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AIで画像から似ている○○女優を解析するシステムを作ってみた

Last updated at Posted at 2020-05-05

はじめに

本記事では独自に作ったサービスとその裏側についてご説明します。
また、類似のサービスが既に存在しています(検索すると出てくると思います。)。
それらとは関係はございませんのでご了承ください。

作ったもの

タイトルの通りAIで画像から似ているAV女優を解析するシステムを作りました。
良かったら試してみてください。
https://likeface.cfbx.jp/
プレゼンテーション1.jpg

裏側

利用しているサービス一覧

  • Azure
    • Cognitive Services(Face API)
    • Azure Functions(Node.js)
    • ストレージアカウント
  • DMMアフィリエイト
  • カラフルボックス

概要

  1. AV女優の顔をFaceAPIで学習
  2. 画像データから似ている顔を返却するインターフェースを作成
  3. フロント(webページの設置)

1. AV女優の顔をFaceAPIで学習

まずは元となるAV女優の顔を学習する必要があります。
学習させる画像のデータソースとしてDMMが提供している「女優検索API」を利用しました。
参考: https://affiliate.dmm.com/api/v3/actresssearch.html
Azure Functions(キュートリガー)にて以下の手順で再帰的に処理を実行

  1. 女優検索APIで受け取ったキューの数値(初回は1)をオフセットにセットして1件女優情報を取得
  2. Face APIで取得した女優の画像を学習(この時、任意に定義できるユーザデータに女優のIDを登録する)
  3. オフセットにセットした数値に+1してトリガとなるキューにセット(1に戻る)
    15時間ほどで数万件の画像データの学習が完了しました。

2. 画像データから似ている顔を返却するインターフェースを作成

続いて、画像データをもとに学習済みの顔から最も似ているものを返却するインターフェースを作成します。
Azure Functions(httpトリガ)で画像データを受け取り、以下の処理で解析結果を返却します

  1. Face APIで学習済みの画像から送信された画像データと最も類似する1件を取得
  2. 女優検索API(DMM)でユーザデータのIDをもとに女優情報を取得
  3. 商品情報API(DMM)で該当の女優の商品一覧を取得
  4. 取得した女優情報・商品情報を返却

3. フロント(webページの設置)

インターフェースをサービスとして公開するためwebページを作成しました。
実際の画面はこちらをご覧ください
https://likeface.cfbx.jp/

さいごに

最後まで読んでいただきありがとうございました。
webページの作成とQiitaの投稿が今回で初めてになります。
拙い内容でたいへん恐縮ですが、質問等ございましたらできるだけお答えしますのでお気軽にコメントいただけたらと思います。

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