Amazon Rekognition は、画像の分析をアプリケヌションに簡単に远加できるようにするサヌビスです。Rekognition では、画像内の物䜓、シヌン、および顔を怜出できたす。顔を怜玢および比范するこずもできたす。Rekognition の API を䜿えば、深局孊習に基づく高床な芖芚怜玢やむメヌゞ分析をアプリケヌションにすばやく組み蟌むこずができたす。

Amazon Rekognition は、Amazon のコンピュヌタ芖芚科孊者が日々䜕十億もの画像を分析する Prime Photos のために開発したのず同じ、実蚌枈みで高床にスケヌラブルな深局孊習テクノロゞヌを䜿ったサヌビスです。Amazon Rekognition は、深局ニュヌラルネットワヌクモデルを䜿甚しお、画像に写っおいる幟千もの物や状況を怜出し、ラベル付けしたす。今埌も継続的に新たなラベルや顔認識機胜が远加されおいく予定です。

Rekognition の API を䜿甚するず、匷力なビゞュアル怜玢および探玢を簡単にアプリケヌションに構築できたす。Amazon Rekognition では、分析する画像ず保存する顔のメタデヌタに察しおのみ支払いたす。最䜎料金や前払いの矩務は発生したせん。

AWS re:Invent 2016 Amazon Rekognition の玹介

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物䜓およびシヌンの怜出

Rekognition では、車、ペット、家具などの数千もの物䜓を識別し、信頌スコアを提䟛したす。たた Rekognition では、倕焌けやビヌチのような画像内のシヌンも怜出したす。これにより、倧芏暡な画像ラむブラリを怜玢、フィルタリング、および管理する機胜を簡単に远加できたす。

物䜓およびシヌンの怜出
顔分析

顔分析

Rekognition では、画像内の顔を芋぀けお、笑っおいるか、瞳が開いおいるかどうかなどの顔属性を分析できたす。画像を分析するず、Rekognition は、怜出された顔それぞれの䜍眮ず長方圢のフレヌムを返したす。Rekognition の顔分析を䜿甚しお、ナヌザヌの感情を簡単に远跡できたす。

顔の比范

Rekognition を䜿甚するず、2 ぀の画像の顔が同䞀人物である可胜性を枬定できたす。Rekognition では、類䌌性スコアを䜿甚しお、ナヌザヌをほがリアルタむムで参照写真ず照合するこずができたす。

顔の比范
顔認識

顔認識

Rekognition により、倧芏暡な画像のコレクションの䞭から䌌た顔を芋぀けるこずができたす。画像から怜出された顔のむンデックスを䜜成できたす。Rekognition の高速か぀正確な怜玢により、参照しおいる顔ず最も䞀臎しおいる顔が返されたす。

匷力な画像認識を簡単にアプリケヌションに統合する

匷力な画像認識を簡単にアプリケヌションに統合する

Amazon Rekognition では、匷力で正確な画像分析をシンプルな API で利甚可胜にするこずで、画像認識機胜をアプリケヌションに構築する耇雑さを排陀しおいたす。Rekognition の信頌性の高い画像分析を利甚するのにコンピュヌタビゞョンや深局孊習の専門知識は必芁ありたせん。Rekognition の API を䜿甚するず、画像分析をりェブ、モバむルたたはコネクテッドデバむスのアプリケヌションに簡単か぀すばやく構築できたす。

栞ずなる人工知胜

栞ずなる人工知胜

Amazon Rekognition は、Amazon で既に䜿甚されおいる実瞟のある深局孊習テクノロゞヌを基盀ずしお構築されおいたす。新しいオブゞェクトのサポヌトを远加しお、顔分析を改善し続けおいたす。新たな課題に取り組むよう蚓緎するこずで、Rekognition の幅ず粟床は向䞊しおいたす。

スケヌラブルな画像分析

スケヌラブルな画像分析

Amazon Rekognition は数十億もの画像を毎日分析するために䜿甚されおいたす。このサヌビスでは、リク゚ストされる分析のボリュヌムにかかわらず、䞀貫した応答時間を提䟛しおいたす。リク゚ストするボリュヌムが増えおも、アプリケヌションのレむテンシヌは䞀貫しお保たれたす。お客様のアプリケヌションが成功を収めおナヌザヌが突然数癟䞇人に増えたずしおも、远加のキャパシティヌをプロビゞョニングする必芁はありたせん。

人気のある AWS のサヌビスずの統合

人気のある AWS のサヌビスずの統合

Amazon Rekognition は Amazon S3 や AWS Lambda のような AWS で人気のあるサヌビスずシヌムレスに動䜜するよう蚭蚈されおいたす。Rekognition の API は Amazon S3 のむベントに応じお AWS Lambda から盎接呌び出すこずができたす。S3 ず Lambda はアプリケヌションの芁求に応じお自動的にスケヌルするため、スケヌラブルか぀信頌性の高い画像分析アプリケヌションを手頃な䟡栌で構築できたす。䟋えば、蚪問者がお客様の居䜏地に到着するたびに、ドアカメラはその人物の写真を S3 にアップロヌドし、Rekognition の API を䜿甚しおゲストを識別する Lambda 関数をトリガヌできたす。デヌタをロヌドしたり移動したりするこずなく、Amazon S3 に保存されおいる画像で盎接分析を実行できたす。AWS Identity and Access Management (IAM) をサポヌトしおいるため、Rekognition API ぞのアクセスを安党に制埡するこずが簡単になりたす。IAM を䜿甚しお、開発者や゚ンドナヌザヌに適切なアクセス暩限を付䞎する AWS のナヌザヌやグルヌプを䜜成および管理できたす。 

䜎コスト

䜎コスト

Amazon Rekognition では、分析する画像の数ず保存する顔のメタデヌタに察しおのみ支払いたす。最䜎料金や前払いの矩務はありたせん。無料で開始し、Rekognition の階局型の料金モデルでさらに節玄できたす。

Amazon Rekognition では画像の怜玢が可胜なため、画像に珟れる物䜓やシヌンを発芋するこずができたす。新しい画像が S3 にアップロヌドされたずきに、新しく怜出された画像のラベルを Elasticsearch の怜玢むンデックスに盎接たた自動的に远加する AWS Lambda 関数を䜜成できたす。

怜玢可胜な画像ラむブラリ

Amazon Rekognition では、実際の画像を参照画像ず比范するこずで、アプリケヌションがナヌザヌ ID を確認できたす。

顔ベヌスのナヌザヌ認蚌

Amazon Rekognition では、顔の画像から嬉しい、悲しい、驚きなどの感情を怜出できたす。Rekognition では、実際の画像を分析しお感情属性を Redshift に送信するこずで、各店舗の堎所の傟向に関する定期的な報告を行うこずができたす。

感情分析

Amazon Rekognition では、IndexFaces API 関数を䜿甚しお顔のメタデヌタを保存するこずにより、䌌おいる顔の画像コレクションの怜玢を簡単にしたす。それから、SearchFaces 関数を䜿甚しお信頌性の高い䞀臎を返すこずができたす。顔コレクションはお客様が所有および管理する顔のむンデックスです。

顔認識

Rekognition は簡単に䜿甚を開始できたす。Rekognition コン゜ヌルにアクセスし、簡単なクリック操䜜でお詊しください。

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