AWS Rekognition + PHP를 이용한 이미지 분석 예제 (2/2)
김우경
2019-05-08
이전 글 보기: AWS Rekognition + PHP를 이용한 이미지 분석 예제 (1/2)
Overview
지난 글에서는 AWS Rekognition을 이용해 S3 Bucket에 업로드한 이미지로 이미지 분석 결과를 확인했습니다. 이번엔 더 나아가 Collection(얼굴 모음)을 생성해보고, 얼굴 검색을 해보겠습니다.
1. Collection 만들기
Collection은 AWS Rekognition의 기본 리소스입니다., 생성되는 각각의 컬렉션에는 고유의 Amazon 리소스 이름(ARN)이 있습니다. 컬렉션이 있어야 얼굴들을 저장할 수 있습니다. 저는 ‘BrandiLabs’라는 이름의 Collection을 생성했습니다.
1-1. createRekognition 메소드를 이용해 손쉽게 Collection 을 생성합니다.
# 클라이언트 생성
$sdk = new \\Aws\\Sdk($sharedConfig);
$rekognitionClient = $sdk->createRekognition();
# 모음(Collection) 이름 설정
$collection = array('CollectionId' => 'BrandiLabs');
$response = $rekognitionClient->createCollection($collection);
1-2. Collection이 정상적으로 생성되었다면 아래와 같은 응답을 받습니다.
[
{
"StatusCode" : 200
"CollectionArn" : "aws:rekognition:region:account-id:collection/BrandiLabs"
/*...*/
}
]
2. Collection에 얼굴 추가
IndexFaces 작업을 사용해 이미지에서 얼굴을 감지하고 모음에 추가할 수 있습니다. (JPEG 또는 PNG) 모음에 추가할 이미지에 대해서는 몇 가지의 권장사항[1]이 있습니다.
- 두 눈이 잘 보이는 얼굴 이미지를 사용합니다.
- 머리띠, 마스크 등 얼굴을 가리는 아이템을 피합니다.
- 밝고 선명한 이미지를 사용합니다.
권장사항에 최적화된 사진은 S3 Bucket 에 업로드되어 있어야 합니다. 미리 ‘kimwk-rekognition’ 이라는 이름으로 버킷을 생성 후 제 사진과 곽정섭 과장님의 사진을 업로드해두었습니다.
2-1. IndexFaces 메소드를 이용해 얼굴을 추가합니다. 예시에서는 제 얼굴과 곽 과장님의 얼굴을 인덱싱했습니다.
$imageInfo = array();
$imageInfo['S3Object']['Bucket'] = 'kimwk-rekognition';
$imageInfo['S3Object']['Name'] = 'kwakjs.jpg';
$parameter = array();
$parameter['Image'] = $imageInfo;
$parameter['CollectionId'] = 'BrandiLabs';
$parameter['ExternalImageId'] = 'kwakjs';
$parameter['MaxFaces'] = 1;
$parameter['QualityFilter'] = 'AUTO';
$parameter['DetectionAttributes'] = array('ALL');
$response = $rekognitionClient->indexFaces($parameter);
각각의 요청 항목에 대한 상세 설명은 아래와 같습니다.
-
Image: 인덱싱 처리할 사진의 정보입니다. -
CollectionId: 사진을 인덱싱할 CollectionId 입니다. -
ExternalImageId: 추후 인식할 이미지와 인덱싱된 이미지를 연결할 ID 입니다. -
MaxFaces: 인덱싱되는 최대 얼굴 수 입니다. 작은 얼굴(ex. 배경에 서 있는 사람들의 얼굴)은 인덱싱하지 않고 싶을 때 유용합니다. -
QualityFilter: 화질을 기반으로 얼굴을 필터링하는 옵션입니다. 기본적으로 인덱싱은 저화질로 감지된 얼굴을 필터링합니다. AUTO를 지정하면 이러한 기본 설정을 명시적으로 선택할 수 있습니다.(AUTO | NONE) -
DetectionAttributes: 반환되는 얼굴 정보를 다 가져올 것인지 아닌지에 대한 옵션입니다. ALL 로 하면 모든 얼굴 정보를 받을 수 있지만 작업을 완료하는데 시간이 더 걸립니다.(DEFAULT | ALL)
2-2. Collection에 정상적으로 얼굴이 추가되었다면 아래와 같은 응답을 받습니다. 사진 속 인물의 성별, 감정, 추정 나이 등의 정보를 확인할 수 있습니다.
