このチュートリアルでは、AWS コンソールを使って、Amazon Rekognition Video の動画分析機能を使用する方法について学習します。Amazon Rekognition Video は、活動を検知したり、オブジェクト、有名人、および不適切なコンテンツを認識したりする、ディープラーニングを使用した動画分析サービスです。

動画分析は、お客様が一開発者としてある動画カタログシステムを開発したり、あるいはセンチメント分析を提供するためのアプリを制作している場合に直面するひとつの課題です。この課題は、独自の機械学習モデルを構築することで解決できますが、このやり方は時間集約型かつ高価となり、機械学習の専門知識を必要とします。

Amazon Rekognition Video は、ストリーミング動画の リアルタイムの分析と顔分析を提供する使いやすい API を提供します。この完全管理の APIドライブによるサービスは、開発者が既存のアプリケーションに視覚分析を容易に追加することを可能にします。

本チュートリアルでは、Amazon Rekognition Video を使用して、Ultimate Frisbee ゲームの 30 秒のクリップを分析します。動画を分析すると、リッチメタデータを自動的に抽出し、検索可能な動画ライブラリの構築、コンテンツのモデレーションの実行、またはパーソナライズされた VIP エクスペリエンスの提供のために使用することができます。

本チュートリアルは、AWS CLI または Rekognition APIを使用する際に利用可能な機能のデモです。本番環境またはPoC (概念実証) の実施に関しては、Amazon Rekognition Console よりもむしろこれらのプログラマティックインターフェイスを使用することをお勧めします。

a.  [AWS マネジメントコンソール] を開きます。この作業手順ガイドは開いたままにしておいてください。この画面が読み込まれたら、ユーザー名とパスワードを入力して、作業を開始します。次に検索バーに Rekognition と入力し、サービスコンソールを開けるために Rekognition を選択します。

a) 開始するにあたり、左側のパネルナビゲーションで Video analysis を選択します。これにより、動画を分析すること、および JSON 応答を受け取ることができます。

b) あらかじめアップロードされた Jeff Bezos と Werner Vogels の動画は、Rekognition Video がいかにして人々を追跡できるか、いかに行動を検知し、いかに対象物や有名人、不適切なコンテントを認知できるかを実演します。

c) 最初に People の下、 Werner Vogels のアイコンをクリックします。そうすると画面右側の動画は、Werner が登場するクリップを映し出します。

d) 次に、この短いクリップで検出されたオブジェクトとアクティビティを確認します。Beard をクリックして Werner のあごひげが検知された正確な時間を確認する、あるいは Furniture をクリックしていつ椅子が検出されたのかを確認できます。

e) また、moderated labelsが全く見つからないことも見て取れます。本機能は、お客様の判断にて不適切なコンテンツにフィルターをかけることを可能にします。例えば、お客様はヌードを含む画像にフィルターをかけたいかもしれませんが、それを連想させる内容の画像にはフィルターをかけたくないかも知れません。

a) ここ をクリックしてお客様のデスクトップにサンプル動画を保存します。

b) Choose a sample または upload your own の下にある下向きの矢印をクリックして、Your own video をクリックし、ビデオ映像を選択してお客様のデスクトップに保存します。コンソールにて無料デモを流すに当たり、動画ファイルは、60 mb または 60 秒を超えてはならない点をご注記下さい。

40 ～ 50 秒後、動画が分析され、その結果がコンソールにて見られるようになります。

c)Rekognition がクリップから 12 名を検出したことに注目します。例えば、People 下の Show more をクリックし、オレンジと黒の縦縞シャツを着たレフリーを選択します。この特定のレフリーがビデオにて検知された時に右側の動画分析にて見ることができます。

d)Objects and activitiesをクリックします。自動的にタグが付けられた 20 の物体およびアクティビティがあることに注目します。例えば Automobile をクリックして 一台の自動車が検出された動画の各シーンを閲覧します。

e) 次に、Team Sportをクリックして、右手の動画分析におけるフラッグが立てられた各クリップが、本ステップを通じて選択してきたラベルの内少なくともひとつを含むことになることに注目します：レフリーは People 、そして自動車は Object、Team Sport は Activity の下に帰属します。

開発者としてビデオ映像からの自動メタデータは、マーケティングや広告活動を改善させ、検索可能な動画ライブラリの構築、またはスポーツ競技に豊かな分析を提供するスポーツトラッキングを立ち上げるためのアプリケーションにおいて使用できる可能性があります。

a) サービスをクリックして S3 を選択します。

b) お客様がアップロードされた動画は、ひとつの S3 bucket に自動的に保存されますので、費用を発生させないためお客様は、それを消去する必要があります。スクロールをして S3 buckets に目を通して 　rekognition-video-console-demoで始まる bucket を見つけます。この bucket およびselect all mediaをクリックして、次に右クリックをしDeleteを選択します。