今のGoogleピカサは全ての写真の人物の顔を識別して「人物分け」出来るレベル

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Google
Googleが提供する写真管理ソフ ト。
それがGooglePicasa(グーグルピカサ)という無料で使えるフリーソフトです。

現在Picasaは3までバージョ ンアップしているのですが、3.6から、これがまたとんでもない機能が追加されているのをご存知でしょうか?今回、サラッとアップデートして、サラッとと んでもない事をやっているPicasa3の新機能をご紹介します。

どんな些細な顔でも引っ張ります。


Picasa
例えば30人くらいの 集合写真とかあるとビビリます。
このGooglePicasaをインストールすると、最初はマイピクチャー辺りの全ての画像 ファイルなんかを拾ってきます。
同時に、【顔】さえあれば、人物カテゴリーを勝手に作り始めます。

本当にとんでもない性能で、顔 の部分だけを大小とわず、個人の顔写真アルバムが完成します。
faceピクチャー

ちょっと想像してみてく ださい。
例えば10人くらいで飲み会があって、パシパシ20枚くらい写真を取ったとします。
それをこのPicasaがインストールされて いるPCに写真をよみこませるだけ。

マイピクチャーフォルダにその写真をいれてみて、Picasaを起動すると、どこのフォルダを読み込 みますかと聞いてきますが、初期ではマイピクチャーの中を監視してくれますので、ほっとくだけでスキャニングが始まり、顔アルバムが完成します。

す ると、例えばその20枚という写真に、ヤマダが写っているのが8枚だとします。
しかし、顔アルバムが完成していますので、様々な集合写真からヤマ ダが移っている写真だけを簡単に抜き取る事が出来るのです。

膨大な写真量になれば、類似した顔がならべられたりして、とても面白いです。

顔であれば、例え幽霊でも、きっちり顔を表示してくれます。気を つけましょう。


どんな精度なのか


この顔を拾ってくる精度は本当に高 い。以下のようなちょっとした顔があったとしよう。
顔認識

これは以下の画像から引っ張ってきて る。
原寸大
原寸大の画像です。かなり小さな顔すら引っ 張ってきます。

したの怖いおねぇさんはこれ。

おねぇさん

すごい精度です。

と にかく顔さえあれば全部だーーーっと一覧化します。
そ して似てる画像を比較的並べます。
同一芸能人の顔写真が、ばらばらのフォルダにはいってしまっても、これで一発解決出来ちゃうわけですね。


是 非ともこの、ちょっと気持ち悪いくらいきっちり顔を拾ってくる機能、試して見てください。


因みに。

GooglePicasa を入れると、普通jpegやgif、Bmpといった画像を開くと、妙なデフォルトで入っているビューアーが起動しますが、Picasaを入れると、簡易ピ カサビューアーで画像が見れる。
これ、地味にすっごい使いやすいですよ。


顔にタグをつける


こ のfacePicture機能の真髄は、顔にタグをつける事で効果を発揮します。
ある程度同一の顔がグループになりますので、名前をつけるのも比 較的楽なのです。

まずはスキャンした顔のひとつに名前をつけます。

そうすると左側のメニューに名前が登場します。
facePicture


左 側のメニューの人物を選ぶと右上に「グループを展開」もしくは、「顔でグループ化」のどちらかのボタンが表示されているかと思いますが、選ぶときは写真の 下に「名前の追加」という文字が書いているモードでやりま しょう。

そして同一人物を探し、左側のメニューに現われた名前のところにドラッぐ&ドロップして入れて行きましょう。

入 れた後は、今度は、本当に同一人物かを審査します。チェックか、×ボタンの二つが、それぞれの顔写真についていますので、チェックしていきましょう。
結 構ビビルほど精度が高いので、あまり×は無いかもです。

ここからはオンラインとの連結によってさらにフェイスタグの効果が倍増するのです が、私は写真をオンラインに上げると言う事はしない主義なのでこの辺で。



例えば集合写真 などで顔にタグがついている場合、その「タグのついた写真だけその人に共有で見せれる」といった事を簡単にやってのけます。

使い方は色々ですが、一番の注意点は、「意図せずオンラインにアッ プロードしてしまい、誰にでも見れる状態にしてしまう事」です。

一応、Googleアカウントを持って いなければアップロードされる事はありませんが、自己責任でお願いします。
Picasa 3.6 の新機能 : - Picasa ヘルプ

ダ ウンロードはこちら
Picasa 3: Google から無料でダウンロードできます

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このページは、alphaが2010年5月26日 07:24に書いたブログ記事です。

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