iPhoto '09の「人々」機能でFace-time

iLife '09 は先週店頭に並びましたが、デジタルライフスタイルアプリ群への追加機能として最も期待されていた機能の 1 つ、iPhoto '09 の「人々」機能が搭載されています。

今月のMacworld ExpoでAppleが発表したように、「人々」には顔検出・認識技術が組み込まれており、iPhotoが写真に写っている顔を識別し、フォトライブラリ内の他の顔と照合できるようになります。「人々」の詳細については、iPhoto '09のプレビューをご覧ください。

もちろん、iPhoto '09 をじっくりと試す機会が得られた今、これまで「人々」機能に関して寄せられてきた、特に関心の高い質問のいくつかに答えることができました。「パフォーマンスはどうなのか？」「年齢を重ねた人（例えば子供）も認識してくれるのか？」「ペットはどうなのか？」Macworld の編集者数名が、この 1 週間、iPhoto をいろいろと試してきました。彼らの「人々」機能に関する第一印象をご紹介します。

仕組み

iPhoto サイドバーの「人々」項目を初めてクリックすると、iPhoto はすべての写真を自動的に分析します。この処理にかかる時間は、主に写真の枚数によって異なります。数千枚の写真がある場合は、かなり長い時間待つことを覚悟してください。例えば、Jackie Dove は、iPhoto で 1,373 枚の写真をスキャンするのに約 8 分かかったと報告しています。iPhoto は処理にかかる時間を推定しますが、私たちのテストでは、その推定値はほぼ正確でした。

起動すると、Faces はインポートした新しい写真を自動的にスキャンし、顔を認識した場合は適切なタグを自動的に付けます。

iPhoto が顔分析を終えたら、誰が誰なのかをアプリケーションに伝える必要があります。写真を選択し、ウィンドウ下部の「名前」ボタンをクリックします。iPhoto が検出した顔の周囲にボックスが表示され、写真の下に「名前タグ」が表示されます。この時点で、すべての写真には「不明な顔」というラベルが付けられます。写真の「不明な顔」というテキストをクリックし、人物の名前を入力します。iPhoto はバックグラウンドで、同じ人物が写っている他の写真を即座に検索し、「人々」ビューにその人物のエントリを表示します。

iPhoto の顔分析に従って、名前タグをクリックすることで、写真に写っているそれぞれの顔に名前を追加できます。

写真に複数の人物が写っている場合、一度に全員を識別できます。iPhoto が顔を自動的に認識しない場合は、「不明な顔を追加」ボタンをクリックし、表示されるボックスをその顔の上に配置して、人物の名前を入力することで、手動で顔ボックスを追加できます。（自動生成された顔ボックスを手動で削除することもできます。例えば、知らない人や「顔」機能で使用しない人の場合は、ボックスをクリックしてから、ボックスの左上隅にある「X」をクリックします。）顔に名前を付け終わったら、「完了」ボタンをクリックして終了します。

名前ビューもキーボードで簡単に操作できます。Tabキーで顔画像間を移動したり、Facesが識別できない人物を確認したりできます。特定の顔を選択したら、Returnキーを押すと識別する人物の名前の入力を開始できます。TabキーとReturnキー、そして矢印キーを使えば、たくさんの写真に写っているたくさんの顔を素早くタグ付けできます。

Facesは各人物のインスタンスを1つだけ登録するだけで動作しますが、ラベルを付ける人物のインスタンスが増えるほど、iPhotoの顔認識機能は向上します。つまり、その人物が写っている写真がより多く見つかり、推測の精度も高まります。例えば、ダン・フレイクスが妻の写真に数枚だけ名前を付けたところ、Facesは数百枚の写真の中から妻の写真を20枚ほどしか見つけられませんでした。ところが、彼が30枚に手動でラベルを付けると、100枚をはるかに超える顔が見つかりました。

「人々」ビューで人物のタイルをダブルクリックすると、iPhoto ではアプリケーションの一致を確認または拒否することができます。

人物に名前を付け始めると、iPhoto の「人々」ビューに各人物のタイルが表示されます。これは古いポラロイド写真のように見えます。(Apple では実際に「人々」ビューを「コルクボード」と呼んでいます。スナップショットが貼り付けられた掲示板のように見えるからです。) マウスカーソルをこれらのタイルのいずれかに移動すると、そこに含まれるすべての写真がめくられます。これは、iPhoto イベントで写真をすばやくスキャンする方法に似ています。人物のタイルをダブルクリックすると、その人物が含まれているすべての写真が表示されます。(この場合、「すべて」とは、手動でラベルを付けたすべての画像と、iPhoto がその人物が含まれていると判断したすべての画像を意味します。) ウィンドウの下部にある表示ボタンを使用すると、各写真全体を表示するか、選択した人物だけを拡大表示するかを切り替えることができます。iPhoto ライブラリにビデオ (たとえば、デジタルカメラで撮影したムービー) がある場合は、「人々」はその人物が含まれているムービーを識別しようとします。

