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結婚式を支えた技術 / happiness-snap

kiwi
November 05, 2018

結婚式を支えた技術 / happiness-snap

自分の結婚式で、LINE BotとAmazon Rekognitionを使った企画(余興)を行ったので、技術的な側面を紹介します。
※社内のLT大会で登壇した資料を公開用にアレンジしたものです。

資料内でご紹介している(元ネタ)URL
- https://speakerdeck.com/motokiee/jie-hun-shi-wozhi-etaji-shu-firebasewohuo-yong-sitasabaresuiosapurikesiyonkai-fa
- https://note.mu/kokuhaku_2/n/n4decda35aef8

kiwi

November 05, 2018
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Transcript

  1. なぜ作ったか • 元ネタ (iOSDC) の発表に憧れを抱いていた • 自分の結婚式でも技術的なことをしたいと思っていた • 写真に関する悩み(解決したい課題)は同じ •

    結婚式でみんなスマホで写真撮ってる • けど、新郎新婦へ共有されないものも多い • 写真は多いほうがいい(普通に見たいので) • 場所だけ用意してもなかなか上げてくれない → 共有してもらうためのより強い理由が必要
  2. なぜアプリではなくLINEにしたか • アプリよりも楽 • iOS/Android 両対応 • ユーザーへの通知ができる • ゲストがインストール不要

    • アプリを入れてもらうのは大変 • そもそもどうやって配布するか • LINEは多くのゲストが インストール済み • 私が作ったことがあった
  3. Amazon Rekognition について 機械学習(Deep Learning) のマネージドサービス • オブジェクト、シーンの検出 • 顔の検出と分析、比較

    • 画像内のテキストの抽出 • 有名人の認識 • 画像内の不適切なコンテンツの識別
  4. Amazon Rekognition について 顔の検出と分析 • 画像内に含まれる人間の顔の以下を推定 • 顔の位置(x, y, w,

    h)と信頼度 • 顔の各パーツの位置 • 笑っている?サングラスかけてる? 口開いてる?などの特徴とその信頼度 • 感情とその信頼度 • 今回は感情の信頼度をもとにスコア計算 • 笑顔判定は信頼度が高くなりやすかった
  5. 結果とまとめ • LINE登録率: だいたい60%くらい • 招待状に同封 • 当日の席次表にもQRコードを掲載 • 投稿された写真の枚数:

    300枚以上!! • 二次会以降の写真を含む • ゲーム要素を取り入れることで、多くの人に参加し てもらえたし、写真もたくさん見ることができた • zipで写真をアップロードできる機能を後日実装 • デジカメで撮られた写真はLINEで上げづらい • Lambdaで解凍処理をしているが、メモリが厳しい • 商用化の壁: LINE@アカウントが結婚式ごとに必要