growing hard days.

Amazon Rekognitionでイベント参加者の顔写真を解析して似ている人ランキングをその場で作る

2017/09/24 2017/10/19

2017/9/21に開催されたAWS Cloud Roadshow 2017 大阪のナイトイベント「JAWS-UG in AWS Cloud Roadshow 2017 大阪」の一部の企画として、当日お越しいただいた参加者の顔写真と、事前に設定している6人の有名人の写真との顔比較を行って、一番似ている人に豪華景品、という催し物をしました。

前日までに準備しておけばよかったのですが、前日まで夜な夜なパーティーが続いていたため、当日の朝に1時間半で準備しました。

結論は、Amazon Rekognitionを使えば、こんなことも1時間半で実現出来てしまうんだと、感動とそしてかなりほっとしました。

構成はこちらです。

Amazon AthenaとQuickSightは15分程度で出来ました。

Lambda Function

ソースコードはこちらです。

ランタイムはPython 3.6です。

client = boto3.client('rekognition')

1 2	client = boto3.client('rekognition')

Rekognitionクライアントをboto3.clientで作ります。

response = client.compare_faces(
    SourceImage={
        'S3Object': {
            'Bucket': bucket_name,
            'Name': key
         }
    },
    TargetImage={
         'S3Object': {
            'Bucket': bucket_name,
            'Name': target_key
         }
    },
    SimilarityThreshold=0
)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

response = client.compare_faces(

SourceImage={

'S3Object': {

'Bucket': bucket_name,

'Name': key

}

},

TargetImage={

'S3Object': {

'Bucket': bucket_name,

'Name': target_key

}

},

SimilarityThreshold=0

)

compare_facesで比較します。

SourceImageとTargetImageを比較します。

両方ともS3にJPGとPNG形式で画像があるので、バケット名とキーを指定します。

SimilarityThresholdで最低の敷居値を指定します。
今回は類似値0.1%とかも全部拾って欲しいので0を指定しました。

similarity = response['FaceMatches'][0]['Similarity']

1 2	similarity = response['FaceMatches'][0]['Similarity']

responseのFaceMatchesにSimilarityという値があるので、それ拾って別のS3バケットへJSONで格納します。

S3に格納した後はAthenaでクエリー発行してテーブル構造にしてQuickSihtで可視化します。

Athenaでテーブルを作ったときのQuery

GUIから設定してクエリーを生成することが出来ます。

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS jawsugnight2017.compare_face (
  `source` string,
  `target` string,
  `similarity` float 
)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
  'serialization.format' = '1'
) LOCATION 's3://jawsugnight2017result/'
TBLPROPERTIES ('has_encrypted_data'='false');

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS jawsugnight2017.compare_face (

`source` string,

`target` string,

`similarity` float

)

ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'

WITH SERDEPROPERTIES (

'serialization.format' = '1'

) LOCATION 's3://jawsugnight2017result/'

TBLPROPERTIES ('has_encrypted_data'='false');

最後までお読みいただきましてありがとうございました！

「AWS認定資格試験テキスト＆問題集　AWS認定ソリューションアーキテクト - プロフェッショナル改訂第2版」という本を書きました。

「AWS認定資格試験テキスト AWS認定クラウドプラクティショナー改訂第3版」という本を書きました。

「ポケットスタディ AWS認定デベロッパーアソシエイト［DVA-C02対応］」という本を書きました。

「要点整理から攻略するAWS認定ソリューションアーキテクト-アソシエイト」という本を書きました。

「AWSではじめるLinux入門ガイド」という本を書きました。

開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITインストラクター5年目でプロトタイプビルダーもやりだしたSoftware Engineerです。
質問はコメントかSNSなどからお気軽にどうぞ。
出来る限りなるべく答えます。

このブログの内容/発言の一切は個人の見解であり、所属する組織とは関係ありません。
このブログは経験したことなどの共有を目的としており、手順や結果などを保証するものではありません。
ご参考にされる際は、読者様自身のご判断にてご対応をお願いいたします。

また、勉強会やイベントのレポートは自分が気になったことをメモしたり、聞いて思ったことを書いていますので、登壇者の意見や発表内容ではありません。

- AWS ai, athena, AWS, jaws, quicksight, rekognition

Tweet

関連記事

: EC2スポットインスタンスの中断通知を受ける

オートスケーリンググループでEC2インスタンスをスポットインスタンスで使用してい …

: EC2 Image BuilderでRocket.ChatのAMIを作って起動テンプレートを更新しました

EC2 Image Builderの練習をしようと思い、Rocket.Chatの …

: JAWS-UG関西「AI で人を笑わせてみよう！ハンズオン」に参加しました

AI で人を笑わせてみよう！ハンズオン灼熱の7月最終日にJAWS-UG関西のオ …

: ALBの重み付けルーティングでカナリアリリースをしてみました

当ブログのAMIの更新と、ALBターゲットグループのヘルスチェックを変更したかっ …

: テキストをAmazon PollyでMP3に変換してS3に格納(AWS Lambda Python)

Google Calendar Twilio ReminderのテキストをAma …

: Developers Summit 2018 「AWSのフルマネージドな環境でCI/CDをやってみよう！AWS Cloud9からAWS Fargateへの継続的デプロイをご紹介」を聞きました

※写真は展示のAmazon Echoです。以下は、思ったことや気になったことを …

: Amazon Bedrock Conversational Builderを使用してAIエージェントを作成してみました

2024年10月16日に「Amazon Bedrock のエージェントが Con …

: Amazon EC2のAMIイメージを自動取得して保持日数が過ぎたら削除

画像の保存をEC2に戻した事もあってEC2のバックアップの自動取得を勉強がてらや …

: CloudFormationスタックポリシーでスタック更新を防止する

CloudFormationのスタックにスタックポリシーを設定することによって、 …

: AWS CodeDeployからEC2 Auto Scalingにデプロイするチュートリアル

公式チュートリアルチュートリアル: アプリケーションを CodeDeployグル …

PREV: 「JP_Stipes Osaka meetup vol.1」を運営させていただきました
NEXT: Amazon RDS MySQLでCSVをload data するときに「Access denied」発生