LoginSignup
11
16

More than 5 years have passed since last update.

Azure face APIで遊んでみよう その2~顔の認識

Last updated at Posted at 2017-08-18

顔の認識

さて、前回の記事では写真に含まれる顔を検出してみました。今回は、顔の認識、つまり個人の識別を試してみようと思います。

person groupの作成

faceAPIを使用するにはまず、person groupを作成します。person groupには複数のpersonが含まれ、personは複数の顔が登録されます。認識やトレーニングはperson groupに単位で実行されます。

image.png

person groupを作成するには、Person Group - Create a Person Groupを使用します。

例えば、myfamilyというperson groupを作成するには、以下のURLに対して、JSONをPOSTデータとして送信します。
https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/persongroups/myfamily

json1
{
    "name":"group1",
    "userData":"user-provided data attached to the person group"
}

処理が成功した場合には空のレスポンスが返されます。

personの作成

次に、作成したperson groupに対してpersonを定義します。
personの定義はPerson - Create a Personを使用します。

先程のmyfamilyにmomというpersonを作成するには以下のURLにJSONをデータとして送信します。
https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/persongroups/myfamily/persons

json2
{
    "name":"mom",
    "userData":"User-provided data attached to the person"
}

成功すると以下のようなpersonIdが含まれたJSONが返されます。

response2
{
  "personId": "662b9d2e-a9e2-4a0a-87bd-a6a056179ebf"
}

person faceの追加

作成したpersonに対して顔写真を登録します。
登録はPerson - Add a Person Faceを使用します。

最初に指定したperson groupのIDと、先程返されたpersonIdをパラメータとして使用します。
https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/persongroups/myfamily/persons/662b9d2e-a9e2-4a0a-87bd-a6a056179ebf/persistedFaces

データとしては以下のように顔が含まれる写真のURLを指定します。今回はサンプルとして利用可能な次の写真を利用します。
image.png

json3
{
    "url":"https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/Cognitive-Face-Windows/master/Data/PersonGroup/Family1-Mom/Family1-Mom1.jpg"
}

写真に顔が複数含まれる場合には、targetfaceパラメータで顔の位置を指定することが可能です。指定しない場合には一番大きな顔が登録されるようです。

結果としては次の用にpersistedFaceIdが返されます。

response3
{
  "persistedFaceId": "e5275806-d8fd-4d5e-82c0-50a8fc1001e4"
}

トレーニングの実施

作成したperson groupをトレーニングします。personやperson faceを追加した場合にはトレーニングを行う必要があります。

トレーニングはPerson Group - Train Person Groupを用いて行います。
myfamilyをトレーニングするには以下のURLにPOSTします。データは必要ありません。
https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/persongroups/myfamily/train

トレーニングは非同期で行われます。トレーニングの状況を確認するにはPerson Group - Get Person Group Training Statusを使用します。

以下のようにトレーニング状況が返されます。

response4
{
  "status": "succeeded",
  "createdDateTime": "8/15/2017 2:42:22 PM",
  "lastActionDateTime": "8/15/2017 2:42:22 PM",
  "message": null
}

顔の認識

トレーニングの完了したperson groupに対して顔の認識を実行するにはFace - Identifyを使用します。

次の写真を用いてテストしました。
image.png

まず、Detectメソッドと呼び出して、母親のfaceIdを取得します。次に、取得したfaceIdを指定してidentifyを呼び出します。取得したfaceIdは24時間有効です。

json5
{    
    "personGroupId":"myfamily",
    "faceIds":[
        "d55100c6-f898-4c04-b623-f534614763ab"
    ],
    "maxNumOfCandidatesReturned":1,
    "confidenceThreshold": 0.5
}

先程登録したpersonのIdが正しく返ってきました。

response5
[
  {
    "faceId": "d55100c6-f898-4c04-b623-f534614763ab",
    "candidates": [
      {
        "personId": "662b9d2e-a9e2-4a0a-87bd-a6a056179ebf",
        "confidence": 0.8646
      }
    ]
  }
]

まとめ

今回は顔の認識を行いました。person groupの作成、personの作成、person faceの追加、person groupのトレーニングまで準備、その後、Detectによる顔の検出とidentifyによる顔の認識と、それなりにステップを踏む必要がありますが、簡単に利用できることがおわかりいただけたかと思います。今回は単なるAPIの使い方で、少しつまらない内容でしたので次回は、verifyメソッドを用いて、双子を区別できるか試してみたいと思います。

11
16
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
11
16