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
)

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');