ちょっと作ってみたいプロダクトがあって、顔認識APIを調べてみたいと思った。
ざっと調べて、
のどちらかにしようと思ったが、Face APIは既に社内で遊んでた人がいて便利そうなのが分かっていたのでAmazon Rekognitionにした。
AWSの画面からデモを動かしてみる
参考URL
ステップ 4: Amazon Rekognition コンソールの使用開始 - Amazon Rekognition
AWSのコンソールにサインインしときます。
Rekognitionで検索すると、とりあえずサクッとAWSの画面上から試せるデモがあるのでまずはこれを触ってみる。
顔の比較面白そうなので試す。
演習 3: イメージ内の顔を比較する (コンソール) - Amazon Rekognition
まずはケンシロウとジュウザを比較してみる。当然一致しないだろうと思ったら、しょっぱなから予想外の展開。
せつこ、それ顔やない拳やぞ。
仕方がないのでラオウとジュウザを比較。当然一致しませんね。
ここまでくれば賢い皆さんは分かっていると思います。お待ちかね、アミバとトキです。
楽勝でしたね。よくよくみるとアミバとトキって全然違う顔してますね。
ここまで、不一致という結果しか見ていないので、一致するであろう比較も試す。問題ないですね。
Amazon Rekognition コレクション
さて、デモを動かしてどんなことが実現できるか分かりました。次は1:1の画像同士の比較ではなく、コレクションに登録した画像と、1つの画像を比べて、該当するものを見つける処理をやってみます。画像による検索みたいな感じですね。
参考URL
まずはRekognitionコレクションなるものを作ります。
$ aws rekognition create-collection --collection-id "hokutono-ken" aws:rekognition:ap-northeast-1:017826181293:collection/hokutono-ken 4.0 200
S3を経由する必要があるっぽいので、適当なバケット作ってさっき使用した画像を一通りアップします。
続いてS3にアップした画像をコレクションに追加してみます。アミバ。
$ aws rekognition index-faces --collection-id 'hokutono-ken' --image '{"S3Object":{"Bucket":"rekognition-sample-1","Name":"amiba1.png"}}' --external-image-id 'amiba'
4.0
FACE 98.46493530273438 amiba aa844226-ab19-44d4-8794-b3fe2661b3e6 41a39206-e8a5-3275-83f9-0e39d7cf3c82
BOUNDINGBOX 0.5311169624328613 0.2021254599094391 0.30127328634262085 0.4585578441619873
FACEDETAIL 98.46493530273438
BOUNDINGBOX 0.5311169624328613 0.2021254599094391 0.30127328634262085 0.4585578441619873
LANDMARKS eyeLeft 0.208028644323349 0.5075579881668091
LANDMARKS eyeRight 0.33020567893981934 0.48216381669044495
LANDMARKS mouthLeft 0.25633931159973145 0.6738607883453369
LANDMARKS mouthRight 0.35594677925109863 0.6540347933769226
LANDMARKS nose 0.2332862913608551 0.5932871699333191
POSE 6.496764183044434 -15.008339881896973 -38.05028533935547
QUALITY 90.58085632324219 99.54999542236328
次はトキ。
$ aws rekognition index-faces --collection-id 'hokutono-ken' --image '{"S3Object":{"Bucket":"rekognition-sample-1","Name":"toki1.jpg"}}' --external-image-id 'toki'
4.0
FACE 99.99978637695312 toki 002dc264-43d9-4f98-917d-6c51a7f771c4 9a2696fc-6186-3da1-9c1a-b8f389880584
BOUNDINGBOX 0.713051438331604 0.20599114894866943 0.13474750518798828 0.7362598776817322
FACEDETAIL 99.99978637695312
BOUNDINGBOX 0.713051438331604 0.20599114894866943 0.13474750518798828 0.7362598776817322
LANDMARKS eyeLeft 0.3723050355911255 0.39738720655441284
LANDMARKS eyeRight 0.6741913557052612 0.3866893947124481
LANDMARKS mouthLeft 0.4313778579235077 0.6607327461242676
LANDMARKS mouthRight 0.6803216338157654 0.6538835167884827
LANDMARKS nose 0.4899027347564697 0.5459250211715698
POSE -8.109090805053711 -5.07843017578125 -23.702438354492188
QUALITY 75.8443603515625 99.66374969482422
トキをもう一個。
$ aws rekognition index-faces --collection-id 'hokutono-ken' --image '{"S3Object":{"Bucket":"rekognition-sample-1","Name":"toki2.jpg"}}' --external-image-id 'toki'
4.0
FACE 99.99512481689453 toki 57ea2aba-d590-413c-93cd-4c5352f9d278 dd98dbad-bb98-32dc-89a1-b8032ccf85e7
