Python 機械学習のためのMicrosoft Azure Face API活用② Microsoft Azure Face APIに、AV女優を学習させる

とりあえずメモで。
PythonでMicrosoft Azure Face APIを利用して、画像の学習が成功したので、とりあえず動かしてみたときのコードを置いておく。

Face APIで鳳かなめの画像を学習させた後に、山田花子と鳳かなめの画像を送信。山田花子の場合、一致度は0%だったが、鳳かなめの場合、別の画像だと55%になった。実装したときに気になるのは、まったく関係ない人を入れたときに類似度がちゃんと見れるのかってことだなぁ。 pic.twitter.com/zGKjHxyEJN

— Dai Kawai@スケベサイエンス (@never_be_a_pm) March 10, 2018

Subscription_keyは以下のページからとってきたキーのこと。

で、動かしたときのコードを保存しておきます。
人に見られるために書いていないので、ごりょうしょうください。

import requests
import json
import logging

BASE_URL = "https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/"
SUBSCRIPTION_KEY  = ${subscription_key}
GROUP_NAME = ${group_name}

def makeGroup():
    end_point = BASE_URL + "persongroups/" + GROUP_NAME
    payload = {
        "name": GROUP_NAME
    }
    headers = {
        "Ocp-Apim-Subscription-Key" :SUBSCRIPTION_KEY
    }
    r = requests.put(
        end_point,
        headers = headers,
        json = payload
    )
    print (r.text)

def makePerson(name):
    end_point = BASE_URL + "persongroups/" + GROUP_NAME + "/persons"
    headers = {
        "Ocp-Apim-Subscription-Key" :SUBSCRIPTION_KEY
    }
    payload = {
        "name": name
    }
    r = requests.post(
        end_point,
        headers = headers,
        json = payload
    )
    print (r.text)

def addFaceToPerson(personId, imageUrl):
    end_point = BASE_URL + "persongroups/" + GROUP_NAME + "/persons/" + personId  + "/persistedFaces"
    print(end_point)
    headers = {
        "Ocp-Apim-Subscription-Key" :SUBSCRIPTION_KEY
    }
    payload = {
        "url": imageUrl
    }
    r = requests.post(
        end_point,
        headers = headers,
        json = payload
    )
    print(r.text)

def trainGroup(groupId):
    end_point = BASE_URL + "persongroups/" + GROUP_NAME + "/train"
    headers = {
        "Ocp-Apim-Subscription-Key" :SUBSCRIPTION_KEY
    }
    r = requests.post(
        end_point,
        headers = headers,
    )
    print(r.text)

def detectFace(imageUrl):
    end_point = BASE_URL + "detect"
    headers = {
        "Ocp-Apim-Subscription-Key" :SUBSCRIPTION_KEY
    }
    payload = {
        "url": imageUrl
    }
    r = requests.post(
        end_point,
        json = payload,
        headers = headers
    )
    print(r.text)

def identify(faceId):
    end_point = BASE_URL + "identify"
    headers = {
        "Ocp-Apim-Subscription-Key" :SUBSCRIPTION_KEY
    }
    faceIds = [faceId]
    payload = {
        "faceIds" :faceIds,
        "personGroupId" :GROUP_NAME,
        #"maxNumOfCandidatesReturned" :maxNumOfCandidatesReturned
    }
    r = requests.post(
        end_point,
        json = payload,
        headers = headers
    )
    print(r.text)

if __name__ == '__main__':
    #makeGroup()
    #makePerson("testA")#{"personId":"9ce50e03-6a82-4e78-9fae-ec620acc07cb"}
    #addFaceToPerson("9ce50e03-6a82-4e78-9fae-ec620acc07cb","https://i.pinimg.com/236x/f8/95/93/f89593bf870d459f5c0152810d8aceec.jpg") #{"persistedFaceId":"ccc4777e-3712-4ec1-9f50-4f026615c00f"}
    #trainGroup(GROUP_NAME)
    #detectFace("https://d2dcan0armyq93.cloudfront.net/photo/odai/600/e84dea0bd656bca6b6b8e2fc06244598_600.jpg") #"faceId":"0e9b4951-0337-4aa6-b386-8ed5b1f47b96"
    identify("06459343-c748-4fe2-83c1-65bc1fca08bf")

#やりたいこと

アルゴリズムがおもいつかないので整理

1. AV女優の行を一列ずつ取得（女優名・かな・ローマ字・画像X2）
2. 1女優を、ローマ字でPersonを作成する
3. 作成したPersonに、画像を保存する（x2）
4. trainする
5. 画像を送信した際のIDを取得し、PersonGroupIdを指定
6. リターンされる

— Dai Kawai@スケベサイエンス (@never_be_a_pm) March 10, 2018