亚马逊AWS官方博客

通过 Rekognition 实现无服务器智能相册

简介

在本文的案例中我们将通过Amazon Rekognition对我们的照片进行人脸检测，再将检测到的人脸与私有人脸集合进行比对，来识别特定库中的人物，进而对图片做分类关联，如通过班级学生照片、家庭人员照片构建人脸集合，再将任意合照作为输入时，可以标注出照片中特定班级、家庭人员信息，在功能上我们主要使用面孔检测、分析、搜索、验证相关功能。

Amazon Rekognition 是亚马逊基于面部识别的一个项目，以人工智能和机器学习为中心。借助Amazon Rekognition我们可以在图像和视频中识别对象、人物、文本、场景和活动，也可以检测任何不适宜的内容。Amazon Rekognition 还提供高度精确的面孔分析和面孔搜索功能，可以使用这些功能来检测、分析和对比面孔，以处理各种用户验证、人员计数和公共安全使用案例。

应用场景

Amazon Rekognition拥有非常丰富的功能，主要应用场景包括以下：

图像标注：可以识别数千种对象（例如自行车、电话、建筑）和场景（例如停车场、海滩、城市）。在分析视频时，您还可以识别具体活动，例如“包裹配送”或“踢足球”。

自定义标签：通过自定义标签我们可以轻松扩展Amazon Rekognition的检测功能，例如，您可以构建模型来对装配线上的特定机器部件进行分类，或检测运行状况不佳的工厂。

内容审核：可帮助您识别图像和视频资产中潜在的不安全或不适宜的内容

文本检测：可以读取倾斜和失真的文本，从而捕获商店名称、街道标志和产品包装上的文本等信息。

面孔检测、分析：可以轻松检测面孔在图像和视频中出现的时间，并针对每张面孔获取性别、年龄范围、眼睛睁开程度、眼镜、面部毛发等属性。在视频中，您也可以衡量这些面孔属性随时间的变化，比如构建一个演员所表达情感的时间线。

面孔搜索、验证：可以自定义私有面孔图像人脸集合来识别照片或视频中特定任务。

名人识别：您可以快速识别视频和图像库中的名人，以便为市场营销、广告和媒体行业使用案例编录录像和照片。

轨迹：用于视频文件时，您可以捕捉场景中人物的轨迹。例如，您可以使用运动员在比赛期间的移动情况来确定战术，并进行赛后分析。

整体架构

一、AWS服务需求

Amazon API Gateway，可以帮助开发人员轻松创建、发布、维护、监控和保护任意规模的 API。

Amazon S3，对象存储服务，提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。

Amazon SQS, 消息队列服务，可以帮助分离和扩展微服务、分布式系统和无服务器应用程序。

Amazon Lambda，几乎可以为任何类型的应用程序或后端服务运行代码，而且完全无需管理。

Amazon Rekognition，基于深度学习的图像识别服务，可以检测对象、场景和面孔；提取文本；识别名人；以及标识图像中的不当内容。

二、架构说明

应用分为两部分：私有人脸集合构造、人脸检测与识别

浅绿色背景部分为私有人脸集合构造部分，通过服务器上传照片文件到S3中，S3会将消息通过SQS传递给Lambda，Lambda中通过SDK提供的方法创建特定的人脸集合，当上传的图片在S3中的前缀一致时，将会添加到同一个集合中。

浅红色背景部分为人脸检测与识别部分，前端应用调用API Gateway发布的API并将需要检测的图片数据（base64）放在请求中，API Gateway将请求发送至相应的Lambda，Lambda使用AWS Rekognition进行人脸识别并提取图片中所有的人脸，再调用AWS Rekognition将每张人脸与特定集合进行比对，最终返回图片中所有人脸位置及比对结果，此外还会包含一部分人脸特征预测信息（年龄、性别预测等）。

 

