FER-IT: 職場向けリアルタイム感情認識デモ

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FER-IT: 職場向けリアルタイム感情認識デモ

FER-IT: 職場向けリアルタイム感情認識デモ

本リポジトリは、IEEE CLM（Constrained Local Model）を用いたカスタム学習済みモデルで、Webカメラ映像からリアルタイムに表情を検出・分類するデモアプリケーションを提供します。Flask＋TensorFlow（Keras）で構成され、職場の生産性向上やユーザビリティ評価を想定した感情ラベル（例：happy, sad, angry, neutral）を高精度で推定します。学術目的やプロトタイプ実装に適した、動作確認可能なエンドツーエンド実装です（ライブストリーミング、モデルファイル付属）。

https://github.com/skavieee/FER-IT-Workplace-Emotion-Monitor

概要

このリポジトリは「FER-CLM Webcam Demo」と銘打たれた、Webカメラを入力として動作する顔表情（感情）認識プロジェクトです。コアはIEEE CLMに基づくカスタム訓練モデル（clcm_model.h5）で、リアルタイムにフレームを解析して感情ラベルを返します。軽量なFlaskアプリ（app.py）でWeb側に映像をストリーミングし、TensorFlow/Kerasで推論を行うことでブラウザ上でのデモを実現します。教育・研究用途やオフィスでのプロトタイピングに適した構成で、実用化に向けた拡張も容易です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 5
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 5
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • リアルタイムWebカメラ入力に対応したデモ（ブラウザで視認可能）
  • IEEE CLMベースのカスタム学習済みモデル（clcm_model.h5）による表情分類
  • Flask + TensorFlow（Keras）でのシンプルなサーバ実装（app.py）
  • 学術・実務のプロトタイピングに適した軽量構成

技術的なポイント

本プロジェクトの技術的中核は「CLM（Constrained Local Model）」に基づく表情認識ワークフローと、それをWebデモとして公開するための統合です。CLMは顔のランドマーク（目、口、鼻などの局所形状）をモデル化して頑健にフィッティングする手法で、ランドマーク情報は表情特徴抽出に有用です。一般的なパイプラインは以下の通りです：1) カメラからフレーム取得、2) 顔検出でROIを抽出、3) CLMでランドマークを推定して顔を正規化・アライン、4) 正規化画像やランドマーク系列をモデルに入力して感情ラベルを推論、5) 推論結果をオーバーレイしてストリーミング出力。リポジトリに含まれるclcm_model.h5はKeras/TensorFlow保存形式で、エンドツーエンドの推論を容易にします。Flaskは映像フレームをMJPEGやWebSocketで配信するシンプルな実装が想定され、OpenCVでのキャプチャと前処理（グレースケール化、リサイズ、正規化）が組み合わされます。性能面では、リアルタイム性を保つためにモデルサイズや推論バッチ、スレッド/非同期処理、GPU利用の検討が有効です。また、職場用途を想定するためプライバシー（映像の保護、オンプレミス運用）と倫理（利用目的の明示、同意取得）にも留意する必要があります。モデル最適化としては量子化やTensorRT変換、軽量アーキテクチャへの置換でフレームレート改善が見込めます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • app.py: file
  • clcm_model.h5: file

…他 3 ファイル

（注：上記はリポジトリ内の主要ファイルの抜粋です。実行には必要なPythonパッケージのインストールやカメラデバイスのアクセス許可が必要です。）

まとめ

シンプルで実用的なリアルタイムFERデモ。研究・プロトタイプに最適。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

FER-CLM Webcam Demo

Real-time Facial Emotion Recognition using IEEE CLM Model – A Complete Computer Vision & Machine Learning Project

This repository showcases a fully functional webcam-based demo for Facial Emotion Recognition (FER) powered by a custom-trained IEEE CLM (Constrained Local Model). Built for productivity and real-world applicability, it detects and classifies emotions (e.g., happy, sad, angry, neutral) in live video streams with high accuracy. Perfect for academic …