라즈베리파이와 서버리스 환경을 통한 얼굴 인식 AI 서비스 구현 - AWS Summit Seoul 2017
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라즈베리파이와 서버리스 환경을 통한 얼굴 인식 AI 서비스 구현 - AWS Summit Seoul 2017
- 1. © 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 오회근, RGP Korea 얼굴분석 서비스 구현하기 라즈베리파이와 서버리스 환경을 통하여
- 2. 발표자 소개 오회근 • AWSKRUG(AWS 한국 사용자 그룹) • RGP Korea 요기요 백앤드 개발자 주요경력 • KEPCO 무인 감시 시스템 • Standalone DVR • Embedded based Network Camera • 지능형 매장방문객 분석 서비스 - uCount.it
- 3. 본 강연에서 다룰 내용 • 프로젝트의 시작과 개선된 과정 • Lambda와 Cloud Watch를 이용한 서버리스 • Rekognition Service 소개 • ElasticSearch와 Kibana를 통하여 실시간으로 데이터 가시 화 • 라즈베리파이와 OpenCV
- 4. 얼굴 분석 서비스 소개
- 5. 프로젝트의 시작 AWSKRUG 강남 소모임 결성 개발 사례 발표 DIY 얼굴분석 서비스 1차 버전 고도화 프로젝트 진행 결정
- 6. 얼굴분석의 필요성 • 자주 축구게임을 즐기는 회사 동료들 • 때때로 토너먼트 대회를 개최 • 참가비를 받고 우승자에게 몰아줌
- 8. 특정인 몇명이 돌아가며 우승하게됨. 1등만 기억하는 세상을 바꾸기 위한 프로젝 트가 필요하다. 관객들의 얼굴을 분석하여 경기당 Smile이 높은 플레이어에게 인기상을 수여하 면 어떨까? 어째튼 여러가지 잡념으로 프로젝트의 시작.
- 9. 얼굴분석 서비스 초안
- 10. 얼굴 분석 서비스 구성
- 12. 10초마다 얼굴 분석 서비스 구성
- 13. 얼굴 분석 서비스 결과물
- 14. 얼굴 분석 서비스 약점 10초마다
- 15. 얼굴 분석 서비스 문제점 • 카메라에서 10초단위로 이미지를 전송하면서 자원이 낭비된다. • Lambda가 외부의 Face Analytics Engine을 요청하기 위해서 RDB와 같은 VPC에 둘 수가 없다. 따라서 RDB의 외부 포트를 열어두어야한다. (해결책: Nat Gateway) • S3의 이미지를 외부의 분석엔진에서 가져갈 수 있도록 하기 위해서 공개해야 한다. • plot.ly에서 Dataset을 만들기 위해서 RDB에 접근해야함. (해결책: API Gateway)
- 16. 1차 개선안
- 17. 1차 개선안 시작 김현민 • AWSKRUG 강남 소모임 리더 • 메가존 솔루션 아키텍트
- 21. 1차 개선안 요약 • Step Functions을 사용함으로 더 복잡한 서버리스를 구성할 수가 있다. • 필요한 람다를 끼어 넣을 수가 있어 확장성이 좋다. • 딥러닝 기반의 이미지 인식 서비스인 Rekognition Service를 사용. • 여러 개의 얼굴분석 엔진을 이용하여 각 엔진의 장점을 이용할 수가 있음.
- 22. 2차 개선안
- 23. 얼굴 분석 서비스(3차) 목표 • Raspberry Pi에서 카메라로 찍은 영상이 분석할 필요가 있는지를 판단하여 AWS에 업로드 하도록 하여 불필요한 자원의 낭비를 최소화 한다. • Step Functions을 Trigger하기 위해서 Lambda를 사용하지 않는다. • 외부의 얼굴분석 엔진을 사용하지 않고 AWS 내에서 처리한다. • RDS와 plot.ly 대신 Elastic Search와 Kibana를 사용하여 더 편리하고 안전하게 데이터를 보관하고 보여준다. • AWSKRUG 강남 소모임에서 발표후에 ElasticSearch + Kibana 개선안이 제안 되었다.
- 26. Motion / Face Detection Is Motion? Has Face? Upload Image Yes Yes No No
- 27. Motion / Face Detection cv2.absdiff() cv2.cvtColor() # to gray diff = cv2.countNonZero() if (diff > SENSITIVITY): yield image
- 30. AWS Rekognition Service • 객체 및 장면 탐지 • 안면 분석 객체를 식별하고 신뢰도 점수를 제공 안면 위치를 식별하고 속성을 분석
- 31. AWS Rekognition Service • 안면 비교 • 안면 인식 두 이미지안의 안면이 동일인일 가능성 측 정 대량의 이미지에서 유사한 안면을 검색
- 32. 결과
- 33. Kibana Dashboard PPT 만드는 중 분석결과 ;;
- 34. 축구 경기 분석결과
- 35. 축구 경기 분석결과 1:1 5:0 0:1 • 레알과 모나코의 경기 • 1:1과 0:1 경기의 Smile Score 가 변화가 심함. • 5:0 경기는 플랫함. • 마지막 경기는 1시 이후라 급 격히 조용해짐. • 감정의 종류는 HAPPY가 절대 적
- 36. Docker 세미나 분석 결과 • 개발자 대상으로 Docker 세미 나를 진행. • 종료 10분전에는 무슨 일이??? • HAPPY와 SAD가 공존 ???
- 39. Live Demo
- 40. 유한회사 알지피코리아는 함께 즐기면서 일할 인재를 애타게 찾고 있습니다. (다양한 직종의 인재를 찾고 있어요. 채용사이트 확인해주세요.) 특히 함께 맛있는 스파게티를 먹기 좋게 만들 분들이 간절합니다.
- 41. 함께 해주셔서 감사합니다!