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Auto Check-In App:Amazon Rekognitionを利用した本人認証勉強会に参加した
Last updated at Posted at 2020-06-03
概要
- 画像、動画処理のAIサービスであるAmazon Rekognitionの概要
- Auto Check-In Appソリューションの概要
- Auto Check-In Appソリューションを利用した顔認証システムの構築方法
内容
画像、動画処理のAIサービスであるAmazon Rekognitionの概要
AWS AIサービス
- 機械学習の深い知識なしに利用可能
- 学習済みのモデルをAPIで簡単に利用可能
- コンピュータビジョン
- 音声(読み上げ、書き起こし)
- Amazon Polly
- Amazon Transcribe
- Amazon Kendra
- 自然言語処理
- Amazon Comprehend
- Amazon Translate
- Amazon Textract
Amazon Rekognition
- 機械学習による画像、動画分析の自動化
- 利用範囲
- 対象物体、シーン、アクティビティ検出
- 安全でないコンテンツの検出
- 顔認識
- 機能
- ラベル付け
- カスタムラベル
- 不適切コンテンツ検出
- 文字検出
- 顔検出分析
- 顔検索、身元確認
- 有名人認識
- 動線分析
- アプリケーションに組み込む場合はAPIやSDKを利用して操作できる
Auto Check-In Appソリューションの概要
イベント受付の課題
- 人が集まるイベントでは受付業務が発生
- 参加者リストとの照合に時間とコスト(人)がかかる
- 本人確認が大変
- 通過時間や時間帯ごとの通過人数の確認
### 顔認証イベント受付サービスのアーキテクチャ
- 登録
- 顔写真をS3へ保存する
- Lambda functionで顔写真を処理、FaceIDをAmazon DynamoDBへ保存
- 検索
- クライアントで顔写真などをアップロードと結果確認
- Amazon API GatewayとAmazon Cognitoで情報転送
- Lambdaで顔写真をamazon Rekognitionに処理する
- FaceIdなどをAmazon DynamoDBに保存
仕組み
Auto Check-In Appソリューションを利用した顔認証システムの構築方法
実装ガイド
感想
- AWS Summitのような大きいイベントに顔認証が広い範囲に使われると、チェックイン、セッション会場に入ることなどが時間がかからない
- 顔認証への影響要素が多く、成功率が100%ではないので、別の認証方法と併用すれば、一番安全になるはず
- Auto Check-In Appを利用して構築時間が少なくて、早めにプロトタイプを作ってお客様にソリューションのイメージを説明できる
- ハンズオンで顔認証を使ってみて、思ったよりもずっと早く認証できて、スピードにびっくりした
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