「Facial Keypoints Detection－Make a submission」翻訳してみた（Kaggleの顔キーポイント発見チュートリアル）

Facial Keypoints Detection（顔のキーポイント発見）

Detect the location of keypoints on face images（顔のイメージでキーポイントとなる場所を発見する）

元記事：https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection

このタスクでは、顔のキーポイントの場所を予測します。この予測は、以下のような応用例があります。

• 画像や動画から顔を追尾する
• 顔の表情を分析する
• 病気のサインを顔から発見する
• バイオメトリクス（生態認証）／顔認識

顔のキーポイントを発見することは、とてもチャレンジングな問題です。顔の特徴は個々人によって異なり、個人に特有のもので、３次元として表現する場合には大きさ、位置、見る角度、照明条件によって大きく変化します。コンピュータビジョンの研究はこれらの違いを明らかにしてきましたが、まだ向上の余地が残されています。

この入門コンペでは、顔認識を始められるベンチマーク用のデータセットとR言語のチュートリアル（https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection/details/getting-started-with-r）を提供します。R言語を使った入門はこちら（https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection/details/getting-started-with-r）からどうぞ。

謝辞

このコンペ用のデータセットは、モントリオール大学のDr. Yoshua Bengio から提供していただきました。チュートリアルは James Petterson　によって準備されました。

 

＊＊＊＊以下、翻訳時点での記事コピー（元記事：https://www.kaggle.com/c/facial-keypoints-detection）＊＊＊＊＊

The objective of this task is to predict keypoint positions on face images. This can be used as a building block in several applications, such as:

• tracking faces in images and video
• analysing facial expressions
• detecting dysmorphic facial signs for medical diagnosis
• biometrics / face recognition

Detecing facial keypoints is a very challenging problem.  Facial features vary greatly from one individual to another, and even for a single individual, there is a large amount of variation due to 3D pose, size, position, viewing angle, and illumination conditions. Computer vision research has come a long way in addressing these difficulties, but there remain many opportunities for improvement.

This getting-started competition provides a benchmark data set and an R tutorial to get you going on analysing face images. Get started with R >>

Acknowledgements

The data set for this competition was graciously provided by Dr. Yoshua Bengio of the University of Montreal. The tutorial was developed by James Petterson.