原理・用語解説
顔認識の流れ
今回は、OpenCVを使って顔認証システムの作成を行いました。このページでは、顔認識を行っていく流れと、用語についての解説を行います！
顔認識は、画像の読み込み、WEBカメラの呼び出し→カスケード分類機の読み込み→画像のグレースケール化 →バウンディングボックスによる検出した顔の描画
というような流れになっています。
「方法」の部分では、実際に書いたコードも載せているので是非ご覧ください
用語解説
次に用語解説です。まず、OpenCVとはいったい何なのかについて説明をします。
OpenCVとは？
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OpenCV（Open Source Computer Vision Library）は、機械学習の機能を持つオープンソースのソフトウェアライブラリです。
特徴量抽出、三次元再構成、機械学習など画像処理に関する機能も多く簡単な画像処理にとどまらず、前処理、画像認識、後処理までを単独でこなせることも大きな特長です。
画像をクリックすれば公式サイトに飛ぶことも可能なので気になる方はご確認ください！
グレースケールとは？
ここでは、numpy.ndarrayデータ型のブランク画像の事をさします。
グレースケール化をすると画像は上記のように白と黒のグラデーションであらわされるようになります。
これを行う事は、画像からノイズを除去することに繋がり顔認識において誤認識を圧倒的になくしてくれます。
バウンディングボックスって？
バウンディングボックスとは、画像や映像の中の物体を囲んだ部分領域のことをさし、物体検出でよく用いられています。
このボックスを使う事で、画像内の物体の位置推定とクラスの分類を実行できます。言い換えると、その物体が何であるかを判断する事が可能となります。
クラス分類とは、クラス分類とは、その物体が何であるかを種類別に分類する方法の事をいいます。
例えば、猿、鳥、犬の複数の動物が並んでいる写真であれば、それぞれ「猿」、「鳥」、「犬」と分類されます。
また、対象が猿、鳥、犬のどれであるのかの確率も算出できます。