概要
Amazon Rekognitionとは、ディープラニング技術を利用したフルマネージド型の画像認識サービスです。画像分析機能を簡単にアプリケーションに追加できます。
基本情報
プラットフォーム | AWS |
クラウドサービス名 | Amazon Rekognition |
読み方 | アマゾン リコグニション |
略称 | --- |
基本説明
Amazon Rekognitionは、画像を分析して「物体認識」「シーン認識」「顔認識」を行えるサービスです。分析結果をラベルとして画像に付加できます。
Rekognitionは学習済モデルを利用して画像認識が行われます。そのため、機械学習に関する高度な専門知識は必要なく、非常に手軽に利用できます。
しかし、利用者が機械学習トレーニングを行なうものではないため、学習済モデルが利用シーンに適合しない場合はマッチしません。
主な特徴
実証済みテクノロジー
Amazon Rekognitionは、Amazonのコンピュータビジョンチームが何年もかけて構築したサービス「Prime Photos」と同じものです。日々、数十億の画像を分析している実証済みテクノロジーです。
物体(シーン)の検出
Rekognitionは、数千の物体(車、犬、猫、家具、岩、森など)を識別し、信頼スコアを提供します。
また、シーン(夕焼け、ビーチなど)の識別も行えます。
顔認識(顔メタデータ保存)
顔検索を有効にするために、顔メタデータコレクションを作成して保存できます。顔メタデータとは、顔の特徴のベクトル表現のことで、顔面の特徴(左右の目、鼻、左右の口角など)のデータを表します。
顔メタデータを使用して「自動顔フレーム表示」「ハイライト処理」「トリミング処理」などの機能に利用できます。顔が集まっている部分を分析して「ズームイン」「ズームアウト」などの処理にも利用可能です。
顔認識(比較)
Rekognitionは、2枚の顔画像が同一人物である可能性を計測して、評価するための信頼スコアを出力します。ほぼリアルタイムで、大規模画像コレクションの中からの照合が可能です。
顔認識(表情分析)
画像内の顔に対して「目が開いている」「笑っている」などの属性分析を行い信頼スコアを返します。対象者の感情を判断する目安にできます。
スケーラブル
Amazon Rekognitionは、リクエストされる分析ボリュームにかかわらず、一定の応答時間を提供します。
AWSサービス連携
Rekognitionは「Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)」に保存されている画像を直接処理できます。
「AWS Lambda」関数との連携処理も可能です。
ユースケース
次のようなユースケースが想定されています。
ラベルを自動設定する検索可能画像ライブラリ
「Amazon S3」に画像がアップロードされると、自動で画像にラベルを設定して、検索エンジンの検索インデックスに自動追加します。アップロード直後から、文字での画像検索を可能にできます。
顔ベースユーザー認証
監視カメラからの画像をリアルタイムで分析して、入室が許可されている人物なのかをチェックできます。
顧客感情分析
広告を見た顧客の画像から、顧客の感情を分析して「好意的に受け止められているのか?」などの効果測定を行えます。
同様サービス
同様なサービスとして、次のようなものがあります。
Azure「Computer Vision API 」「Face API」、Google Cloud Platform「CLOUD VISION API」など
参考元サイト
・Amazon Rekognition
・Amazon Web Services ブログ →Amazon Rekognition – 深層学習による画像検出と認識
・Developers.IO →[速報] 画像分析サービス Amazon Rekognition が発表されました
・Developers.IO →Amazon RekognitionをSDKから使ってみました
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