私有人脸集合构造

  1. 在进行检测和识别之前需要构造人脸集合，我们通过S3对象存储桶来存储需要构造人脸集合的图片。S3可以监听特定前缀/后缀文件的特定事件，并将相应信息发送到指定后端，如.jpg后缀文件的对象创建事件发生时，会将文件meta-data及事件本身的信息发送给AWS SQS服务。
  2. AWS SQS在架构中一方面做异步的解耦，一方面我们可以更好的对消息的消费进行管理（延迟、重试等），此外AWS SQS中也有trigger的功能，可以和lambda进行关联，当有消息时会通知Lambda进行消费。
  3. 当Lambda通过SQS获取图片对象创建的事件及详细信息后，会读取图片数据并调用AWS Rekognition提供的接口，创建相应的Collection，Collection ID为图片对象的前缀，如上图所示，前缀为Singer、Moviestar的图片上传时，会分别用来构建/添加图片特征到Singer、Moviestar人脸集合，若图片上传到根目录，则人脸集合名称为“default”。
  4. 此外需要注意的是，每张照片的描述信息为上传的文件名称，后续比对成功则会返回该描述信息，如具体的人名（目前不支持中文）。
  5. AWS Rekognition收到请求后创建相应的人脸集合，一个人脸集合中可存储的最大人脸数目为2000万。

 人脸检测与识别

  • 客户端调用API Gateway的接口上传任意照片数据，根据客户业务逻辑获取要比对的集合collection_id，完整请求的body如下：
{
    "threshold": 70,
    "collection_id": "music",
    "img_type": "jpg",
    "img": "base64-encoded image bytes"
}

注：Threshold为相似度阈值，低于阈值的结果将不会输出，有多个匹配结果会输出阈值最高的结果

  • 请求通过API Gateway会转发给后端的Lambda处理，Lambda会根据request中的内容，先对图片进行人脸检测，获取图片中所有的人脸位置（单张照片最大支持100张人脸），对每张人脸进行剪裁，再将剪裁后的人脸与特定人脸集合做比对，对比对后的结果做阈值过滤，最终输出结果示例如下：
[
{
  "index": 0,
  "boundingbox": {
    "Width": 0.06503524631261826,
    "Height": 0.16279903054237366,
    "Left": 0.10349289327859879,
    "Top": 0.2639005780220032
  },
  "AgeRange": {
    "Low": 25,
    "High": 39
  },
  "Gender": {
    "Value": "Male",
    "Confidence": 54.92888641357422
  },
  "filename": "de6a7b78-6cbf-11ea-a965-e2e55fc3ef4d.jpg",
  "Similarity": 99.37139129638672,
  "Tag": "person1"
}, {
  "index": 1,
  "boundingbox": {
    "Width": 0.06300899386405945,
    "Height": 0.14416594803333282,
    "Left": 0.32390841841697693,
    "Top": 0.29995396733283997
  },
  "AgeRange": {
    "Low": 23,
    "High": 37
  },
  "Gender": {
    "Value": "Male",
    "Confidence": 54.5346565246582
  },
  "filename": "de70f764-6cbf-11ea-a965-e2e55fc3ef4d.jpg",
  "Similarity": 0,
  "Tag": ""
}
]

1）比对不成功的会返回检测到的人脸位置，以及识别的部分人脸特征（如年龄、性别），如有必要可添加更多特征输出（如：是否微笑、戴眼镜等）

2）比对成功测出了返回人脸位置及部分特征外，还会返回人脸集合中人脸的描述信息

 

构建步骤

一、创建临时文件桶

 

  • 登陆控制台，选择日本区域

 

  • 查找S3服务

 

  • 创建存放临时文件的S3桶

 

二、上传相关临时文件

 

在后续验证环节需要通过该包对图片数据进行处理，Lambda默认自带的环境中没有提供该包，需要我们上传构建Lambda layer

  • 打开刚才创建的桶，默认参数上传包文件

 

 

三、通过Cloudformation实现一键部署

  • 下载yaml文件
  • 搜索Cloudformation服务，点击创建堆栈

 

  • 选择上传模版文件并选择下载的yaml文件

  • 输入堆栈名称，以及临时桶的名称、python-pillow包名称，点击下一步

  • 等待部署完成（1～2分钟），点击输出选项卡记录apiGatewayInvokeURL

 

 

四、功能验证

  • 下载测试照片文件
  • 将压缩包解压
  • 在创建好的S3桶（前缀为堆栈名称）中创建文件夹，如music


 

