顔画像認識技術の基礎と表情解析・感性評価の製品開発への応用　＜オンラインセミナー＞

～顔画像品質と識別精度との関係、顔画像の検出、識別、分類に向けたディープラーニング技術、顔と表情を評価、定量化する方法～

・顔と表情をＡＩ分析し、製品やサービスへ応用するための講座
・高精度化が進んでいる顔・表情の認識技術と感性評価技術を修得し、感性に訴える製品開発へ応用しよう！

・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

（第1部）
　今世紀初頭に実用化された顔画像認識技術は、顔画像の検出（顔を見つけ出すこと）、識別（誰の顔であるかを見分けること）、分類（顔画像から性別、年齢、表情を判別すること）に用いられています。しかし、実用化の当初から用いられてきた機械学習の手法（人手による明示的なプログラミングが必要）では、顔画像の認識性能（検出、識別、分類の性能）を向上させることが容易ではありませんでした。このため、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のディープラーニングの手法（１０年程前に実用化）が専ら用いられるようになり、その結果として認識性能が飛躍的に改善され、今日でも性能が向上し続けています。そこで、本セミナーでは、顔画像認識技術で用いられるCNNの仕組みや、CNNのディープラーニングで必要となる学習用教材と学習方法について、分かりやすく解説します。また、多数の顔画像を例示しますので、最先端を行くベンダーが実現している顔画像認識技術の驚くべき性能について、具体的に体得することができます。

（第２部）
　顔と表情にはヒトの購買意欲を上げ、モノ・コト・サービスの価値を変える力があります。一般的なお客さまをファンへと変える、売れるものづくりで鍵となるのが「感性工学」と心の窓、心の情報掲示板である「顔・表情」です。私は顔を科学的に分析し、商品開発までつなげる感性計測・評価を２２年続けてきました。具体的には顔の特徴点の画像解析や表情筋収縮の電気活動から、感情の変化を検出、定量化する試みです。研究者としてだけではなく、商品開発のコンサルタントとして実績を上げてきた経験を踏まえて、「顔と表情のAI分析が変える日常生活の未来像」「感情癖がやがて顔立ちを変えてしまう、美容の新機軸」「飲食業界が注目する表情による美味しさの変化」「カリスマ店員が持っている表情形成スキル」「表情筋運動の継続が健康に与える影響の最新知見」、製造業からサービス業まで、幅広く活用できる研究事例を通して解説します

