
200枚のプロフィール写真から奇跡の1枚をAmazon Rekognitionに選んでもらいました
こんにちは。ラーニングサービス部 TT1チーム兼プロトタイプビルダーの山下です。
先日、プロフィール写真を撮影しまして、200枚少しの中から選ぶというタスクがありました。
せっかくなのでRekognitionさんに選んでもらいました。
Amazon Rekognitionとは
Amazon Rekognitionは、画像と動画を構築済みのモデルで分析する機械学習サービスです。
上のイメージ例では、私の2枚の写真を比較して、同一人物の可能性が93.3%という結果になりました。
このように写真の大きさやメガネの有無、髪型や背景などが違っていても分析してくれます。
他には、写真に何が写っているかを自動判定したり、わいせつな違反画像を自動検知したり、有名人の画像が勝手に使われていないか検知したり、写真の表情を解析したりすることができます。
以前、Pepperが自動撮影した写真をRekognitionによって分析して、結果をPepperに話してもらうというデモをしました。
やったこと
今回はこの表情の分析機能を使って、200枚以上のプロフィール写真から最も幸せ度の高い写真を選んでもらいました。
アーキテクチャはシンプルです。
S3に写真画像ファイルをマネジメントコンソールから一気に全部アップロードします。
S3のオブジェクト作成イベントで、Lambdaを実行してRekognitionにDetectFacesをリクエストして結果をDynamoDBにPutItemします。
DynamoDBテーブルでは、Smile属性とHappy属性のローカルセカンダリインデックスを用意しておいて、後で検索しやすくしておきました。
今回は最もHappy属性の数値が高い写真をプロフィール写真にしました。
ソースコードはこちらです。
結果発表
こちらがRekognitionさんが最もHappy属性が高い(99.601)とした写真です。
確かに幸せそうです。
こちらのプロフィールで使用しています。
このように、手作業で1枚づつ確認するような気の遠くなる作業をしなくても、一瞬で結果を求められるのって幸せですね。
そして、人の好みが入らない評価で選ぶことができることで、公平性もあるのかもしれません。
ちなみに、最もHappy属性が低い(0.101)とされた写真です。
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