顔認識

Hike Limitedの機械学習コンサルタントとして、ユーザーの自撮り写真から直接クールなアバターを生成するHikemojiプロジェクトのための最先端のコンピュータビジョンモデルの開発に取り組みました。この革新的な機能は、Hikeプラットフォーム内でのユーザーエンゲージメントとパーソナライゼーションを大幅に向上させました。 プロジェクト概要 #Hikemojiの目標は、ユーザーの顔の特徴とスタイルの好みを正確に反映した、高度にパーソナライズされた視覚的に魅力的なアバターを作成することでした。私の役割は、特定の顔の特徴にアバターのコンポーネントを一致させる洗練されたコンピュータビジョンモデルの開発に焦点を当てていました。 技術的アプローチ #コア技術 # モデル開発とデータ処理のためのPython ニューラルネットワークの構築とトレーニングのためのTensorFlowとPyTorch 画像処理タスクのためのOpenCV 大規模データストレージと分析のためのBigQuery ワークフロー管理とスケジューリングのためのAirflow 主要コンポーネント # 顔の特徴抽出：自撮り写真から主要な顔の特徴を正確に識別しマッピングするモデルを開発。 コンポーネントマッチングアルゴリズム：顔の特徴を適切なアバターコンポーネントと一致させるAI駆動のシステムを作成。 スタイル転送技術：ユーザーの好みに合わせてアバターの美学を適応させるスタイル転送アルゴリズムを実装。 リアルタイム処理：素早いオンデバイスでのアバター生成のためにモデルを最適化。 課題と解決策 # 課題：多様なユーザー層全体で正確な顔の特徴検出を確保すること。 解決策：多様なデータセットでモデルをトレーニングし、データ拡張技術を実装してモデルの堅牢性を向上させました。 課題：アバターの正確さと芸術的魅力のバランスを取ること。 解決策：デザイナーと密接に協力して、顔の類似性と美的魅力のバランスを取るスコアリングシステムを開発しました。 課題：モバイルデバイス向けにモデルのパフォーマンスを最適化すること。 解決策：モデル圧縮技術とTensorFlow Liteを活用して、効率的でモバイルフレンドリーなモデルを作成しました。 実装プロセス # データ収集と準備：多様な自撮り写真のデータセットと対応する手動で作成されたアバターを収集。