Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Rekognition Video

この一週間の顔認識と Amazon Rekognition に関する公開ディスカッションについて弊社が考えること

この一週間、顔認識、監視、および個人の自由に関する、Amazon Rekognition の役割について多くの議論を見てきましたが、弊社の考えを共有したいと思ってます。 Amazon Rekognition は、弊社が 2016 年に発表したサービスです。開発者がディープラーニングなどの新しいテクノロジを簡単にかつ低料金で開発に利用できるようになりました。サービスを開始して以来、お客様は社会 (人身売買の防止、児童労働搾取の防止、失った子供との再会、子供向けの教育アプリの構築など) と組織 (マルチファクタ認証導入によるセキュリティ強化、画像検索の容易化、玄関先の商品の盗難防止など) の両面において、Amazon Rekognition の画像と動画の分析機能を活用してます。アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、単にこれらのサービスプロバイダではありません。私たちは画像およびビデオ分析のテクノロジーが公共部門や法執行機関も含む組織においてどのように良い結果をもたらすのかを見るのがとても楽しみです。規定 (以下、「AUP」) を定めており、「違法行為、他者の権利を侵害する行為、または他者に有害である可能性のある行為」に対して本サービスの使用を禁じています。これには、本質的にあらゆる種類の違法差別や正当なプロセスやプライバシー権の侵害など、第 4、第 5、および第 14 条修正に関する憲法上の権利を侵害することが含まれます。 当社の AUP に違反しているお客様は当社のサービスを使用することはできません。 しかし新しい技術力には常にリスクが存在します。新技術の採用を決定した組織は、責任をもった行動、または法的罰則や公然の非難を受ける覚悟が必要です。AWS はその責任を真剣に受け止めています。しかし、我々は有望な技術を悪事に利用されるのを恐れて、それらの使用を禁止するといったことは誤った方法だと考えています。もしコンピュータが悪用される可能性があるという理由で、人々がコンピュータの購入を規制された場合、世界は誤った方向に行くでしょう。私たちが毎日頼っている何千もの技術についても同様です。 それらの技術を責任を持って利用することで、技術がもたらす恩恵はリスクをはるかに上回っています。 お客様は Amazon Rekognition を使い素晴らしいスタートを切りました。この新技術がもたらすプラスの効果は日々大きくなっています。我々は責任ある利用をしているお客様を引き続きサポートすることができて嬉しく思っています。 -Dr. Matt Wood 氏、AWS の人工知能ゼネラルマネジャー

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Amazon Rekognition Video と Amazon Kinesis Video Streams を使用してサーバーレスのビデオ分析環境を構築し、ライブフィードをベースにした顔分析を簡単に実行する

ビデオを撮影し、保存するとろこまではごく一般的に行われていますが、そのビデオに主要人物、場所、またはものが映り込んでいるかどうかは、だれかが画面の前に座って、そのビデオを見る時間がとれるまで分析されることはありませんでした。  深層学習を活用した使い勝手の良いサービスを使用して、ビデオを分析するプロセスを合理化し、自動化できるとしたらどうでしょう? Amazon Rekognition Video は、人物を追跡したり、活動を検出したり、物体、有名人、および不適切なコンテンツを認識したりする、深層学習を使用した動画分析サービスです。Amazon Rekognition Video は、ライブストリーム内の顔を検出して認識できます。Rekognition Video は、Amazon S3 に保存されている既存のビデオを分析し、活動、人物と顔、物体を示すラベルをタイムスタンプ付きで返すため、シーンを簡単に見つけることができます。Amazon Kinesis Video Streams からライブビデオの顔認識を実行することも可能です。Amazon Kinesis Video Streams を使用することで、分析、機械学習 (ML)、およびその他の処理のために、接続されたデバイスから AWS へ動画を簡単かつ安全にストリーミングできるようになります。 今回のブログ記事では、自分で顔認識機能をテストする方法をご紹介します。この機能を利用することで、ライブビデオフィードから、既知の個人の顔情報を集めた特定の顔情報コレクションに一致する顔がそのビデオに含まれているかを判別することもできます。 これらの例としては、要人、参考人、会社や組織の特定の人々、または個々のユースケースで意味をなすあらゆる種類の顔情報コレクションが挙げられます。 サーバーレスアーキテクチャの概要 以下はこのブログ記事でご紹介するビデオ分析フローを図式化したものです。このコレクションでは単一の顔を使用しますが、容易に数百万の顔情報コレクションに拡張することができます。 このブログ記事では、Amazon Kinesis Video Stream にライブフィードを送信するためにあなたのノート PC のウェブカムを使用します。 そこから Amazon Rekognition Video のプロセッサがフィードを分析し、私たちの作成したコレクションと比較します。  一致した結果は、AWS Lambda と Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) との統合によりメールで私たちに送信されます。 結果を理解する 次に、ライブのビデオストリームで顔情報が特定されたときに、Amazon Rekognition Video からの結果を見てみます。この結果はウェブカムのフィードに既知または未知の顔が現れたときに、Amazon […]

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Amazon Kinesis Video StreamsとAmazon Rekognition Videoでハイエンドコンシューマーエクスペリエンスを提供するために顔認識を使用する

