会社のテックWebマガジン コピペテック で、micro:bitと組み合わせた入室管理アプリケーションの記事を公開予定です。
紹介しているのは、人感センサー(焦電赤外線センサー)でオフィスの入出を検知してmicro:bitからiPhoneにコマンドを送って写真を撮り、IFTTT経由でWebhookを叩いて、Microsoft AzureのFace APIで誰が来たか識別し、Slackにお知らせするというシステムです。
このシステムでは、人の検出と、新しく来た人の登録するところでAzure Face APIを利用していますが、この手順について調べた内容についてせっかくなのでまとめて置きたいと思います。
手元の画像でFace APIについてちょろっと試すには、サイトのトップページでも試すことができます。まずは、ここで遊んで精度を確認してみるのも良いかもしれません。
AzureにFace APIリソースを追加
Face APIを利用するには、Azureポータルで「Face API」リソースを作成して、APIキーを取得します。
Azure ポータルにサインインして、画面の左のメニューから、[すべてのサービス] > [AI + MACHINE LEARNING]から[Cognitive Service]を選択します。
Cognitive Servicesのページに切り替わるので、左上の[追加]ボタンまたは[Congnitive Serviesの作成]ボタンをクリックします。
AI + Machine Learningのページで、Cognitive Servicesの[さらに表示]をクリックします。