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なんくるないさ

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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

jump1268.hatenablog.com

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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 f:id:jump1268:20190907124646p:plain

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

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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