大量の画像データに含まれる人物を抽出する ~ 画像データからの人物抽出フロー × Face API Operations

画像に含まれる人物の顔を抽出、識別することができる Cognitive Services Face API を活用する中で、まずは画像データからの人物抽出を行うシナリオが多いかと思います。

処理のプロセスとしては、画像から顔を検出 → 検出された顔のグループ化、ラベル付け が必要になります。また、画像が追加されたときに、これまでに検出された人物 (顔) なのか、新しい人物 (顔) なのかを識別し、新しい人物の場合は登録する作業が必要です。このプロセスを Face API のオペレーションに当てはめると以下のようになります。

(1)初期画像データ投入

0. 人物 (顔) を登録するためのグループを登録 : PersonGroup – Create
1. 画像から顔を検出 : Face – Detect
2. 検出された顔のグループ化 : Face – Group
3. グループ化された顔に人物ラベル付けを行う : PersonGroup Person – Create
4. 人物＆顔を Face API に学習させる: PersonGroup – Train

(2)追加画像データ投入

1. 画像から顔を検出 : Face – Detect
2. 人物ラベル付け済み顔リストに照合 : Face – Identify
   • 初期データから検出した人物と合致する場合
     • 顔を追加する : PersonGroup Person – Add Face
   • 初期データから検出した人物に合致しない場合
     • グループ化を行い、人物ラベル付けを行う : Face – Group , PersonGroup Person – Create
3. 人物＆顔を Face API に(再)学習させる: PersonGroup – Train

(1)初期投入 も (2) 追加投入 のいずれも、人物ラベルや顔の追加を行った後、Face API にデータを学習させるオペレーション (PersonGroup – Train) が必要です。 Train のオペレーションは非同期のため、PersonGroup – Get Training Status で学習が終了したか確認を行います。

Cognitive Services Face API Operations