顔認識結果の分析

このステップでは、 Amazon Elasticsearch Service の Kibana を用いて、顔認識した結果をリアルタイムで可視化します。

Kibana のインデックス設定

まず、Kibana のダッシュボードを開きます。

Kibana の画面が開いたら、まずはインデックスパターンの設定を行います。

  • 左側の歯車のアイコンをクリック
  • 左側の Index Patterns を選択し、右側の Create index pattern をクリックします
  • Step 1 of 2: Define index pattern
    • Index pattern: record と入力し、 Next step をクリックします
  • Step 2 of 2: Configure settings
    • Time Filter field name: timestamp を選択
    • Create index pattern をクリックします
  • 以下のような画面が表示され、レコードの型が分析されているのが分かります

インデックスパターンの設定

Kibana でレコードの確認

次に、Kibana で Amazon Elasticsearch Service に登録されたレコードを確認します。

  • 左側のコンパスのアイコンをクリックします
  • 以下のような画面が表示され、各時刻で認識された人の名前(name)、一致率(confidence)を確認することができます

Kibana の Discover

Kibana での可視化

最後に、認識結果をグラフを用いて可視化してみます。

  • 左側のグラフのアイコンをクリックし、画面中央の Create new visualization をクリックします
  • Vertical Bar をクリックします
  • New Data Table / Choose a source では record* をクリックします
  • 左側の Metrics に以下の設定をします
    • コレクションに登録した人数分だけ、以下の作業を繰り返します
      • Metric > + Add をクリックし、 Y-Axis を選択します
      • Aggregation: Average Bucket
      • Bucket
        • Aggregation: Filters
        • Filter 1: name.keyword == コレクション登録したファイルのお名前 (例: name.keyword == tanaka)
      • Metric
        • Aggregation: Count
        • Custom label: お名前 (例: tanaka)
  • Buckets > + Add をクリックし、 X-Axis を選択します
  • 以下の設定をします
    • Aggregation: Date histogram
  • Metrics の上にある再生ボタンをクリックし、変更を適用します

以下のようなグラフが表示され、各時刻でどの人が何回認識されたかを可視化することができました。

Kibana のグラフ

最後に、画面上部の Save をクリックし、グラフを保存します。


お疲れ様でした、以上で本ハンズオンの手順は全て完了です!

ハンズオンで作成したリソースを削除したい場合は、次の Lab を実行してください。