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title: AWS(Rekognition)と Pepperでご機嫌解析
tags:  #aws #python #pepper #rekognition  
author: [山下光洋](https://www.docswell.com/user/yamamugi)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/5EGXXZQ2JL.jpg?width=480
description: 「IoT縛りの勉強会/SIer主催 SIerIoTLT vol9@サポーターズ」でLTした内容
published: November 15, 22
canonical: https://www.docswell.com/s/yamamugi/524817-awsrekognition-pepper
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# Page. 1

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AWS(Rekognition)と
Pepperでご機嫌解析
IoT縛りの勉強会
/SIer主催
SIerIoTLT
vol9@サポータ
ーズ
2018/6/18
#iotlt
#iotlt
山下
光洋


# Page. 2

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自己紹介
山下光洋
@yamamanx
Blog : www.yamamanx.com
・ソフトウェア開発会社でIBMさんのBP
・ナイトレジャー会社,エネルギー会社で情シス
・AAI(AWS認定インストラクター)、
IT Terchnical Training Engineer@Trainocate
ヤマムギ(勉強会) , JAWS-UG,
JAWS-UG IoT関西支部, kintone Cafe大阪,
JP_Stripes, MasterCloud
The八番街ベース
緑のLv16
Lv35


# Page. 3

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ZOZOSUITS試してみました


# Page. 4

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Pointing Device User Groupはじめました


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJW339N3J2.jpg)

あいも変わらず呑んでおります


# Page. 6

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今日お話すること
#nsesaruru
PepperとAWSで顔認識
(全スライド撮影OKです)
(1)Pepperについて
(2)Amazon Rekognitionについて
(3)やったことの説明


# Page. 7

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1.Pepperについて
#nsesaruru
身長 : 121cm
体重 : 29kg
(小学校3~4年生)
OS : NaoqiOS


# Page. 8

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1.Pepperについて
#nsesaruru
アクション多彩
画像認識, 撮影
距離測定, 3D形状把握
身振り手振り
踊り(20自由度)
音声/言葉の認識
発話/音の再生
画像/動画の表示
WiFi


# Page. 9

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1.Pepperについて
#nsesaruru
センサー類合計 27
頭部タッチセンサー x 3
RGBカメラ x 2
マイク x 4
3Dセンサー x 1
ジャイロセンサー x 2
レーザーセンサー x 6
手部タッチセンサー x 2
ソナーセンサー x 2
バンパーセンサー x 3
赤外線センサー x 2


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEYVV984EM.jpg)

1. Pepperについて
#nsesaruru
開発するときに使うのがChoregraphe


# Page. 11

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2. Amazon Rekognitionについて
#nsesaruru


# Page. 12

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2. Amazon Rekognitionについて
#nsesaruru
ディープラーニングベースの視覚分析サービス。
数百万ものイメージとビデオを検索、検証、整理。
強力な視覚分析をアプリケー
ションに容易に統合
ディープラーニングの専門知
識なしにイメージやビデオ分
析を行える。
簡単なAPIで強力で正確な分
析を利用可能。
継続的学習
AWSのサービスと統合
毎日膨大な数のイメージやビデ
オを分析するように設計。
新機能、学習対象のデータの増
大に伴って継続的に学習。
他のAWSのサービスとシーム
レスに設計。
S3、Lambdaと直接統合。
低コストで構築。
Kinesis動画ストリームに対し
てもリアルタイムにビデオ分
析。


# Page. 13

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2. Amazon Rekognitionについて
#nsesaruru


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELZZXVXJR.jpg)

2. Amazon Rekognitionについて
#nsesaruru


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMVVLG3JW.jpg)

2. Amazon Rekognitionについて
#nsesaruru


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR22KZRE9.jpg)

2. Amazon Rekognitionについて
#nsesaruru


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXDDL9Y7X.jpg)

2. Amazon Rekognitionについて
#nsesaruru


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKXXLP47D.jpg)

2. Amazon Rekognitionについて
#nsesaruru


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73553XDE5.jpg)

2. Amazon Rekognitionについて
#nsesaruru


# Page. 20

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2. Amazon Rekognitionについて
Boto3
Rekognition Client
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can_paginate()
compare_faces()
create_collection()
create_stream_processor()
delete_collection()
delete_faces()
delete_stream_processor()
describe_stream_processor()
detect_faces()
detect_labels()
detect_moderation_labels()
detect_text()
generate_presigned_url()
get_celebrity_info()
get_celebrity_recognition()
get_content_moderation()
●
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#nsesaruru
get_face_detection()
get_face_search()
get_label_detection()
get_paginator()
get_person_tracking()
get_waiter()
index_faces()
list_collections()
list_faces()
list_stream_processors()
recognize_celebrities()
search_faces()
search_faces_by_image()
start_celebrity_recognition()
start_content_moderation()
start_face_detection()
start_face_search()
start_label_detection()
start_person_tracking()
start_stream_processor()
stop_stream_processor()


