診断を始める
カメラ診断かデモ体験を選びます。
開始方法を選択制作西村(学部3年)
実行環境Webブラウザ
想定用途展示・大学紹介
本制作では、Webカメラの映像から顔の特徴点と表情をリアルタイムに取得し、笑顔を検出した後に診断結果を表示するシステムを開発しました。
顔追跡や表情認識の処理だけでなく、シャッター、ワイヤーフレーム、解析アニメーションを加え、利用者が処理の流れを理解しながら体験できる構成を目指しています。
診断開始から結果表示まで、画面上の動作とブラウザ内部の処理を時系列で対応させています。
カメラ診断かデモ体験を選びます。
開始方法を選択カメラを起動し、顔認識機能を読み込みます。
画面の枠に顔が入るよう位置を調整します。
顔の位置を調整目・口・輪郭を478点で捉え、顔の向きも確認します。
笑顔メーターが基準を超えると自動で撮影します。
笑顔を自動判定口角、目の開き、顔の向きから笑顔を判定します。
撮影した瞬間の顔をワイヤーフレームで表示します。
撮影・画面停止顔の点を線で結び、PNG画像として診断直後の画面に表示します。
スキャンラインと進捗表示で解析の流れを示します。
解析状況を表示最適コース、6項目の数値、コメントを生成します。
顔画像、大学適性、最適コースをまとめて確認します。
診断結果を表示診断結果だけを端末内に保存します。顔写真やワイヤーフレームは保存・送信しません。
診断開始から結果表示までの動作を、短い映像で紹介する予定です。
16:9・YouTube埋め込み対応
実際の動作画面を、読み取り・解析・結果表示の3場面に分けて掲載します。
顔の位置、表情、笑顔率をリアルタイムに表示します。
取得した顔形状と解析の進行状況を表示します。
ワイヤーフレーム、コース適性、診断コメントをまとめて表示します。
HTML・CSS・JavaScriptを中心に、追加のアプリをインストールせずWebブラウザだけで動作する構成にしました。
顔の478点と表情係数を端末上でリアルタイムに取得します。
478点の顔座標笑顔率、口角、目の開き、顔の向きを統合して撮影を開始します。
リアルタイム処理撮影時の本人の座標からワイヤーフレームPNGを生成します。
2D描画スキャンライン、発光、グリッチ、段階表示をCSSとCanvasで構成します。
毎秒60フレーム目標150%の突出値と正式名称を両立する衝突回避レイアウトです。
6項目診断結果だけをブラウザ内へ保存し、顔写真やワイヤーフレームは保持しません。
端末内のみ解析は利用者の端末内で実行します。
公開版では顔写真そのものを保存しません。
診断データを外部サービスへ送信しません。
顔写真、カメラ映像、ワイヤーフレームを外部へ送りません。
プロジェクト名やテーマカラーに加え、笑顔のしきい値、診断のランダム度、適性スコア、4コース、六角形パラメータ、診断コメントまでブラウザ上で変更できます。データは利用している端末内にだけ保存されます。
Canvasから生成したPNGをData URLという文字列形式へ変換し、診断直後の画面に一時表示します。ブラウザ内には保存しません。
const pngDataUrl = canvas.toDataURL("image/png");
resultImage.src = pngDataUrl;
// 診断直後の画面だけに表示し、
// localStorageには保存しない。
PNGを文字列へ変換し、診断直後の画面にだけ表示します。
本人の顔写真だけでなく、ランドマークから描いたワイヤーフレームも保存しません。
クラウド連携の検討コードは、実行されない研究資料として残しています。