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

: kintone webhookからAWS API Gateway – Lambdaを実行しレコードの値を渡す

2017年2月のアップデートでkintoneにWebhook機能がリリースされま …

: Amazon EC2 Auto ScalingのVPCは変更できる

EC2 Auto ScalingのVPCは変更できたっけ？？と思いまして試しまし …

: AWS Client VPNを設定しました

ユーザーガイドのクライアント VPN の開始方法に沿ってやりました。 AWSクラ …

: Amazon EC2のスクリーンショットとは

ドキュメント見てたらAmazon EC2でスクリーンショットって機能があったので …

: ブログのアーキテクチャをコストベースで見直しました

当ブログはAWSで構築しています。アーキテクチャをコストを最重視して見直しまし …

: AWS Cost Explorerの履歴を38ヶ月とリソース別コストを見られるように設定しました

AWS Cost Explorer がより詳細な履歴データの提供を開始知らなか …

: EC2インスタンスの起動で、–cli-input-jsonと–cli-input-yamlを使いました

AWS CloudShellから実行しました。 JSON実行 [crayon-6 …

: AWS Transit Gatewayピアリング接続確認

AWS Transit Gatewayのピアリング接続を使用して、異なるリージョ …

: RDSスナップショットのS3エクスポート結果確認

RDSのスナップショットをS3へエクスポートが日本語マネジメントコンソールでもで …

: Amazon Chimeのチャットを使ってみました

Amazon Chimeはビデオミーティングや配信したりというサービスですが、チ …

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