# Page. 21

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2. Amazon Rekognitionについて
#nsesaruru
処理画像数 1,000枚あたりの課金
1.30USD ~ 0.50USD(東京リージョン)
分析したアーカイブ動画 1分あたり
0.13USD(東京リージョン)
分析したライブストリーム動画 1分あたり
0.15USD(東京リージョン)
保存された顔メタデータ 1,000件あたりの料金
0.013USD(東京リージョン)
アカウント作成後12ヶ月の無料利用枠
1ヶ月あたり5,000枚の画像分析
1ヶ月あたり1,000個の顔メタデータ保存
1ヶ月あたり1,000分の動画分析


# Page. 22

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3. やったこと
#nsesaruru
Pepperに「顔を見て」と言うと追いかけてきて写真を取られます。
その写真はAPI Gatewayを経由してLambdaによりS3にアップロードされます。
S3の写真に対してRekognitionが顔を分析した結果をLambdaよりAPI Gatewayを
経由してレスポンスとして返します。
顔の分析結果をPepperが受け取って教えてくれます。


# Page. 23

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3. やったこと
#nsesaruru


# Page. 24

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3. やったこと
日本語に設定
音声受付
#nsesaruru
顔追跡
写真撮影
写真表示
会社ロゴ表示
API呼び出し
レスポンス処理
発声


# Page. 25

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3. やったこと
#nsesaruru
API Gateway経由でLambdaからS3に画像ファイルをアップロード
s3 = boto3.resource(&#039;s3&#039;)
bucket = s3.Bucket(os.environ[&#039;BUCKET_NAME&#039;])
#eventデータから画像ファイルを取得
image_body = base64.b64decode(event[&#039;body-json&#039;])
#乱数でオブジェクトキーを生成
n = 10
key = &#039;&#039;.join([random.choice(string.ascii_letters + string.digits) for i in range(n)])
#S3バケットに画像ファイルをアップロード
bucket.put_object(
Body=image_body,
Key=key
)


# Page. 26

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3. やったこと
S3の画像ファイルをRekognitionで顔分析
client = boto3.client(&#039;rekognition&#039;)
response = client.detect_faces(
Image={
&#039;S3Object&#039;: {
&#039;Bucket&#039;: os.environ[&#039;BUCKET_NAME&#039;],
&#039;Name&#039;: key
}
},
Attributes=[&#039;ALL&#039;]
)
#nsesaruru


# Page. 27

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3. やったこと
#nsesaruru
分析結果のレスポンス(一部)
&quot;AgeRange&quot;: {&quot;Low&quot;: 26,&quot;High&quot;: 43},
&quot;Gender&quot;: {&quot;Value&quot;: &quot;Female&quot;,&quot;Confidence&quot;: 52.36514663696289},
&quot;Smile&quot;: {&quot;Value&quot;: true,&quot;Confidence&quot;: 88.67390441894531},
&quot;EyesOpen&quot;: {&quot;Value&quot;: true,&quot;Confidence&quot;: 99.9950942993164},
&quot;Beard&quot;: {&quot;Value&quot;: false,&quot;Confidence&quot;: 99.86187744140625},
&quot;Emotions&quot;: [
{&quot;Type&quot;: &quot;HAPPY&quot;,&quot;Confidence&quot;: 97.94617462158203},
{&quot;Type&quot;: &quot;CALM&quot;,&quot;Confidence&quot;: 3.9698123931884766},
{&quot;Type&quot;: &quot;DISGUSTED&quot;,&quot;Confidence&quot;: 3.0542492866516113}
]


# Page. 28

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3. やったこと
PepperのPythonからAPI呼び出し
#画像データ
data = open(file_path, &#039;rb&#039;).read()
#API呼び出し
response = requests.post(
url=api_url,
data=data,
headers={&#039;Content-Type&#039;: &#039;image/jpg&#039;}
)
#レスポンスを文字列へ変換
data = response.json()[&#039;FaceDetails&#039;][0]
age_low = data[&#039;AgeRange&#039;][&#039;Low&#039;]
age_high = data[&#039;AgeRange&#039;][&#039;High&#039;]
~~~~~~後略~~~~~~~
#nsesaruru


# Page. 29

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まとめ
#nsesaruru
Rekognitionかしこい
Pepperかしこい
顔分析を元に、
食べたいものを解析して、
ランチ案内とかしたい。


# Page. 30

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JAWS FESTA 2018


# Page. 31

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ご清聴ありがとうございました。
Special Thanx to…..


