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🌿 MidoriPhotoArt.
AI顔認識(高性能版)システム。TensorFlow.jsを使用したブラウザ単体でのリアルタイム顔認識(高性能版)。検出履歴の保存・読み込み機能、重複検出の軽減機能を搭載。

🎯 AI顔認識(高性能版)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顔認識(高性能版) - 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

🎯 顔認識(高性能版)

AI推論

🎯 顔認識(高性能版)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:リアルタイム顔認識(高性能版)
  • 🌐 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:

  1. 信頼度閾値を調整:50%が標準、高いほど厳密
  2. 処理速度を「高精度」に:精度優先の場合
  3. 設定を保存:最適な設定を保存して再利用
  4. 統計を確認:平均信頼度やFPSをチェック

📹 Webカメラモード:

  1. カメラへのアクセスを許可
  2. AIモデル読み込み完了を待つ
  3. カメラに顔を映す
  4. 自動的に顔が検出される

🖥️ 画面共有モード(YouTube分析):

  1. 「🖥️ 画面共有」タブをクリック
  2. 「📺 画面共有を開始」をクリック
  3. YouTube動画のタブを選択
  4. 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

🎯 AI顔認識(高性能版)システム v2 - midori226

検出精度とユーザーファーストを追求した改良版