課題1.GR -PEACHの使用を考えているところで、サイズ感のあるものをビジネスシーンで取り付けることも問題のないデザインまで持っていきます。これはデザインをコサージュ、またはハンカチーフ風を予定になります。

課題2.まずカメラを作動させる際の動作を自然なものに持っていく点。動的な動き、光センサーなど様 々な中で自然な動きでかつ誤作動のないものをテストしていく必要があります。

課題3.記録の中の写真とカメラの人物をマッチングさせて点。これは無料、有料で様々なサービスが出ているのでその中からテストを行って選定する予定です。
まずはGR-PEACH AUDIO CAMERA Shieldにある登録人物判定機能を試してみる予定です。

課題４，Skype等でのレクチャーで顔認証プログラムを始めとした幾つかプログラミングに不安なところがありますのでフォローを希望します。

まずビジネスシーンをメインに制作を進めますが、オフシーンでも人の顔を覚えるのが苦手な人や、いっぱい会う人、それから違ったらどうしようと心配して話しかけられない人。
そういった方もこれで安心して声をかけることができて人間関係も広がりやすくなると考えています。
ファイナルで上位入賞した時は、いただいた賞金で専用基板を製作して小型化し、日常でつけていてもおかしくないデザインとサイズを目指し、人を覚えることが苦手で人間関係の広がりを狭めてしまっている人の助けになれればと考えています。

GR-PEACHは起動させると、カメラが起動を始めます。
人物を見つけ次第、カメラで撮影。
人物判定のAWSのデータベースに接続して、登録がある人物と判定した場合、
GR-PEACHのbluetooth接続ワイヤレスイヤホンから登録した音声の再生します。（例、「ガジェルネ山田さん。２月の展示会で名刺交換」）
これにより、今まで出会った人の名前や情報を正確に把握することができます。
登録がない人物は、写真をデータベースに登録して、登録していない旨、伝えます。
人物や音声の登録は専用のスマホサイトを使い、AWS上の登録管理します。

AWSへの接続方法(AWS IoT)
https://aws.amazon.com/jp/iot-platform/?nc2=h_iot
画像の一時保存／音声保存(Amazon S4)
https://aws.amazon.com/jp/s3/?nc2=h_m1
画像がアップロード（一時保存）されることによるトリガー作成(AWS Lambda)
https://aws.amazon.com/jp/lambda/?nc2=h_m1
人物の判定(Amazon Rekognition)
https://aws.amazon.com/jp/rekognition/?nc2=h_a1
人物と音声の結びつけ(Amazon DynamoDB)
https://aws.amazon.com/jp/dynamodb/?nc2=h_m1