顔の大きさアプリのデータ分析をしてみた
今回は、顔の大きさのアプリのデータ分析(主に角度や距離と面積の相関)をします
何回かやっていますので気になる方はぜひ
このアプリです。
play.google.com
このアプリでは2019年2月に発表された
gooleのARcore(AugmentedFace)を使っています。
このように顔の座上データが取得できます
このライブラリの評価ぽいことをしてみます。
書いてあること
- ユーザごとの顔の大きさと他のパラメータの相関関係
- 考察
ユーザごとの顔の大きさと他のパラメータの相関関係
以前の分析では、全ユーザの顔の面積とその他のパラメータとの相関係数を求めていました。
パラメータ
- 顔の角度(x,y,z)
- 顔とスマホの位置関係(x,y,z)
でもこれって、まったく意味なかった。（ユーザによって顔の大きさ違うから）
ユーザごとの顔の面積とパラメータの相関関係を出してみました
考察
注目すべきは一番上の行
顔の大きさとそれぞれのパラメータとの相関係数
これが0に近ければ近いほどライブラリの安定感があることになります
(→角度や位置が変わっても顔の面積が変わらない)
まだまだAIも発展途上ですね
ひとつ言えそうなのはx,yの角度ですかね？
顔のｘの角度が大きければ大きいほど面積が多くなりそう
(ｘの角度っていうのは首をかしげる動作に近い)
またyの角度が大きければ面積は小さくなりそう
(yの角度→上を見上げる)
まとめ
- AIの認識精度はまだまだ発展途上
- 上を少し見上げるようにしてとれば表面積が小さくなりそう
