つくったモチベーション
マッチングアプリや交遊を目的とした食事会でよくある事として、
「思っている顔と違った、、、」という事である。
そして、顔に関しては絶対的な指標があるわけではなく、人によりストライクゾーンというものがある。
（もちろん一番重要なのは"心"である。ここだけは譲れない）
そこで、ざっくり顔のタイプを「ソース（ハッキリとした顔）」「塩（端正な顔）」で分けてくれる画像認識学習モデルを作成した。
「ソース顔、塩顔判定モデル」概要
Azure CustomVisionServiceに、顔写真を登録後、
ソース顔、塩顔のタグ付けをし学習モデルを作成する。
「ソース顔、塩顔判定モデル」判定結果
私は、ものすごい塩顔のようですね〜。
平安時代の女性に生まれたら、もう少しパフォーマンスが発揮できたかもしれません。
（現代にも塩顔が好きな方はたくさんいらっしゃいます）
技術・素材
- Azure CustomVisonService（学習モデル）
- Python（画像の収集）
参考
https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/
https://protoout.studio/posts/custom-vision-project-publish-error
今後の課題
ユーザーが使えるようにはなっていないので、Botなどに落とし込みたい。
いろんな場面でBotに顔を判断させたから、対面するようにしたら、もっといい出会いが生まれるかも？しれません。