【更新情報】

• 2021/10/19

  • M1 MacにMiniforgeをインストールし、Tensorflow + OpenCV + Pillowをインストールして、判定アプリを動作させる手順を紹介するレクチャーを追加しました。

• 2021/10/15

  • TensorFlow GPU環境で判定アプリを動作させる手順を解説するレクチャーを追加しました。

【コース概要】

このコースでは、TensorFlowとOpenCV（HAARカスケード判定器）を用いて、静止画・動画・ウェブカメラからの動画ストリームを分析し、人間の顔を検出し、マスクの着用の有無を判定・表示するアプリケーションを開発します。

ようやくコロナも収束し、仕事や学校生活などの日常が戻ってきた方も多いと思います。

しかし、これから冬を迎えるにあたり、マスク着用や手指消毒などの感染対策が引き続き欠かせません。

そこで、今回は

• ライブカメラ映像を入力として与え

• リアルタイムに動画像を解析し

• 人間の顔が写っている領域を検出し

• マスク着用の有無を判定・ラベルを表示する

アプリを開発するコースを制作しました。

【コースの構成】

今回は、まずは手軽なGoogle Colabを用いて、

• マスク着用・非着用データのダウンロード

• モデルの定義とトレーニング

• 静止画をアップロードして判定するプログラム

  • HAARカスケード判定器で顔領域を検出

  • 検出した領域をファイルに保存

  • ファイルをTensorFlowのモデルに投入してマスク着用有無を判定

を作成します。

そして次に

• ローカル環境にTensorFlow, OpenCVをインストール

• 動画ファイルを指定して、マスク着用有無を判定

• Webカメラを入力として与えて、マスク着用有無を判定

• TensorFlow GPU版 (Windows 10)で高速実行にチャレンジ

• M1 Macでカメラ映像の判定にチャレンジ

と進めていきます。