[
{
"Face":{
"FaceId":"face-id",
"BoundingBox":{
"Width":0.28771552443504333,
"Height":0.3611610233783722,
"Left":0.39002931118011475,
"Top":0.21431422233581543
},
"ImageId":"image-id",
"ExternalImageId":"kimwk",
"Confidence":99.99978637695312
},
"FaceDetail":{
"BoundingBox":{
"Width":0.28771552443504333,
"Height":0.3611610233783722,
"Left":0.39002931118011475,
"Top":0.21431422233581543
},
"AgeRange":{
"Low":20,
"High":38
},
"Smile":{
"Value":false,
"Confidence":85.35209655761719
},
"Eyeglasses":{
"Value":false,
"Confidence":99.99824523925781
},
"Sunglasses":{
"Value":false,
"Confidence":99.99994659423828
},
"Gender":{
"Value":"Male",
"Confidence":99.35176849365234
},
"Beard":{
"Value":false,
"Confidence":94.80714416503906
},
"Mustache":{
"Value":false,
"Confidence":99.92304229736328
},
"EyesOpen":{
"Value":true,
"Confidence":99.64280700683594
},
"MouthOpen":{
"Value":false,
"Confidence":99.4529037475586
},
"Emotions":[
{
"Type":"HAPPY",
"Confidence":2.123939275741577
},
{
"Type":"ANGRY",
"Confidence":6.1253342628479
},
{
"Type":"DISGUSTED",
"Confidence":19.37765121459961
},
{
"Type":"SURPRISED",
"Confidence":7.136983394622803
},
{
"Type":"CONFUSED",
"Confidence":30.74079132080078
},
{
"Type":"SAD",
"Confidence":9.113149642944336
},
{
"Type":"CALM",
"Confidence":25.382152557373047
}
],
"Landmarks":[
{
"Type":"eyeLeft",
"X":0.45368772745132446,
"Y":0.31557807326316833
},
…
],
"Pose":{
"Roll":5.615509986877441,
"Yaw":-5.510941982269287,
"Pitch":-17.47319793701172
},
"Quality":{
"Brightness":93.13915252685547,
"Sharpness":78.64350128173828
},
"Confidence":99.99978637695312
}
}
]
3. 얼굴 검색
드디어 얼굴 검색의 시간이 왔습니다. searchFacesByImage 메소드를 이용하면 지금까지 그래왔던 것처럼 쉽게 얼굴 검색을 할 수 있습니다. 저는 ‘kimwk2.jpg’ 라는 또 다른 제 얼굴 사진을 S3 Bucket에 업로드해뒀습니다. 얼굴 검색이 제대로 이루어졌다면 응답으로 제 ExternalImageId (kimwk) 가 내려올 것입니다. 한 번 해볼까요?
3-1. searchFacesByImage 메소드를 이용해 얼굴 검색을 합니다.
$imageInfo = array();
$imageInfo['S3Object']['Bucket'] = 'kimwk-rekognition';
$imageInfo['S3Object']['Name'] = 'kimwk2.jpg';
$parameter = array();
$parameter['CollectionId'] = 'BrandiLabs';
$parameter['Image'] = $imageInfo;
$parameter['FaceMatchThreshold'] = 70;
$parameter['MaxFaces'] = 1;
$response = $rekognitionClient->searchFacesByImage($parameter);
3-2. 정상적으로 검색이 되었다면 아래와 같은 응답을 받습니다.
[
{
"Similarity":99.04029083251953,
"Face":{
"FaceId":"FaceId",
"BoundingBox":{
"Width":0.23038800060749054,
"Height":0.2689349949359894,
"Left":0.2399519979953766,
"Top":0.08848369866609573
},
"ImageId":"ImageId",
"ExternalImageId":"kimwk",
"Confidence":100
}
}
]
SearchFacesByImage는 기본적으로 알고리즘이 80% 이상의 유사성을 감지하는 얼굴을 반환합니다. 유사성은 얼굴이 검색하는 얼굴과 얼마나 일치하는지를 나타냅니다. FaceMatchThreshold 값을 조정하면 어느 정도까지 유사해야 같은 얼굴이라고 허용할지를 정할 수 있습니다.
Conclusion
이미지 분석 알고리즘과 얼굴 검색 기능을 직접 구현하려 했다면 시간이 많이 걸렸겠지만 AWS 서비스를 이용하면 이미지 분석을 금방 할 수 있습니다. 이 기능을 잘 활용하면 미아 찾기나 범죄 예방과 같은 공공 안전 및 법 진행 시나리오에도 응용할 수도 있겠죠. 다음엔 보다 재밌는 주제로 찾아오겠습니다.
참고
[1] 얼굴 인식 입력 이미지에 대한 권장 사항
[2] Amazon Rekonition 개발자 안내서
[3] 모든 예제는 AmazonRekognition, AmazonS3에 대한 권한이 있어야 함
김우경 | 커머스 개발팀
kimwk@brandi.co.kr