人物のタイルをダブルクリックすると、写真リストの下部に、iPhoto がその人物が含まれている可能性があると推測しているものの、まだ確認されていない画像セクションが表示されます。「名前を確認」をクリックすると、ビューが切り替わり、各写真で選択された人物（または iPhoto がその人物であると推測している人物）の拡大画像と「確認するにはクリック」というラベルが表示されます。画像を 1 回クリックすると、選択した人物が実際に含まれていることが確認され、含まれていない場合は 2 回クリックします。写真の確認と拒否が完了したら、「完了」をクリックします。

ヒント: 「完了」をクリックしたら、戻ってその人物の「人々」ビューを再度表示してください。iPhoto の以前の推測を確認して拒否すると、その人物に一致する人物がさらに見つかる可能性が高くなります。

Faces のトレーニングシステムはもう少しわかりやすくて、期待するほど自動ではありません。たとえば、何らかのバッチトレーニングモードを期待していましたが、一致の疑いのある写真を 1 つ 1 つ手動で確認または拒否するのにかなりの時間を費やす必要があります。iPhoto を起動するには、人物の写真のコレクションを入力し、[名前を確認] をクリックして、トレーニングに適した候補の写真がいくつかあることを祈る必要があります (名前の確認モードが未確認の写真のデフォルトであれば便利です)。また、前述のように、1 回のトレーニングパスを実行すると、トレーニングに使用できる写真が他にもあることがわかり、別のパスを実行できる場合があります。Faces には、ライブラリに十分な量のデータを投入するための、最初のステップバイステップのトレーニングシステムがあると便利です。

ちょっとしたショートカットをご紹介します。クリック＆ドラッグで写真グループ全体を確定し、オプションキーを押しながらクリック＆ドラッグで写真グループ全体を閉じます。確定済みと未確定の写真の境界線より上に写真をドラッグして確定することもできます。対象人物ではない写真だけを選択して、残りを確定できる方法があれば、すべてをクリックせずに済むので便利です。また、iPhotoが間違った候補を提示した場合、「[人物]ではない」とマークするのではなく、確認モードでその人物が本当は誰なのかをiPhotoに伝えることができれば良いのですが、どうやらそうはいかないようです。

認識に失敗した場合

「顔」アプリが iPhoto ライブラリ内のすべての人を自動的に認識してくれると思っているなら、期待を改めた方がいいかもしれない。確かに学習して成長はするが、それでも手動でのタグ付け作業がかなり必要になる。もちろん、多くの写真では人々はカメラを直接見ていない。「顔」アプリは特定の角度にいる特定の人物を認識する前に、さまざまな角度から見た顔を学習する必要がある。私たちがテストした、人々がカメラをまっすぐ見ている写真では、「顔」アプリはまったく顔を検出しなかったため、その人の顔の上にボックスを置いてからその人に名前を付ける必要があった。(また、「顔」アプリのボックスのコントロールは少々変わっている。端を掴んでサイズを変更すると、掴んでいる角だけでなくボックス全体のサイズが変更される。したがって、正しい手順は、顔をボックスの中央に置いてから縮小してフィットさせることだ。) この手動選択のプロセスでは、マウスでかなり操作する必要がある。

認識のストーリーはどれも似通っていました。ジャッキー・ダブは、Facesが10年前の自分の写真まで認識したと報告しました。しかし、他の写真は全く認識されませんでした。ジェイソン・スネルは、サンプルライブラリにある写真の半分が1歳児、残りの半分が7歳児の娘の写真であっても、Facesが娘を認識したことを知りました。赤ちゃんと小学2年生の娘を同じ名前でひとまとめにすることで、Facesは2つの全く異なる顔が同一人物の一部であると認識したのです。

ケリー・ターナーは、低解像度の画像、ひどい色かぶりの画像、露出不足で非常に暗い画像、そして少し隠れた顔など、iPhotoが検出した顔の多彩さに感銘を受けた。実際には顔が存在しない画像でも検出されたのは、ほんのわずかだった。そして、少なくとも最初のトレーニングでは、顔認識は明らかに少々おかしかった。ケリーの顔を検出しようとした際、iPhotoは元カレ、たくさんの親戚（当然のことだ）、彼女とは全く異なる容姿の友人（非常に肌の黒いジャマイカ人の友人を含む）、そしてネーヴ・キャンベル（ある写真の後ろの壁に貼られたポスターで検出された顔！）を繰り返し検出した。ケリーは、最後の顔検出にはむしろ感激したという。

ダン・フレイクスは Faces で経験した成功と失敗の両極端に感銘を受けると同時に失望もした。一方では、ジェイソンと同じように、彼も Faces が赤ちゃんから幼児期、つまり娘の顔が劇的に変化する時期の幅広い範囲の写真を正しく識別することを知った。また Faces は、ピントの合っていない写真でもかなりの数の顔を正しく識別できた。他方では、Faces は彼のフォトライブラリにあるブロンドの髪の女性を、たとえ年齢が 30 歳も離れていても、すべて同一人物だと認識しているようだった。また Faces は、花やボトル、その他の無生物の顔を「見つける」こともあった。Faces は、男性の写真を女性に、またはその逆のことを何度も提案した (短髪の茶色の男性を長髪のブロンドの女性に、という話である)。そして、iPhoto が彼の子供たちの写真に写っているおもちゃの幸せそうな顔が 40 歳の男性に一致すると提案してきたときには、私たち全員が大いに楽しんだ。