Amazon Rekognition

深層学習に基づいた画像と動画の分析

Amazon Rekognition では、画像分析と動画分析をアプリケーションに簡単に追加できます。Rekognition API に画像または動画を与えるだけで、このサービスが対象物、人、テキスト、シーン、アクティビティ、それに不適切なコンテンツまで検出します。Amazon Rekognition はまた極めて正確な顔分析と顔認識を行います。顔を検出、分析、比較して、多岐にわたるユーザー検証、カタログ作成、人数計数、公共安全のユースケースに使えます。

Amazon Rekognition はアマゾンのコンピュータービジョン科学者が何十億もの画像と動画を毎日分析するために開発したのと同じ、実績あり、高度にスケーラブルな深層学習テクノロジーに基づいており、機械学習の専門知識は必要ありません。Amazon Rekognition での API の使用はシンプルで簡単。Amazon S3 に保存した画像や動画を素早く分析できます。Amazon Rekognition は常に新しいデータから学んでおり、弊社では新しいラベルと顔認識機能をサービスに継続的に追加しています。

AWS re:Invent 2017 Amazon Rekognition 動画の紹介

利点

強力なイメージと動画分析を簡単にアプリに統合

常に学習

完全マネージド型

Amazon Rekognition は簡単に使える API でアプリケーションに視覚的分析を容易に追加でき、機械学習の専門知識は不要です。Rekognition の API は対象物検出、顔認識、人物追跡などの機能をリクエストさせてくれます。

このサービスは新しいデータで継続的にトレーニングされており、その能力を拡張して対象物、シーン、アクティビティを認識して、正確に認識できるよう改善しています。アプリケーションに Amazon Rekognition をお使いになると、これらの継続的改善点が自動的に適用されます。

Amazon Rekognition では、リクエストするボリュームにかかわらず、一貫した応答時間を提供しています。お客様のアプリケーションのレイテンシーは、リクエストのボリュームが何千万もに上っても一貫しています。

バッチ分析とリアルタイム分析

低コスト

Amazon Kinesis Video Streams からの動画をリアルタイムで分析し、または Amazon S3 に画像がアップロードされる度に分析します。大規模なジョブには、Amazon Rekognition は AWS Batch プロセスと共に動作して Amazon S3 に保存された何千もの画像または動画を分析します。

Amazon Rekognition では、分析する画像の枚数、または動画の分数と、顔認識に保存する顔データにのみ料金を支払っていただきます。最低料金や前払いの義務はありません。

Rekognition の主なお客様

主な特徴

対象物体、シーン、アクティビティ検出

Amazon Rekognition では、何千もの対象物体 (自転車、電話、ビルなど) とシーン (駐車場、ビーチ、都市など) を特定できます。動画を分析する際には、「小包の配達」や「サッカーの試合」など、フレーム中に起こっている特定のアクティビティも特定できます。

顔認識

Rekognition の高速で正確な検索機能を使うと、顔画像の個人的なレポジトリを用いて写真やビデオ中の人物を特定できます。

顔分析

画像や動画中の顔の属性を分析して、幸せ、概略年齢、目の開き、メガネ、顔面の毛などを決定できます。動画では、これらが時間と共にどう変化するかも測定でき、例えば役者の感情の動きを構築できます。

人物の追跡

Rekognition を用いて動画を分析する場合、動画を通して人物を追跡でき、顔が動画中で見えない場合でも、または人物がシーンから出入りする場合でも可能です。またフレーム中の人物の動きも特定できて、誰かがビルから出入りしているかどうかも特定できます。

安全でないコンテンツの検出

Amazon Rekognition は画像と動画アセット両方の不安全または不適切な可能性のあるコンテンツを特定し、お客様のニーズに基づいて許容したいものを正確にコントロールできる詳細なラベル付けを行います。

有名人の認識

動画と画像ライブラリにある有名人を素早く特定し、動画や写真をカタログ化してマーケティング、広告、メディア産業でのユースケースに使えます。

画像中のテキスト

Rekognition は実世界の画像を扱うように特に作られており、道の名前、字幕、ナンバープレートなどの画像中のテキストを検出できます。

Rekognition 動画ユースケース

公共の安全とセキュリティのための迅速な対応

Amazon Rekognition Video では、ソーシャルメディアの動画コンテンツで人を探すアプリケーションを作成できます。探している人々のデータベースに照らして顔を認識し、警察では正確にマッチする人にフラグを立て、捜査を加速できます。

例: ソーシャルメディアでの人探し

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検索可能な動画ライブラリ

Amazon Rekognition Video はアップロードされた動画から自動的にメタデータを生成しますので、有名人の名前、その出現時間の検索インデックスを作成できます。インデックスは AWS Lambda の機能を用いて、Amazon S3 に新しい動画がアップロードされると自動的に新しい動画ラベルを検索インデックスに追加することで、インデックスを最新の状態に保っておけます。その後 Amazon Elastic Search Service を用いて、動画コンテンツを素早く特定できます。

例: ユーザーからのコンテンツ中に有名人の検出

不安全な動画の検出

Amazon Rekognition Video は、ソーシャルメディアやデートアプリなどのユーザーの生成するコンテンツを管理する組織が、動画中の露骨な、あるいはいかがわしいコンテンツを自動的に検出し、ユーザーの文化や人口動態に応じて何が適切かに関する組織独自のルールを作成できます。

例: ユーザーの作るコンテンツのフィルタリング

使用を開始する

Rekognition Video は簡単に使用を開始できます。Rekognition コンソールにアクセスし、簡単なクリック操作でお試しください。

Amazon Rekognition Video の特徴の詳細

Rekognition Image のユースケース

検索可能な画像ライブラリ

Amazon Rekognition では画像の検索が可能なため、画像に現れる物体やシーンを発見することができます。新しい画像が S3 にアップロードされたときに、新しく検出された画像のラベルを Elasticsearch の検索インデックスに直接また自動的に追加する AWS Lambda 関数を作成できます。

例: 不動産物件の検索

画像の節度

Amazon Rekognition では、画像の節度 API を使用して、画像内の不適切なコンテンツを自動的に検出できます。この API はコンテンツカテゴリの詳細なセットについて信頼スコアを返し、これにより文化やユーザー層に適したコンテンツについて独自のルールを作成できます。

例: ユーザーがアップロードした画像の節度の判定

顔ベースのユーザー認証

Amazon Rekognition では、実際の画像を参照画像と比較することで、アプリケーションがユーザー ID を確認できます。

例: 従業員のバッジスキャン

感情分析

Amazon Rekognition では、顔の画像から嬉しい、悲しい、驚きなどの感情を検出できます。Rekognition では、実際の画像を分析して感情属性を Redshift に送信することで、各店舗の場所の傾向に関する定期的な報告を行うことができます。

例: 小売店の感情分析

顔認識

Amazon Rekognition では、IndexFaces API 関数を使用して顔のメタデータを保存することにより、似ている顔の画像コレクションの検索を簡単にします。それから、SearchFaces 関数を使用して信頼性の高い一致を返すことができます。顔コレクションはお客様が所有および管理する顔のインデックスです。

例: 友人の画像を見つける

有名人の認識

Amazon Rekognition の RecognizeCelebrities API は、ニューラルネットワークベースモデルを使用して写真ライブラリを検索し、有名な、注目に値する、またはその分野で著名な数千の個人を大規模かつ高精度で自動的に識別することができます。その有名人の名前、ID、および画像 ID を Amazon Elasticsearch 検索インデックスに送信して、画像から有名人を検索できるようにすることができます。

例: 画像アーカイブ内の有名人画像を検索する