https://github.com/okamyuji/face-emotion-analyzer
OpenCVとGoを使用したリアルタイム顔表情分析Webアプリケーション。WebRTCでブラウザからカメラにアクセスし、顔の検出と感情分析をリアルタイムで実行します
https://github.com/okamyuji/face-emotion-analyzer
computer-vision csp csrf face-detection go golang machine-learning motion-analysis opencv realtime-processing security web-application webrtc
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OpenCVとGoを使用したリアルタイム顔表情分析Webアプリケーション。WebRTCでブラウザからカメラにアクセスし、顔の検出と感情分析をリアルタイムで実行します
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/okamyuji/face-emotion-analyzer
- Owner: okamyuji
- Created: 2025-01-21T06:23:13.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-01-21T09:04:27.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-09-20T09:38:25.922Z (8 months ago)
- Topics: computer-vision, csp, csrf, face-detection, go, golang, machine-learning, motion-analysis, opencv, realtime-processing, security, web-application, webrtc
- Language: Go
- Homepage:
- Size: 575 KB
- Stars: 0
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- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- Security: .github/SECURITY.md
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README
# 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
```bash
# 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
```bash
# 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
```bash
# 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](https://github.com/okamyuji)