AWS(Rekognition)と Pepperの良い関係(さるる勉強会 with Serverworks様)

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May 17, 18

スライド概要

さるる勉強会 with Serverworks様でLTしましたスライドです。
トレノケ雲の会との違いはデモしたかしてないかの違いです。

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 開発ベンダーに5年、ユーザ企業システム部門通算9年を経て、2018年よりトレノケート株式会社でAWS Authorized InstructorとしてAWSトレーニングコースを担当し、毎年1500名以上に受講いただいている。プロトタイプビルダーとして社内の課題を内製開発による解決もしている。 AWS認定インストラクターアワード2018・2019・2020の3年連続受賞により殿堂入りを果たした。 APN AWS Top Engineers、APN ALL AWS Certifications Engineers、AWS Community Buildersに数年にわたり選出。 個人活動としてヤマムギ名義で執筆、勉強会、ブログ、YouTubeで情報発信している。 その他コミュニティ勉強会やセミナーにて参加、運営、スピーカーや、ご質問ご相談についてアドバイスなどをしている。

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各ページのテキスト
1.

AWS(Rekognition)と Pepperの良い関係 さるる勉強会 with Serverworks様 #nsesaruru 2018/5/17 #nsesaruru 山下 光洋

2.

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

3.

今年もたくさん呑ませていただいております

4.

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

5.

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

6.

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

7.

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

8.

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

9.

2. Amazon Rekognitionについて #nsesaruru

10.

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。

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2. Amazon Rekognitionについて #nsesaruru

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2. Amazon Rekognitionについて #nsesaruru

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2. Amazon Rekognitionについて #nsesaruru

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2. Amazon Rekognitionについて #nsesaruru

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2. Amazon Rekognitionについて #nsesaruru

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2. Amazon Rekognitionについて #nsesaruru

17.

2. Amazon Rekognitionについて #nsesaruru

18.

2. Amazon Rekognitionについて Boto3 Rekognition Client ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 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() ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● #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()

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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

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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。

21.

3. やったこと #nsesaruru

22.

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

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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('s3') bucket = s3.Bucket(os.environ['BUCKET_NAME']) #eventデータから画像ファイルを取得 image_body = base64.b64decode(event['body-json']) #乱数でオブジェクトキーを生成 n = 10 key = ''.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 )

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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('rekognition') response = client.detect_faces( Image={ 'S3Object': { 'Bucket': os.environ['BUCKET_NAME'], 'Name': key } }, Attributes=['ALL'] ) #nsesaruru

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

26.
[beta]
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, 'rb').read()

#API呼び出し
response = requests.post(
url=api_url,
data=data,
headers={'Content-Type': 'image/jpg'}
)
#レスポンスを文字列へ変換

data = response.json()['FaceDetails'][0]
age_low = data['AgeRange']['Low']
age_high = data['AgeRange']['High']
~~~~~~後略~~~~~~~

#nsesaruru

27.

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。

28.

ご清聴ありがとうございました。 Special Thanx to…..