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AWS를 활용한 얼굴분석 서비스 만들기

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라즈베리파이를 이용하여 Cloud 얼굴분석 서비스를 만들자.​ Blog: https://medium.com/@harryoh

AWS를 활용한 얼굴분석 서비스 만들기

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얼굴분석 서비스 만들기
AWS를 활용한
AWS 강남 소모임 - 오회근
FACE
ANALYSIS
SERVICE
개발사례
FACE ANALYSIS SERVICE
• 얼굴을 분석하여 성별과 나이등을 파악하여 마케팅 자료로 활용
• 영상분석 기능을 내장한 IP 카메라를 이용하여 얼굴수집
• 카메라의 개수가 늘어나므로 확장형 분산 시스템으로 개발
• 현상황에 맞게 최적의 설계를 하고 점차 규모에 맞추어 확장
• 개발기간: 1개월
결국 1달간 미친듯이 1차 완료.. -_-;;
• Face.In

- 카메라가 검출한 얼굴을 입력받아 S3와 SQS에 기록한다.
• Face.Analysis.Worker

- SQS를 읽어 얼굴 분석 엔진을 이용하여 결과를 Face.DB에 전달한
다.
• Face.DB

- 분석결과를 DB에 저장하고 읽을 수 있는 API를 제공한다.
• Face.Stats.Worker

- 분석한 결과를 주기적으로 통계를 낸다.
• Face.Deploy

- 최종 결과물을 환경에 맞도록 패키징한다.
세부서비스
AWS를 활용한 얼굴분석 서비스 만들기
재미있나요?

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AWS를 활용한 얼굴분석 서비스 만들기

  • 1. 얼굴분석 서비스 만들기 AWS를 활용한 AWS 강남 소모임 - 오회근
  • 3. FACE ANALYSIS SERVICE • 얼굴을 분석하여 성별과 나이등을 파악하여 마케팅 자료로 활용 • 영상분석 기능을 내장한 IP 카메라를 이용하여 얼굴수집 • 카메라의 개수가 늘어나므로 확장형 분산 시스템으로 개발 • 현상황에 맞게 최적의 설계를 하고 점차 규모에 맞추어 확장 • 개발기간: 1개월 결국 1달간 미친듯이 1차 완료.. -_-;;
  • 4. • Face.In
 - 카메라가 검출한 얼굴을 입력받아 S3와 SQS에 기록한다. • Face.Analysis.Worker
 - SQS를 읽어 얼굴 분석 엔진을 이용하여 결과를 Face.DB에 전달한 다. • Face.DB
 - 분석결과를 DB에 저장하고 읽을 수 있는 API를 제공한다. • Face.Stats.Worker
 - 분석한 결과를 주기적으로 통계를 낸다. • Face.Deploy
 - 최종 결과물을 환경에 맞도록 패키징한다. 세부서비스
  • 8. DIY 얼굴분석 서비스 만들기 최대한 간단하게
  • 9. 잠깐! 조심하세요. “ 앞으로 나오는 명령어들은 개념을 설명하기 위해 기술되어 있습니다. 그대로 따라해서 동작하지 않을 수도 있습 니다. 그리고 보안에 취약한 내용이 있습니다!
  • 10. 이렇게 만들어 봅시다. • 사진을 주기적으로 찍어 S3로 직접 올린다. • 성별과 나이, 스마일 정도의 통계를 낸다. • AWS에서 Serverless로 구성한다. • 이왕이면 CLI를 이용해보자. • 카메라는 값싸고 쉽게 구할 수 있는 것으로 만든다. • 보안은 잠시 미루자. ;;
  • 11. 준비물 • 라즈베리파이
 - 집에 굴러다니던 Raspberry PI B+
 - USB 무선랜 • Webcam
 - 알리에서 $3.5에 구입 • 휴대용 충전지
 - 사은품으로 받은 것 • 스마트폰 (테더링용)
 - 3G 무제한
  • 12. 역시 DIY는 손맛! • AWS 서비스는 S3, Lambda, RDS만 사용 • Microsoft Face API 사용 • plot.ly를 이용하여 차트 생성
  • 13. 개발 환경 • Python 2.7 (virtualenv) • pip • emulambda (lambda 시뮬레이터) • AWS Cli 설치 및 설정 • 라즈베리파이와 테더링 연결
  • 14. BUCKET 생성 • 서울 리전에 funnyfaces bucket 생성 • lifecycle을 1일로 설정 • 모든 사용자들이 접근 가능하 도록 설정
 (주의: 실제로 서비스 할 경우 할 때에는 signed url등을 이 용.)
  • 15. RASPBERRY PI • 미리 준비해야 할 것들 • Wifi 연결 • USB WebCam 연결 • fswebcam 설치 및 최적의 설정값 • aws cli 설치 및 설정 • 이미지를 S3에 전송하고 확인 한다.
  • 16. IAM 설정 • Lambda 실행권한을 가진 funnyfaces-role을 추가 • funnyfaces bucket을 액세 스 할 수 있는 policy 추가 • 해당 policy를 funnyfaces- role에 추가
  • 17. RDS 생성 • RDS를 생성 • Security Group에서 Inbound를 모두 허용 • RDS를 외부에 공개하는 건 위험!
 
 Lambda가 rds에 접근하기 위해 서는 같은 VPC에 있어야한다. 하 지만 이럴경우에 Lambda가 외부 망에 접근하기 위해서는 NAT Gateway가 필요함. • 개발용으로만 사용해야함. • 생성이 완료되고 endpoint를 가 져옴
  • 19. MICROSOFT FACE API • Micorsoft face api 페이지에 서 API Key를 생성한다. • 생성된 API Key는 별도 보관 • 월 3만건까지는 무료
  • 22. LAMBDA 테스트 • s3put_event.json 작성 • emulambda를 이용하여 테 스트
  • 23. LAMBDA 생성 • 외부 라이브러리와 함께 압축 • Lambda 함수 생성 • Lambda 함수 업데이트도 가 능 • 출력중 FunctionArn 을 기억
  • 24. LAMBDA 실행 • S3에서 Lambda를 실행할 수 있도록 퍼미션 추가 • S3에 ObjectCreated가 되었 을때 Lambda를 실행
  • 25. RASPBERRY PI • upload_cam.sh를 작성 • 주기적으로 카메라의 영상을 캡처하여 s3에 전송함 • nohup을 이용하여 접속이 끊 어 졌을때에도 계속 동작할 수 있도록 함.
  • 28. PLOT.LY DATABASE CONNECTOR • DataBase Connector를 자신 의 PC에 설치하여 Database 의 값을 plot.ly로 전송한다. • 전송된 값은 Chart로 표시 가 능
  • 31. 개선할 점 • Raspberry Pi에서 opencv를 활용하여 스냅샷을 전송할 시점을 정의 • Raspberry Pi 통신 및 전송 자동화 • S3의 Bucket을 비공개로 하고 Signed URL을 활용하여 Face API 사용 • Lambda와 RDS를 같은 VPC에 놓고 Nat Gateway를 이용하여 외부와 통신 • API Gateway와 Lambda를 활용하여 API 제공