これは 1995 年、Amazon.com のウェブサイトが誕生してからわずか 1 か月の頃の画面です。この画面から見てすぐに分かることを 1 つ、もう少しよく見なければならないことを 1 つお話ししましょう。まず、この 23 年間という時の流れを感じさせるのはウェブデザインです。2 つ目は Eyes の広告文のあなたの気に入りそうな本が見つかったら疲れを知らぬ自動検索エージェントがメールを送りますという一節です。 Eyes は Amazon 初のパーソナライズされたオンラインショッピング環境でした。これは昔ながらの、店を訪れる顧客を知り尽くした地元の店のような、最高のサービスを再現するという旅路の、最初の一歩だったわけです。皆がある時期に、私たちのニーズすべてにぴったり合った体験ができるこの種のサービスを受けたことは、だれにとっても大変幸運なことだったと言えます。 そして 23 年後の今に時代を移しましょう。様々なところで、オンライン体験が主流になりました。世界のどこからでも Amazon.com へログオンし、皆さんの日頃のお買い物の仕方と同じ、一貫した体験を受けることができます。それも偏にウェブサイトが私たちのことを「知っている」からです。人によるサービスではこれは容易なことではありません。皆さんのお気に入りの店に行くとしましょう。それも、あなたの住み慣れた町にある店です。そこでは他の一般客と同じような対応を受けるのが普通です。 これを変えるにはどうすればいいと思いますか? たとえば、あなたが服の小売店の店員だとします。もし、店にやってくる顧客のことを知っていて、この情報を賢く活用できたとしたら、あなたはその顧客に素晴らしいサービスを提供できるはずです。たとえば、その顧客が既に購入した商品にぴったりな商品をすすめられます。もし、その商品の在庫に顧客のサイズがなければ、その商品をすすめることはできません。その顧客から前回、なんらかのトラブルや苦情があれば、特に気を配ることができます。顧客の顔とその顧客に関する情報をくまなく記憶できる驚異の記憶力をもった店員がいればいいだけです。 AWS で機械学習について読んだ後、あなたはこれを構築してみることにしました。アーキテクチャの中心となるのは、re:Invent 2017 で発表された 2 つのサービス、Amazon Kinesis Video Streams と Amazon Rekognition Video です。Kinesis Video Streams を使用すると、分析、機械学習のために、接続されたデバイスから AWS へ動画を簡単かつ安全にストリーミングできるようになります。Rekognition Video は簡単に Kinesis Video Streams に統合でき、顔のメタデータを集めたプライベートデータベースに対し、リアルタイムの顔認識を実行できます。あなたのソリューションのアーキテクチャは次のとおりです。 システムのプロトタイプを素早く構築するために、Raspberry Pi でホストされているカメラを使用します。これで店内の様子を撮影し、Amazon Kinesis […]

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あなたが主役の自動ビデオ編集!

何時間ものビデオ映像の中で特定の人物を見つけたいと思ったことはありませんか? 21 才のお誕生日パーティー用にビデオを準備していて、お誕生日を迎える子供の楽しい思い出を見つけたいのかもしれません。特定の社員が最後の勤務日に何をしたかを見るためにビデオ映像を探し回っているのかもしれませんし、ネイサンズ国際ホットドッグ早食い選手権での自分の活躍のハイライト映像を作りたいのかもしれません。 このブログ記事では、Amazon Rekognition Video と Amazon Elastic Transcoder の機能を組み合わせて、長時間のビデオを所定の人物の全映像を映し出すハイライトビデオに自動で変換する方法を学んでいただけます。 シンプルなデモ このプロセスを説明するため、私は AWS の Day in the Life of an AWS Technical Trainer ビデオを使用します。ビデオを見ると、カメラに向かって話す人、お客様を訓練する人、そしてオフィス内を歩く人が数人が出演しているのがわかります。 このビデオは、このブログで後ほど説明するプロセスで処理されたもので、このプロセスは具体的に選択した人物のビデオを自動で作成します。これらのアウトプットビデオを見て、最終版を確認してください。 John のビデオ Karthik のビデオ MJ のビデオ Edward のビデオ 現に、MJ のビデオは 2 つの個別のシーンが自動的に結合されたため、単一の連続した撮影ショットのように見えます。シーンがどこでつながれているかは、ビデオをじっくり見なければわかりません! プロセス これがハイライトビデオを作成するために使用された全体的なプロセスです。 Amazon Rekognition で顔コレクションを作成し、認識するべき人を教える。 Amazon Rekognition Video を使って、保存されたビデオファイル内の顔を検索する。 顔が認識された箇所の個々のタイムスタンプを収集して、それらを定義された長さのクリップに変換する。 Amazon Elastic Transcoder を使用して新しいビデオを結合する。 各ステップの説明は次のとおりです。 ステップ 1: […]

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Amazon Rekognition Video: ディープラーニングベースのビデオ認識

  Amazon Rekognitionを発表したのは昨年のre:Invent 2016期間中でした。手を汚してコードを書き、サービスを活用して画像認識ソリューションを構築するのにとても興奮しました。ご存知かもしれませんが、Amazon Rekognition Imageは、ディープラーニングを利用してスケーラブルな画像認識と分析を提供するクラウドサービスです。Rekognitionを利用して、オブジェクトとシーンの検出、リアルタイム顔認識、セレブリティ認識、節度の認識だけではなく、テキスト認識をアプリケーションやシステム統合して構築することができます。 Amazon Rekognition Imageサービスは、深層ニューラルネットワークモデルを利用して作成されており、Prime Photosで毎日数億の画像分析を可能にしているのと同じテクノロジーに基づいています。これまで、Rekognitionはスケーラビリティ、自動的な分析、サーチ、画像の分類を提供することに重点的にフォーカスしてリリースされてきました。今その全てが変わっています。今回、このサービスの幾つかの追加機能についてお伝えできることを嬉しく思います。

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