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取り込むだけで、対象物、人、テキスト、シーン、アクティビティ、さらに不適切なコンテンツを検出します。Amazon Rekognition では、お客様が提示する画像および動画に対し、高精度の顔分析と顔認識を行うこともできます。顔を検出、分析、比較して、ユーザー検証、人数計数、公共安全などの多岐にわたるユースケースに使用できます。
Amazon Rekognition を支える深層学習テクノロジーは、実績に基づいており、高いスケーラビリティを備えています。このテクノロジーは、アマゾンのコンピュータビジョン科学者が何十億個もの画像や動画を毎日分析するために開発しました。このサービスでは、機械学習の専門知識は必要ありません。Amazon Rekognition の API はシンプルかつ使いやすく、Amazon S3 に保存した画像や動画をすばやく分析できます。Amazon Rekognition は常に新しいデータから学習しています。さらに、AWS では新しいラベルと顔認識機能をこのサービスに継続的に追加しています。
利点
シンプルな統合
Amazon Rekognition では、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ます。機械学習の専門知識は不要です。
継続的な学習
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、その機能を拡張して、物、シーン、アクティビティを正確に認識できるよう改善されています。
フルマネージド
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。リクエストするボリュームが何千万件に増えても、アプリケーションのレイテンシーは一貫して保たれます。
バッチ分析とリアルタイム分析
Amazon Kinesis Video Streams からの動画をリアルタイムで分析し、Amazon S3 に画像がアップロードされる度に分析します。大型のジョブには AWS Batch を用いて何千個ものイメージや動画を分析してください。
低コスト
Amazon Rekognition では、分析する画像の枚数、または動画の分数と、顔認識のために保存する顔データにのみ料金をお支払いいただきます。最低料金や前払いの義務はありません。
セキュリティとアイデンティティ
顔ベースのユーザー検証を新しいアプリケーションや既存のアプリケーションに簡単に統合できます。これは、1 つの API のみを使用する簡単なプロセスです。
主な特徴
対象物、シーン、アクティビティ検出
Amazon Rekognition では、何千個もの対象物 (自転車、電話、ビルなど) とシーン (駐車場、ビーチ、都市など) を検出できます。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検出できます。
顔認識
Rekognition の高速で正確な検索機能を使用すると、顔画像のプライベートレポジトリを用いて写真やビデオ中の人物を検出できます。
顔分析
お客様が提示する画像や動画に含まれる顔を分析し、幸福度、年齢層、目の開きの大きさ、メガネの有無、顔の毛などの属性を抽出できます。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タイムラインを作成することができます。
動線の検出
Amazon Rekognition で動画ファイルを分析すると、シーンに含まれる複数の人物の動線をとらえることができます。例えば、スポーツ選手の試合中の動きを検出して、試合後のプレイの分析に使用することができます。
安全でないコンテンツの検出
Amazon Rekognition は画像と動画のアセット両方の安全でないまたは不適切な恐れのあるコンテンツを検出します。また、詳細なラベル付けによって、ニーズに基づき許可するものを正確に制御することもできます。
有名人の認識
動画と画像ライブラリにある有名人をすばやく検出し、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用できます。
画像中のテキスト
実世界の画像で動作するように特別に設計された Rekognition では、通りの名前、字幕、製品名、ナンバープレートなどの画像からテキストを検出し、認識することができます。
Rekognition の主なお客様
「ビジュアル駆動型のプラットフォームである Pinterest では、イメージの速度と画質がきわめて重要ですが、これらのイメージに付随するテキストも同じように重要です。テキストは、当社の 2 億を超えるアクティブユーザーに実際に Pin するための背景情報を提供します。Amazon Rekognition の『イメージ内のテキスト』を使うことで、大量のイメージに取り込まれたリッチテキストが抽出しやすくなり、Amazon S3 に保存された何百万という Pin のレイテンシーを低く抑えることができます。これからも AWS とのパートナーシップを深め、Pinterest を利用するユーザーとビジネスに高品質で高速なサービスを提供していくつもりです」
「パフォーマンスデータを得ることは問題ではありません。でも、あるクリエイティブアセットが他と比べて良い成果を上げるのはなぜかを理解すること、そしてその情報に基づいて行動する能力を持つことは挑戦になります。当社では、Amazon Rekognition をベースに VidMob の Agile Creative Suite™ を構築することで、マーケティング担当者が最も苦労する 2 つの点に取り組みました。これまでに、Agile Creative Suite では Rekognition を使って 40,000 個以上のクリエイティブアセットが分析されました。Rekognition からの詳細なデータによって、クライアントに驚くべきインサイトを提供し、コンテンツをまったく新しい観点から見ることができるようにサポートできています」
「Rekognition とのパートナーシップを通じて、当社の既存のインフルエンサー検索エンジンにリアルタイム画像検索をデプロイできました。これによって、当社のビジネスとクライアントには大きな価値がもたらされました。使用を始めた最初の週に、何千万個ものソーシャル画像に対して Rekognition を実行しました。ラベル検出の正確さを判断するためにいくつかのサンプルで実行してみたところ、その信頼度は評価対象となった他の画像認識プラットフォームよりもはるかに高いものでした。Amazon のツールによって、インフルエンサーマーケティング分野の先端を行くテクノロジーリーダーとしての地位を保つことができています」
「当社では、Amazon Rekognition を使用してマッピングコンテンツを充実させています。Rekognition の Text in Image 機能によって、看板や標識の情報を継続的に更新し、お客様が最新の情報を手軽に入手できるようにしています。今後も AWS とのパートナーシップを深め、コンピュータによる視覚的ソリューションをさらに多くの製品へと広げたいと思います」
「Amazon Rekognition を使うと、数百万個の顔テンプレートを含む大規模なコレクションから、よく似た顔を簡単かつ高速に検索できます。Rekognition には、非常に正確な顔検出とマッチングに加えて、感情や年齢の推定といった便利な機能も含まれています。Spokeo では、スケーラビリティや管理手段について心配せずにこのような品質レベルの機能にアクセスできるので、中核となるビジネスに、より多くの時間を集中させることができています」
Rekognition Video のユースケース
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。お客様から提供された行方不明者のデータベースを参照しながら、顔認識により一致する結果に正確にフラグを付けることで、捜索活動を迅速に行うことができます。
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するため、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。AWS Lambda 関数を使用して、Amazon S3 に新しい動画がアップロードされたときにその動画のラベルが自動的に検索インデックスに追加されるようにすることで、インデックスを最新の状態に保つことができます。その後 Amazon Elastic Search Service でこのインデックスを使用すれば、動画コンテンツをすばやく特定できます。
安全でない動画の検出
Amazon Rekognition Video によって、ソーシャルメディアやデートアプリケーションなどのユーザー生成コンテンツを管理する企業では、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企業独自のルールを作成できます。
Rekognition Image のユースケース
検索可能な画像ライブラリ
Amazon Rekognition では画像の検索ができるため、画像に現れる対象物やシーンを発見できます。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。開始方法 »
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。開始方法 »
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、アプリケーションでユーザー ID が確認できます。
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。
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を簡単に検索します。その後、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。
有名人の認識
Amazon Rekognition の RecognizeCelebrities API では、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、有名で注目に値する、またはその分野で著名な数千名の個人を大規模かつ高精度で自動検出できます。その有名人の名前、ID、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。
Amazon Rekognition の詳細
