Face Emotion Analyzer

顔画像から感情を分析するWebアプリケーション

機能

• リアルタイムの顔検出と感情分析
• 複数の顔の同時検出
• 感情分析結果の可視化
• キャッシュによるパフォーマンス最適化
• メトリクス収集とモニタリング

技術スタック

• Go 1.21+
• OpenCV (gocv)
• Prometheus (メトリクス)
• AWS CloudWatch (モニタリング)
• Docker & Docker Compose

必要条件

• Go 1.21以上
• OpenCV 4.x
• Docker & Docker Compose
• Make

インストール

# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/okamyuji/face-emotion-analyzer.git
cd face-emotion-analyzer

# 依存関係のインストール
make deps

# 開発用サーバーの起動
make dev

設定

config/ディレクトリ内の設定ファイルで以下の項目を設定できます：

• サーバー設定（ポート、タイムアウトなど）
• セキュリティ設定（CORS、レート制限など）
• 画像処理設定（最大サイズ、品質など）
• OpenCV設定（検出パラメータ）
• ロギング設定

API エンドポイント

メインエンドポイント

• GET / - メインページ（顔認識インターフェース）
• POST /analyze - 画像分析エンドポイント
  • リクエスト: Base64エンコードされたJPEG画像
  • レスポンス: 検出された顔の位置と感情分析結果

システムエンドポイント

• GET /health - ヘルスチェックエンドポイント
  • 応答: 200 OK - サービスが正常に動作中
• GET /metrics - Prometheusメトリクスエンドポイント
  • アプリケーションの各種メトリクスを提供
  • Prometheusフォーマットで出力

静的ファイル

• GET /static/* - 静的ファイル（CSS、JavaScript、画像）
  • セキュリティヘッダー付きで配信

開発

# テストの実行
make test

# リンター実行
make lint

# ビルド
make build

# Docker開発環境の起動
make docker-dev

デプロイ

# 本番用ビルド
make build-prod

# Dockerイメージのビルド
make docker-build

# コンテナの起動
make docker-run

モニタリング

• Prometheusメトリクス

  • リクエスト統計
  • 処理時間
  • エラー率
  • リソース使用状況
  • キャッシュ効率
  • GPU使用率

• CloudWatchメトリクス

  • アプリケーションメトリクス
  • インフラメトリクス
  • カスタムメトリクス

セキュリティ

• CSRF保護
• レート制限
• セキュリティヘッダー
• CORS設定
• 入力検証

ライセンス

MIT

貢献

1. Forkする
2. フィーチャーブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミット (git commit -m 'Add amazing feature')
4. ブランチをプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
5. Pull Requestを作成

作者

okamyuji