😄 AI年齢性別感情分析システム v2
精度とユーザビリティを追求したリアルタイム年齢性別感情分析 - 詳細設定でカスタマイズ可能
⚙️ 検出設定
低い値 = 多く検出（偽陽性増加）、高い値 = 厳密検出（見逃し増加）
同時に検出できる顔の最大数
処理速度と精度のバランス調整
検出数
0
平均信頼度
-
FPS
0
処理時間
-
📊 システムログ
🎬 動画ソース選択
入力
📊 検出履歴
データ保存
😄 年齢性別感情分析
AI推論
😄 年齢性別感情分析の特徴（v2改良版）
- ⚙️ 詳細な検出設定：信頼度閾値、最大検出数を調整可能
- 📊 リアルタイム統計：FPS、検出数、信頼度をリアルタイム表示
- 💾 設定の保存：好みの設定を保存・復元可能
- ⚡ 処理速度調整：高速/標準/高精度の3モード
- 📹 Webカメラ：リアルタイム年齢性別感情分析
- 🌐 YouTube対応：画面共有で動画を分析
- 🖥️ 画面共有：任意の画面を分析可能
- 🎨 表示カスタマイズ：ボックス、ラベル、信頼度の表示切替
- 😄 複数検出：最大20人まで同時検出
- 🔄 重複軽減：同一顔の重複検出を自動で軽減
🔧 使い方
⚙️ 検出精度を上げるには:
- 信頼度閾値を調整：50%が標準、高いほど厳密
- 処理速度を「高精度」に：精度優先の場合
- 設定を保存：最適な設定を保存して再利用
- 統計を確認：平均信頼度やFPSをチェック
📹 Webカメラモード:
- カメラへのアクセスを許可
- AIモデル読み込み完了を待つ
- カメラに顔を映す
- 自動的に顔が検出される
🖥️ 画面共有モード（YouTube分析）:
- 「🖥️ 画面共有」タブをクリック
- 「📺 画面共有を開始」をクリック
- YouTube動画のタブを選択
- 自動的に顔が検出される
💡 ヒント: リアルタイム統計で検出状況を確認できます。FPSが低い場合は処理速度を「高速」に変更してください。
⚡ 技術仕様
- AI技術: TensorFlow.js
- バックエンド: WebGL（GPU加速）
- 検出対象: 顔（Bird）
- フレームレート: 4-15 FPS（可変）
- 信頼度閾値: 10-95%（可変）
- データ保存: IndexedDB
- 重複軽減: IoU + 色ヒストグラム
💡 精度向上のコツ
- ⚙️ 信頼度閾値：偽陽性が多い→高く、見逃しが多い→低く
- ⚡ 処理速度：精度優先なら「高精度」、速度優先なら「高速」
- 📊 統計を活用：平均信頼度が60%以上なら良好
- 🌞 照明：明るい場所で撮影すると精度向上
- 📐 構図：顔全体が画面に映るように
- 🎯 背景：シンプルな背景（空など）の方が検出しやすい
- 🖥️ YouTube分析：画面共有で「ブラウザのタブ」を選択
- 🎬 動画品質：高解像度の動画ほど精度向上
- 💾 設定保存：最適な設定を見つけたら保存
- 📈 FPS確認：FPSが3以下なら処理速度を上げる