BOUNDINGBOX 0.7523548007011414 0.3014705777168274 0.07518408447504044 0.36288216710090637
FACEDETAIL 99.99512481689453
BOUNDINGBOX 0.7523548007011414 0.3014705777168274 0.07518408447504044 0.36288216710090637
LANDMARKS eyeLeft 0.3504350185394287 0.33039596676826477
LANDMARKS eyeRight 0.4949299395084381 0.28910547494888306
LANDMARKS mouthLeft 0.39206045866012573 0.6262251138687134
LANDMARKS mouthRight 0.5097337365150452 0.5933699607849121
LANDMARKS nose 0.398319274187088 0.4656740725040436
POSE 4.154842853546143 -15.775106430053711 -42.40241241455078
QUALITY 92.02243041992188 99.54999542236328
これでアミバとトキx2がコレクションに入りました。
$ aws rekognition list-faces --collection-id 'hokutono-ken' 4.0 FACES 99.99979400634766 toki 002dc264-43d9-4f98-917d-6c51a7f771c4 9a2696fc-6186-3da1-9c1a-b8f389880584 BOUNDINGBOX 0.7130510210990906 0.2059909999370575 0.13474799692630768 0.7362599968910217 FACES 99.99510192871094 toki 57ea2aba-d590-413c-93cd-4c5352f9d278 dd98dbad-bb98-32dc-89a1-b8032ccf85e7 BOUNDINGBOX 0.7523549795150757 0.3014709949493408 0.07518409937620163 0.36288198828697205 FACES 98.46489715576172 amiba aa844226-ab19-44d4-8794-b3fe2661b3e6 41a39206-e8a5-3275-83f9-0e39d7cf3c82 BOUNDINGBOX 0.5311170220375061 0.20212499797344208 0.301272988319397 0.45855799317359924
新たに見つけてきたアミバの画像で検索してみます。
$ aws rekognition search-faces-by-image --collection-id hokutono-ken --image '{"S3Object":{"Bucket": "rekognition-sample-1","Name":"amiba2.jpg"}}'
4.0 98.81639099121094
FACEMATCHES 98.49234008789062
FACE 98.46489715576172 amiba aa844226-ab19-44d4-8794-b3fe2661b3e6 41a39206-e8a5-3275-83f9-0e39d7cf3c82
BOUNDINGBOX 0.5311170220375061 0.20212499797344208 0.301272988319397 0.45855799317359924
SEARCHEDFACEBOUNDINGBOX 0.454548180103302 0.35454151034355164 0.2800408899784088 0.29142048954963684
amibaがヒットしてるっぽいけど、うーん、なんか読みにくいなあ。ドキュメントによるとJSONが返るはずなのになー。
ふと思い出しました。aws configureしたときにtextを指定してしまっていました。JSONに変更します。
$ aws configure AWS Access Key ID [****************aaaa]: AWS Secret Access Key [****************aaaa]: Default region name [ap-northeast-1]: Default output format [text]: json
これで結果がJSONになりました。前の方の出力もJSONで見た方がわかりやすいっす。
$ aws rekognition search-faces-by-image --collection-id hokutono-ken --image '{"S3Object":{"Bucket": "rekognition-sample-1","Name":"amiba2.jpg"}}'
{
"SearchedFaceBoundingBox": {
"Width": 0.29142048954963684,
"Height": 0.454548180103302,
"Left": 0.35454151034355164,
"Top": 0.2800408899784088
},
"SearchedFaceConfidence": 98.81639099121094,
"FaceMatches": [
{
"Similarity": 98.49234008789062,
"Face": {
"FaceId": "aa844226-ab19-44d4-8794-b3fe2661b3e6",
"BoundingBox": {
"Width": 0.45855799317359924,
"Height": 0.5311170220375061,
"Left": 0.20212499797344208,
"Top": 0.301272988319397
},
"ImageId": "41a39206-e8a5-3275-83f9-0e39d7cf3c82",
"ExternalImageId": "amiba",
"Confidence": 98.46489715576172
}
}
],
"FaceModelVersion": "4.0"
}
これで、Similarity": 98.49234008789062で"ExternalImageId": "amiba"が検索されているのがわかりますね.
これで大体の使い方が分かりました！S3を経由しなきゃいけないのが少々めんどくさいですねえ。
