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AzureCustomVisionServiceで「塩顔、ソース顔を判定」してみた

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。
スクリーンショット 2019-08-29 7.34.17.png
スクリーンショット 2019-08-29 7.42.14.png

「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)
スクリーンショット 2019-08-29 7.38.04.png

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。

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