Amazon Rekognitionでいろんな顔写真の顔検出を試してみた

こんにちは HEROです。

今回は 前回 ご紹介したAmazon Rekognitionのなかから、顔検出について実際の画像を使って検証を実施してみます。

Amazon Rekognition 顔検出機能おさらい

Amazon Rekognition では、画像に含まれる顔を検出し、さらに顔の特徴点(目、鼻、口など)、顔の属性(ひげの有無、眼鏡の有無など)、顔の向き、感情を検出することができます。

イメージ内の顔は大きい順に最大100個まで検出されます。DetectFaces オペレーションを使用します。

早速実際の写真で試してみましょう。

試してみた

今回はサンプルとして「男性」「女性」「高齢者」といった題材で試しました。

■男性

男性で使った画像はコチラです。

あふれ出る肉体美と髭が特徴的な男性の写真です。

・結果

量が多いので一部抜粋します。

・顔のパーツ

1"Y": 0.2486553192138672, 2"X": 0.5511306524276733, 3"Type": "nose"

・感情

1"Emotions": [2                {3                    "Confidence": 37.86009979248047, 4                    "Type": "CONFUSED"5                }, 6                {7                    "Confidence": 15.560638427734375, 8                    "Type": "CALM"9                }, 10                {11                    "Confidence": 1.8525898456573486, 12                    "Type": "SURPRISED"1314・年齢15            "AgeRange": {16                "High": 63, 17                "Low": 45

うーん、混乱(CONFUSED)とは意外ですね。年齢は少し高めといったところでしょうか。

■女性

続いて驚いた顔の女性で試してもみます。

これはわかりやすいですね。・結果
1"Emotions": [2                {3                    "Confidence": 78.42460632324219, 4                    "Type": "SURPRISED"5                }, 6                {7                    "Confidence": 31.51024627685547, 8                    "Type": "SAD"9                }, 10                {11                    "Confidence": 6.828057765960693, 12                    "Type": "CONFUSED"13                }14            ], 15            "AgeRange": {16                "High": 43, 17                "Low": 2618            }, 19            "EyesOpen": {20                "Confidence": 99.99895477294922, 21                "Value": true22            }, 23            "BoundingBox": {24                "Width": 0.16346153616905212, 25                "Top": 0.20356692373752594, 26                "Left": 0.4459134638309479, 27                "Height": 0.245000898838043228            }, 29            "Smile": {30                "Confidence": 99.9997329711914, 31                "Value": false32            }, 33            "MouthOpen": {34                "Confidence": 68.856689453125, 35                "Value": false36            }, 37            "Quality": {38                "Sharpness": 99.80813598632812, 39                "Brightness": 53.3647956848144540            }, 41            "Mustache": {42                "Confidence": 99.89006805419922, 43                "Value": false44            }, 45            "Beard": {46                "Confidence": 86.5832748413086, 47                "Value": false48            }

さすがにこれは驚きの数値が高いですね。

しかし年齢の精度は高い印象を受けます。

■高齢者

最後に外国人の高齢者です。

どんどん見ていきます。

・結果

1"Confidence": 99.9970703125, 2            "Eyeglasses": {3                "Confidence": 67.4592514038086, 4                "Value": false5            }, 6            "Sunglasses": {7                "Confidence": 98.2501220703125, 8                "Value": false9            }, 10            "Gender": {11                "Confidence": 99.92878723144531, 12                "Value": "Male"13            }, 14            "Landmarks": [

男女が写っていますが、認識されたのは男性のみでした。

1}, 2            "Emotions": [3                {4                    "Confidence": 99.60551452636719, 5                    "Type": "HAPPY"6                }, 7                {8                    "Confidence": 0.9283959865570068, 9                    "Type": "CONFUSED"10                }, 11                {12                    "Confidence": 0.8328139781951904, 13                    "Type": "DISGUSTED"

感情はもちろん喜び。

年齢も60-90と適正でした。複数人の検出も仕様上は可能ですが、今回は顔がうまく認識されなかったようです。

まとめ

今回は顔の目の位置などは記載していませんが実際の結果では今回載せている以上の情報が細かくでてきます。

みなさんもぜひ試してみて下さい。

次回もお楽しみに!!

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