セミナー詳細

開催日時	2023年08月28日(月) 10:30 ~ 17:30
開催場所	オンラインセミナー
カテゴリー	オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン、研究開発・商品開発・ビジネススキル
受講対象者	・顔画像認識に用いられるニューラルネットワークの基本的な仕組みや動作原理に関心のある方・ディープラーニングで人の顔を検出、識別、分類する方法に関心のある方・表情解析・感性評価に関心のある研究者、開発者、技術者、経営者、マーケットリサーチャーの方
予備知識	・基礎的な話から始めますから、受講に当たっての特段の予備知識は必要ありません
修得知識	・顔画像認識技術で用いられるニューラルネットワーク（CNNとR-CNN）の仕組みや動作原理の基礎・顔画像の検出、識別、分類に向けたR-CNN、CNNのディープラーニングで必要となる学習用教材と学習方法について、基本的な事柄・感性工学とその役割、顔・表情の感性計測・評価の手法の基礎から応用まで
プログラム	（第１部）ディープラーニングによる顔画像認識技術の基礎１．「人の目」を遥かに凌駕する顔画像認識技術　　（１）．整形手術や長期経年変化で別人の印象となった顔画像との照合事例　　（２）．検索・照合速度は超高速　　（３）．顔画像品質と識別精度との関係　　　　　（４）．顔画像認識技術の動作原理　　　　ａ．ディープラーニングを用いない場合　　　　ｂ．ディープラーニングを用いた場合２．顔画像認識に用いるディープラーニングの基礎　　（１）．ニューラルネットワークのディープラーニング　　　　ａ．ニューラルネットワークとは？　　　　ｂ．ディープラーニングとは？　　　　ｃ．ディープラーニングの「学習フェーズ」と「推論フェーズ」　　（２）．ニューラルネットワーク・アーキテクチャ　進化の系譜　　　　ａ．アーキテクチャの基本はCNNとRNN 　　　　ｂ．CNNの系譜 : ネオコグニトロン → CNN → R-CNN 　　　　ｃ．RNNの系譜 : RNN → LSTM → Transformer 　　（３）ディープラーニングにおける一般的な学習方法　　　　ａ．ディープラーニングではどのように学習するのか？　　　　ｂ．ディープラーニングの学習が目指すのは「汎化」　　　　ｃ．「汎化したアルゴリズム」の生成方法　　　　ｄ．AIフレームワークの利用が効果的かつ効率的３．顔画像の検出、識別、分類（性別、年齢、表情）に向けたディープラーニング　　（１）．CNNの全体構成とR-CNNへの拡張　　　　ａ．CNNの入力層、隠れ層、出力層　　　　ｂ．CNNの隠れ層内の各層（畳み込み層、プーリング層、全結合層）の役割　　　　ｃ．CNNをR-CNNに拡張　　（２）．顔画像の検出に向けたR-CNNのディープラーニング　　　　ａ．R-CNNによる顔画像の検出（推論フェーズ）　　　　ｂ．R-CNNによる顔画像の検出（学習フェーズ）　　（３）．顔画像の識別に向けたCNNのディープラーニング　　　　ａ．CNNによる顔画像の識別（推論フェーズ）　　　　ｂ．CNNによる顔画像の識別（学習フェーズ）　　（４）．顔画像の分類（性別、年齢、表情）に向けたCNNのディープラーニング　　　　ａ．CNNによる顔画像の分類（推論フェーズ）　　　　ｂ．CNNによる顔画像の分類（学習フェーズ）４．米国立標準技術研究所の顔認識技術に係るベンダーテスト（FRVT）（第２部）売れる商品を創り出す顔と表情の感性工学１．お客さまをファンへと変える顔と表情の魅力　　（１）．ダヴィンチ科学からはじまる顔と表情の感性工学　　　　　（２）．顧客満足から顧客感動へ、ミーム理論を商品開発へつなげる　　（３）．売れる、売れないには理由がある～顔のデザインで成功する企業　　（４）．笑顔の視覚優位性　　（５）．記憶・意欲・自律神経に影響する表情２．顔と表情を評価、定量化する方法　　（１）．観察法と５つの「見る」「視る」「観る」「看る」「診る」　　（２）．FACS（Facial Action Coding　System）とAIの活用　　（３）．小型の電極が可能にする顔の筋電図計測　　（４）．多変量解析による顔印象の可視化３．接客・サービスと表情の関係性　　（１）．カリスマ店員のコンピテンシー分析、好業績の要因は？　　（２）．「スマイル０円」ではなかった、価格感度分析により笑顔の金銭価値が判明　　（３）．マスク着用の接客への影響と改善策　　（４）．食事の美味しさと高級感をアップさせる笑顔のスパイス４．美容・健康と表情の関係性　　（１）．表情筋運動をサポートする商品の開発と評価　　（２）．表情筋エキササイズの継続が心理と行動を変化させる　　（３）．感情癖が顔立ちに影響することの証明　　（４）．メイクアップが上げる気分５．精神テクノロジーの時代へ　　（１）．巨額の富が眠るブルーオーシャン　　（２）．スキーマ療法、ブリーフ療法とAIの融合　　（３）．新時代の化学反応、宇宙における商品開発とSUTEKIプロジェクト
キーワード	顔画像認識技術　ディープラーニング　ニューラルネットワーク　学習フェーズ　推論フェーズ　R-CNN　感性工学　FACS　筋電図計測
タグ	AI・機械学習、サービス、商品開発、画像、画像認識、感性・脳科学・認知工学、生理・官能検査、生体工学
受講料	一般 (1名)：49,500円(税込) 同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込)
会場	オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。

顔画像認識技術の基礎と表情解析・感性評価の製品開発への応用 ＜オンラインセミナー＞

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