行動力の資質群 このグループは主に、行動の動機となる資質を表します。 例えば、「達成欲」という資質は、達成すべきものがあると、モチベーションのスイッチがカチッと入って燃えます。仕事をいくらやっても疲れないスタミナの塊です。 また、「公平性」という資質は「物事を公平に扱うべき!」という使命感が行動の源になっています。この動機が人間関係と結びつくか、学習と結びつくかで、どのように行動に現れるかが異なります。それはあなたのトップ5次第です。 グループ2. 影響力の資質群 このグループの資質は、「人に影響を与えたい(無意識に与えてしまうことも)、自分が人に対してどれだけ影響を与えたのか、フィードバックが欲しい」という動機を生みます。 たとえば、「最上志向」という資質は「とにかく最高の」結果を、個人のみならず、他人も巻き込んで求める資質です。これが人間関係と結びつくと、「自分が認める最高の人と関わりたい」となったり、仕事と結びつくと「最高の結果を得たい」となったりします。 あるいは「自我」という資質は、まさしく「自分がどれだけの影響を他人に与えているのかを知りたい」という資質ですが、これがうまく機能すると、「世界によい影響を与えたい」という動機を生み出します。 グループ3. 人間関係構築の資質群 このグループの資質は「どのように人間関係を築いていくか」ということを規定します。 たとえば「共感性」という資質は、「他人の感情を察することができる」という特徴をもちますが、この資質を使うと、人の感情に察した行動ができます。 また「調和性」という資質は、争いのない状態を志向する資質ですが、そのために対立する2つのグループにたいして折衷案を提示することが得意だったりします。 グループ4.
自己分析のひとつとして有名な「 ストレングスファインダー 」を気になっている人も多いのではないでしょうか。 本記事では、ストレングスファインダーの診断方法や診断にかかる時間、34の資質、ストレングスファインダーの活かし方などを詳しくご紹介します。 ストレングスファインダーをやってみたいけれど、二の足を踏んでいる人は参考にしてみてはいかがでしょうか。 本記事の内容をざっくり説明 ストレングスファインダーとは? ストレングスファインダーの34の資質 就活でのストレングスファインダーの活かし方 ストレングスファインダーとは? 「ストレングスファインダー」の名前は聞いたことがあっても、詳細はよく知らないという人もいるのではないでしょうか。 ストレングスファインダーとは、アメリカのギャラップ社が開発した 「資質」「ポテンシャル」を知るためのテスト です。 自分の弱みに目を向けるのではなく、強みをさらに伸ばしていこうという考えによって作られたテストのため、「ストレングスファインダー」と名付けられています。 ストレングスファインダーで見つけられるのは、強みではなく、強みの種になる「 資質 」がわかります。 全世界に展開されており、2400万人もが診断しているテストです。 ストレングスファインダーの診断方法とは?無料で診断できる?
© KYODONEWS 警察庁が入る中央合同庁舎2号館=千代田区霞が関 全国の警察が今年3月から、犯行現場などの防犯カメラや、事件に関連する会員制交流サイト(SNS)などの顔画像を、過去に逮捕した容疑者の顔写真データベースと照合する「顔認証システム」の運用を始めたことが12日、警察庁への取材で分かった。 顔の特徴が類似している人物の氏名や犯歴といった情報が即座に判明し、既に捜査に活用されている。一方、プライバシーの侵害につながるとの懸念があり、運用実態の公開などを求める声も出そうだ。 この記事にあるおすすめのリンクから何かを購入すると、Microsoft およびパートナーに報酬が支払われる場合があります。
はじめに 6ヶ月間の育児休業を取って、育児&家事に専念しているnaka-kazzです。我が家では、防犯のために玄関に防犯カメラを置いています。しかし、この防犯カメラ、スマホアプリを通じて動画を見たり動体検知をすることはできるのですが、独自のプロトコルを使っていて、他の機器との連携がいまいちです。そこで今回は、Raspberry Piを使って、最強の防犯カメラを自作してみます。 やりたいこと 最終的にやりたいことは、以下の5つの機能を持つ「最強の防犯カメラ」を作ることです。機能①〜機能③は、市販されている多くの防犯カメラでも持っている機能ですが、機能④や機能⑤の顔認証機能を持つ監視カメラはまだ多くないと思います。 機能①. 動画を24時間撮影し、カメラ本体に動画で記録する 機能②. 動画をWebブラウザや他の機器から参照できるようにライブ配信する 機能③. 動体を検知したら、静止画をLineに通知する 機能④. 防犯カメラ 顔認証システム. 家族の顔を認証したら、静止画をLineに通知する 機能⑤. 家族の顔を認証したら、◯◯さんおかえり!と喋る 家に帰ると、顔を見て「○○さん、おかえり!」と言ってくれる辺りが、スマートハウスに一歩づ近づいている気がします。 実現に向けた連載 最強の「防犯カメラ」を作成するために、以下のように少しずつに記事を書いていきます(予定)。 1回目:カメラの設定と動画記録 ←この記事 2回目:カメラ映像のライブ配信 3回目:動体検知機能とLineへの通知 4回目:顔認証機能とLineへの通知 5回目:Raspberry PiへのAlexaの搭載 6回目:顔認証後にAlexaで音声通知 準備するもの 上記の最強の防犯カメラ(動画記録・配信、動体検知・Line通知、顔検知・顔認証、Alexa搭載)を作るために、今回は以下のものを準備しました。 ①Raspberry Pi まずは、今回の監視カメラのキーとなるRaspberry Piです。昨年の10月頃からPi 4も国内で入手可能になったようですが、今回は手元にあった3B+を利用します。動画保存+動体検知+顔認証+Alexaの高負荷に耐えれるか若干の不安はありますが・・・・。 ②カメラモジュール 監視カメラを作るのに欠かせないカメラモジュールです。今回は、Raspberry Pi純正のPi Camera Rev 1. 3を利用します。 ③スピーカ 顔認証の後に「○○さんおかえり」と喋るためのスピーカです。今回は「300円の割りに音質が良い」と評判のダイソーの300円スピーカを利用します。電源をUSBから取れるのもポイントです。 ④マイク 監視カメラとしては不要ですが、Alexaを搭載するので、家のスマートホームシステムに音声でアクセスするためにマイクを用意しました。今回は、集音性が高い(?
5M, 720p + 1600x1200=3. 5M, Full HD 2040x1600= 5M) (b).撮影場所の条件、明るさなど(ルックス等) =蛍光灯やライトの光源が直接写らない条件での撮影で普通の明るさ(300 - 1500ルックス)を基準としてます。 (C).被写体の状態(正面、横向き、下向き、上向き等、顔を撮る際に色々な撮影角度がありますが、精度はどのような状態を考慮して計算されているのでしょうか?