【投稿者】R.K

この記事の経緯

偉い人「会社で技術ブログ始めるから、面白い記事書いてよ」

私「わかりました！」

私「(技術ブログで面白い記事って、何を書けば…。最近流行りの機械学習の記事なら….！)」

今回の検証の構成

• 機械学習を1から勉強すると、時間がかかるのでクラウドサービス(AWS)を活用
• 出来る限りフルマネージドサービスを活用
• フロントエンドには、Vue.js + Viteを利用し、モダンなフロントエンドに

Amazon Rekognitionとは

学習済みのモデルが提供されており、1から構築することなく機械学習を利用した画像・ビデオの認識が可能なフルマネージドサービスです。

Amazon Rekognitionでできること

• 顔比較と検索
• 顔検出と分析
• テキスト検出
• etc…

が利用できます。

詳しくは、AWS公式ドキュメントを参照ください。

https://aws.amazon.com/jp/rekognition/?nc=sn&loc=0

Amazon Rekognitionを使ってみる

Lambda + Pythonで

def lambda_handler(event, context):
 
  try:
    
    collectionId='testcollection'
    
    # bodyからbase64でエンコードされた画像を取り出し、
    body = json.loads(event['body'])
    image = decode_base64(body['image_encoded'])
    
    rekognition = boto3.client("rekognition")

    # Rekognitionのsearch_faces_by_imageを用いて顔の検索を行う
    response=rekognition.search_faces_by_image(CollectionId=collectionId,
      Image={'Bytes': image},
      FaceMatchThreshold=80,
      MaxFaces=2)

    return response

  except Exception as error:
    # 適宜例外をハンドリングしてください。

たった数行で、機械学習による顔認識ができました。フルマネージドサービス最高です。

最後に

弊社では、各種クラウドサービスを活用したご提案を承っております。

お客様にとってベストな提案をさせていただきますので、お気軽にお問合せくださいませ。