記事では、Java を使用して顔検出および認識テクノロジを実装する方法を紹介します。 Java 開発者は、これらのテクノロジーを習得することで、顔アクセス制御システム、顔支払いシステム、顔検索エンジンなどの顔ベースのアプリケーションを実装できます。サンプルコードでは OpenCV ライブラリが使用されていますが、JavaCV、BoofCV など、同様のコンピュータビジョンライブラリが多数あります。興味のある読者は、これらのライブラリを使用して顔検出および認識テクノロジを実装してみることができます。

以上がJavaを使用して実装された顔検出および認識テクノロジーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。