こんにちは!
今回は画像やビデオ分析をアプリケーションに簡単に追加することができる Amazon Rekognition について解説します!
Amazon Rekognition では画像や動画を分析する際に利用するサービスです。分析の機能を一から構築することなく、AWSが提供しているこのサービスを利用することで、素早くアプリケーションに画像や動画の分析機能を追加することができます。
以降ではデモに触れながら Amazon Rekognition のできることを把握しつつ解説していきたいと思います。
Amazon Rekognition(以下、Rekognition)ではほかの機械学習系サービスと同様に、マネジメントコンソールにてデモが体験できます。以下がデモの内容です。
上記では画像の分析を行なっています。Rekognition が車や人間を認識していることがわかります。こちらは Rekognition に対して以下のリクエストを送っています。
{
"Image": {
"S3Object": {
"Bucket": "rekognition-console-sample-images-prod-nrt",
"Name": "skateboard.jpg"
}
}
}
これに対して Rekognition が以下のようなレスポンスを返しています(長いので一部抜粋)。
{
"Labels": [
{
"Name": "Automobile",
"Confidence": 98.87621307373047,
"Instances": [],
"Parents": [
{
"Name": "Vehicle"
},
{
"Name": "Transportation"
}
]
},
{
"Name": "Vehicle",
"Confidence": 98.87621307373047,
"Instances": [],
"Parents": [
{
"Name": "Transportation"
}
]
},
{
"Name": "Transportation",
"Confidence": 98.87621307373047,
"Instances": [],
"Parents": []
},
{
"Name": "Human",
"Confidence": 98.37577819824219,
"Instances": [],
"Parents": []
},
],
"LabelModelVersion": "2.0"
}
パラメータの「Confidence」のパーセンテージが、認識した対象が合っているかどうかの信頼度となります。この結果をもとにロジックを組んでみてください。Rekognition は SDK を使って API を実行するだけですので、とても簡単に画像・動画分析が行えます。
なおメトリクスは API がどのくらい呼ばれたか、成功や失敗の回数がどのくらいかしか見ることができませんので、エラー検知に関しては使用するコンピューティングリソースの CloudWatch などに対して行う形となります。
Rekognition の API には2つの種類があります。画像分析を行う Amazon Rekognition Image 、動画分析を行う Amazon Rekognition Video です。
どちらの API も文字やモノの認識およびそれらの分析を行うことが可能です。また共通して以下の分析のタイプがあります。
Labels | 物体(花や車など)や概念(結婚式など)の検出 |
Custom labels | 機械学習モデルをトレーニングして様々なオブジェクトを識別 |
Faces | 人間の顔を検出 |
Face search | 人間の顔を検索 |
People paths | 人間がどこをどう動いたかを追跡 |
Personal Protective Equipment | 人間が身につけている保護具(マスクやヘルメットなど)を検出 |
Celebrities | 有名人の検出 |
Text detection | テキストの検出 |
Inappropriate or offensive content | 不適切なコンテンツ(暴力的なものなど)の検出 |
これらのタイプを要件に合わせて活用していきましょう。
Rekognition は SDK を用いて利用するため、CloudFormation は基本的にサポートされておりません。サポートされているのは、機械学習のトレーニングに利用される Custom labels 分析のプロジェクト作成のみとなります。そのため、インフラのコード管理は不要となります。
Amazon Rekognition を用いることで簡単に画像や動画分析を始められます。ぜひ機会があれば積極的に取り入れていきましょう。
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