Amazon Rekognition がリアルタイム顔認識、イメージ内のテキスト認識のサポート、および機能強化された顔検出を発表

Amazon Rekognition に、3 つの新しい機能として、イメージ内のテキストの検出と認識、数千万の顔からのリアルタイム顔認識、および密集写真からの最大 100 個の顔検出が追加されました。顔の検証と識別に Amazon Rekognition をすでにご利用の場合は、ほとんどのケースで精度が最大 10% 向上します。

イメージ内のテキスト

Amazon Rekognition でイメージ内のオブジェクトや顔を検出しているお客様方から、イメージに埋め込まれたテキストを認識できないかとのご要望があります。たとえば、交通監視カメラで捉えた道路標識や車のナンバープレート、TV 画面のニュースや字幕、携帯に取り込まれた家族写真の図案化された文字などです。本日より、Rekognition の「イメージ内のテキスト」を使用して、イメージからテキストコンテンツを認識して抽出できるようになりました。「イメージ内のテキスト」は、ドキュメントのイメージよりも実際のイメージで特に効果を発揮するように構築されています。多種多様なレイアウト、フォント、スタイルで埋め込まれたほとんどのラテン文字や数字のテキストがサポートされます。また、バナーやポスターなどの背景のオブジェクトに様々な向きで重ねられたテキストもサポートされます。

「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極めて重要ですが、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、Pinner に高品質で高速なサービスを提供し、Pinterest のビジネスを成長させていくつもりです。」– Vanja Josifovski、CTO、Pinterest

「プロの写真家が SmugMug を使用して共有したり販売したりする写真に、マラソン大会のゼッケン番号などの数字が含まれていることがあります。Amazon Rekognition の『イメージ内のテキスト』を使用すると、大量のゼッケン番号をプログラムで抽出できるため、これらの大会で写真家が撮った写真をすばやく簡単に共有したり収益化したりできるようになります。」 – Don MacAskill、Co-founder、CEO & Chief Geek at SmugMug

リアルタイムの顔認識

何千万という顔のコレクションに対してリアルタイムの顔検索ができるようになりました。これにより、検索のレイテンシーが以前よりも 5〜10 分の 1 に短縮されると共に、コレクションに保存できる顔の数が 10〜20 倍に増えます。セキュリティと公共安全のアプリケーションでは、今回の更新により、何百万という顔のコレクションから目当ての人物をリアルタイムで識別できます。これは、迅速なレスポンスが要求されるユースケースに役立ちます。

ワシントン郡保安官オフィスは、オレゴン市民からの 911 番緊急通報に対するファーストレスポンダーです。このオフィスでは、全国の市警に対して犯罪防止のサポートも提供しています。昨年から Amazon Rekognition を使い始め、通報された容疑者の識別所要時間を 2〜3 日から数分に短縮し、新しいシステムを使用して最初の容疑者を 1 週間以内に逮捕しました。

「この改善により、現場の警察官はほぼリアルタイムで検索の結果を得られます。必要な情報を取得してすばやく対応できます。現場では、数秒の差が人命救助の分かれ目になることがあります。」– Chris Adzima、上級インフォメーションシステムアナリスト、ワシントン郡保安官オフィス

人混みモードの顔検出

本日より、1 つのイメージに含まれている多数の顔から最大 100 (以前は 15) までを検出、分析、インデックスできるようになりました。この機能強化により、グループ写真、混雑したイベントや公共の場所 (空港やデパートなど) の写真で、すべての顔の人口統計データを正確にキャプチャしてセンチメントを分析できます。

「過去にユーザーが購入した写真や、ユーザーから当社のプラットフォームにアップロードされた写真の膨大なコレクションがあります。これらのコレクションから特定のユーザーの子供の写真を探す場合があり、そのために Amazon Rekognition を利用しています。多くのグループ写真には何十という小さな顔が収められていて、これまでは 1 つ 1 つの顔を正確に検出するために元のイメージをトリミングして分割していました。新しい人混みの顔検出機能を使用すると、特に複雑な前処理をすることなく、一度ですべての顔を簡単に検出できます。」– Shinji Miyazato、Engineering Department SRE Lead、Sen Corporation

顔検出モデルの精度向上

顔検出アルゴリズムの精度も改善しました。これにより、チェックインカウンターや従業員用の回転式通用口、モバイルの顔ベースの認証で使用される顔検証/識別アプリケーションの精度が最大 10% 向上します。

特に注目に値する点として、さまざまな業界で大規模なイメージ分析ワークロードを本稼働環境で運用するお客様が増えています。代表的なお客様の例をいくつかご紹介します。

Butterfleye – この家庭および小規模企業向けのセキュリティカメラプロバイダーは、Amazon Rekognition を使用して顔/物検出カメラを低コストで迅速に開発し、開発所要時間を 18 か月から 4 か月に短縮して研究開発費を 100 万ドル以上削減しました。

Open Influence – この会社の業務は、エンタープライズ顧客がブランドを販売促進するためのソーシャルメディアインフルエンサーを見つけることです。Amazon Rekognition を自社独自のデータパイプラインと簡単に連携させることで高品質の検索結果を生成し、他の手段では見つけることができなかったインフルエンサーを顧客が発掘できるようにしています。

Marinus Analytics – 人身売買の防止に Amazon Rekognition を役立てています。この会社の主力ソフトウェアは、米国の法執行機関で性目的の人身売買の捜査に採用されています。Amazon Rekognition と Marinus Analytics を連携させた捜査により、何百万という記録から数秒で被害者を見つけ出し、迅速で効果的な対応ができます。

Amazon Rekognition の詳細については、こちらを参照してください。Amazon Rekognition をすぐに使用するには、こちらの開始方法を参照してください。ご質問があればコメント内に記入してください。

Ranju は、Amazon での勤務歴がほぼ 5 年で、Amazon Rekognition チームを率いています。Amazon Rekognition は、ディープラーニングベースのイメージ認識サービスであり、何百万というイメージを検索、検証、整理できます。Ranju は Amazon の前に Barnes & Noble で Nook Cloud エンジニアリングのチームリーダーでした。このチームは、Nook モバイルサービスおよびデジタルアセット管理サービスの戦略、設計、開発、および SaaS 運用を担当していました。