AI推進準備室 のバックアップ(No.98)

• 受付システム・プログラム
  
• OpenVINO™ ツールキットを利用する
  

• 顔認証とは
  
• 顔認証プログラムの開発 Step 1　「カメラによるリアルタイム顔判定」
  
• 顔認証プログラムの開発 Step 2　「カメラで認識した顔画像を登録」
  
• パッケージ「Face recognition」のテスト
  
• 顔認証プログラムの開発 Step 3　「顔登録の方法と認識手法を改良する」
  
• 顔認証プログラムの開発 Step 4　「顔認証の結果で『自動ドア』を制御する」
  
• Open JTalk で日本語発声
  
• Python でメール送信
  
• 顔認証プログラムの開発 Step 5　「認証結果を音声とメールで知らせる」
  

　INTEL® が提供する高性能なコンピューター・ビジョンやディープラーニングを開発が可能になるソフトウェア
　TensorFlow、MxNet、Caffe、Kaldi、、ONNX などの AI フレームワークでトレーニングされた学習済みモデルを使って推論処理を実行するソフトウェアを容易に作成できます。

　出典 → INTEL® OpenVINO™ Toolkit 製品概要

　↑ OpenVINO™ Toolkit 付属のデモプログラム　詳しくは こちら

● 3D 人間のポーズ推定デモ
3D Human Pose Estimation Python* Demo

● アクション認識デモ
Action Recognition Python* Demo
入力ビデオで実行されているアクションを分類するアクション認識アルゴリズムのデモアプリケーション

● オブジェクト検出 Python デモ
Object Detection Python\* Demo
SSD、Yoloなどいくつかのオブジェクト検出モデルタイプのデモアプリケーション

● 人間のポーズ推定 Python デモ
Human Pose Estimation Python* Demo

● ジェスチャ認識 Python デモ
Gesture Recognition Python* Demo
入力ビデオで実行されているジェスチャアクションを分類するジェスチャー認識アルゴリズム

● 手書きテキスト認識 Python デモ
Handwritten Text Recognition Python* Demo
手書きの日本語認識モデルと手書きの簡体字中国語認識モデルを実行するデモ

● 単一の人間のポーズ推定 Python デモ
Single Human Pose Estimation Demo (top-down pipeline)
ビデオまたは画像での人間のポーズ推定。検出されたすべての人のポーズを予測します。

● テキスト検出 C++ デモ
Text Detection C++ Demo
入力イメージ上の多重指向のシーン テキストを検出して認識し、検出された領域の周囲に境界ボックスを配置します

● クロスロードカメラ C++ デモ
Crossroad Camera C++ Demo
人の属性認識と人の再識別、人の検出は画像/ビデオとカメラの入力をサポート

● 人間のポーズ推定 C++ デモ
Human Pose Estimation C++ Demo

● オブジェクト検出 C++ デモ~
Object Detection C++ Demo
異なるモデルアーキテクチャをサポートしたオブジェクト検出ネットワークのデモ

● スマート教室 デモ
Smart Classroom C++ Demo
教室環境向けの顔認識とアクション検出のデモ

● 歩行者トラッカー C++ デモ
Pedestrian Tracker C++ Demo
歩行者追跡シナリオのためのデモアプリケーション

● スーパー解像度 C++ デモ
Super Resolution C++ Demo
デモは入力として画像のみをサポート。入力イメージの解像度を向上させます。

● インタラクティブな顔検出 C++ デモ
Interactive Face Detection C++ Demo
年齢/性別認識、頭部ポーズ推定、感情認識、顔面ランドマーク検出、などの並列推論要求を同時に実行します。

● 視線推定 C++ デモ
Gaze Estimation Demo

● セキュリティバリアカメラ C++ デモ
Security Barrier Camera C++ Demo
車両属性認識およびライセンス プレート認識ネットワークのデモ。

● 推論エンジンを使って画像を修正
Image Inpainting Python Demo
画像の穴を埋めるために適切なピクセル情報を推定します。

● 白黒画像のカラー化
Colorization Python Demo
ニューラル ネットワークを使用してモノクロビデオの色付けをします。

● ボケ画像の修正
Image Deblurring Python* Demo
ニューラル ネットワークを使用してボケ画像の修正をします。

● イメージ処理 C++ デモ
Image Processing C++ Demo
入力イメージの解像度の向上やボケ画像の修正をします。

• 実行速度比較

● マスク着用の有無を調べるアプリケーション
学習済みモデルを使ってマスク着用の有無を調べます。

● バーチャル試着アプリケーション
顔認識の推論モデルを使って「メガネ」「帽子」の試着をします。

● 感情分析アプリケーション
画像から顔を部分を特定しディープラーニングで人の感情を推論します。

● 年齢/性別分析アプリケーション
画像から顔を部分を特定しディープラーニングで年齢/性別を推論します。

● 物体検出アプリケーション
画像からディープラーニングで 80種類のオブジェクトを検出します。

● 人物追跡アプリケーション
機械学習で画像から人物を検出し、人物の一致を調べて、追跡します。

● 顔追跡アプリケーション
機械学習で画像から顔を検出し、顔の一致を調べて、追跡します。

● リアルタイム感情分析アプリケーション
画像から人の顔を特定し感情分析して結果をリアルタイムで表示します。

● リアルタイム画像分類アプリケーション
カメラなどの画像から何が写っているかを推論します。

■ OCRアプリケーション実践編

• 帳票OCRプログラム「FormOCR」
  
• (参考) 文字認識エンジン「EasyOCR」をテストする
  

■ OCRアプリケーション実用編

• OCRアプリケーション基礎編のまとめ
  
• OCRアプリケーション実用編 1
  
• OCRアプリケーション実用編 2
  

■ OCRアプリケーション基礎編

• 文字認識エンジン「Tesseract」
  
• 文字認識エンジンのための画像処理
  
• OCRアプリケーションを作る 1 「Step1～3」
  
• OCRアプリケーションを作る 2 「Step4～5」
  
• OCRアプリケーションを作る 3 「Step6」
  
• Windows環境で動かす
  

■ PyTorch ではじめる AI開発

• 画像認識 (Image Recognition) とは
  
• 物体検出アルゴリズム「YOLO V5」
  
• 顔認証 (Face recognition) 概要
  
• 敵対的生成ネットワーク(GAN)
  

• 「PyTorch ではじめる AI開発」定点カメラの映像を認識する
  
• 教師データにない状況を異常検出
  

■ AI・エッジコンピューティング

• OpenVINO™ Toolkit「2021.4 LTS」を検証する
  
• マスク着用の有無を調べるアプリケーション
  
• 第11世代 CPU(Core™ i7-1185G7) ノートPC「DELL Latitude 7520」を動かす
  
• 第11世代 CPU(Core™ i3-1115G4) ノートPC「DELL Vostro 3500」を動かす
  

• 第1回 人工知能（AI） 入門の入門
  
• 第2回 人工知能（AI） ニューラルネットワークと深層学習
  
• 第3回 人工知能（AI） ディープラーニング（深層学習）の仕組み
  
• 第4回 ディープラーニング（深層学習）のブラックボックス問題と課題
  
• 第5回 ニューラルネットの調整と強化学習