  • 上传照片到创建好的文件夹中
  • 将下述内容保存成脚本文件，如script.py
import requests
import json
import sys
import base64
import os

class DateEncoder(json.JSONEncoder ):  
    def default(self, obj):  
        if isinstance(obj, bytes):  
            return obj.__str__()  
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)  

class img:
    def __init__(self,image,collection_id,threshold):
        self.__img = self.__check(image)
        self.__collection_id = collection_id
        self.__threshold = threshold

    def request(self,url):
        data = {"threshold":self.__threshold,"collection_id":self.__collection_id,"img_type":self.__type,"img":self.__img}
        return requests.post(url,json.dumps(data,cls=DateEncoder)).content

    def __check(self,image):
        if image.endswith('.jpg') or image.endswith('.png') or image.endswith('.jpeg'):
            self.__type = image.split('.')[-1]
            if os.path.isfile(image):
                img_file = open(image,'rb')
                img_b64encode = base64.b64encode(img_file.read())
                img_file.close()
                return img_b64encode.decode()
            else:
                print("Request file does not exist")
                sys.exit(1)
        else:
            print("Request has invalid image format")
            sys.exit(1)

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) == 3 and '.jpg' in sys.argv[1] and 'amazonaws.com/beta/img' in sys.argv[2]:
        new_img = img(sys.argv[1],'music',70)
        print(json.loads(new_img.request(sys.argv[2])))
    else:
        print("Please input <img path> and <api path>")
        print("For example:\n\tpython script.py /home/test.jpg https://iyw7v9sca6.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/beta/img")
        sys.exit(1)

 

  • 按如下方式运行脚本获取结果

 

python script.py <img> <api path>

其中：

<img> 为测试照片地址

<api path> 为cloudformation输出中的apiGatewayInvokeURL

 

例如:

python script.py /home/test.jpg https://iyw7v9sca6.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/beta/img

 

清理资源

一、删除基础架构

  • 搜索cloudformation服务，选择堆栈后点击删除

 

二、删除AWS Rekognition中的数据

  • 创建访问密钥

参考：https://docs.thinkwithwp.com/zh_cn/cli/latest/userguide/cli-chap-configure.html#cli-quick-configuration

 

  • 安装awscli工具并配置

安装参考：https://thinkwithwp.com/cn/cli/

  • 删除AWS Rekognition中的数据

替换<>标注部分

music为S3中创建的文件夹，如文档中使用的music

ap-northeast-1为选择的区域，如文档中使用的日本区域

aws rekognition delete-collection –collection-id <music>  –region <ap-northeast-1>

总结

方案中仅仅用到了Rekognition的一小部分功能，客户可根据自己的需求做定制开发新功能，包括视频面孔搜索分析、名人识别、物体和场景检测等等，文档中部分参数和返回值做了处理，客户也可以根据需要做一些深度集成。此外整个方案采用无服务器架构，无需客户运维管理，按请求计费，降低了服务成本。最后借助于Cloudformation可在全球区域进行部署与迁移，增加了速度和灵活性。

 

参考

Amazon Rekognition 官方文档：https://docs.thinkwithwp.com/zh_cn/rekognition/latest/dg/what-is.html

AWS Lambda 官方文档：https://docs.thinkwithwp.com/zh_cn/lambda/?id=docs_gateway

Amazon API Gateway 官方文档：https://docs.thinkwithwp.com/zh_cn/apigateway/?id=docs_gateway

Amazon SQS 官方文档：https://docs.thinkwithwp.com/zh_cn/sqs/?id=docs_gateway

Amazon S3 官方文档：https://docs.thinkwithwp.com/zh_cn/s3/?id=docs_gateway

 

本篇作者

张强

AWS解决方案架构师，在加入AWS之前，拥有多年生物信息开发经验，熟悉传统工作流与HPC环境迁移至云原生技术的技术实现，目前服务于生命科学和医疗健康相关行业客户，如医学影像、基因组学、药物研发等，致力于提供有关HPC、无服务器、数据安全等各类云计算解决方案的咨询与架构设计。热爱生活，闲暇之余喜欢外出远足、摄影和潜水，乐于参加各类技术交流。