顔を検出、分析、比較する
Amazon Rekognition
このチュートリアルでは、AWS コンソールを使って、Amazon Rekognition の顔認識機能を使用する方法について学習します。Amazon Rekognition は、深層学習に基づいた画像分析と動画分析のサービスです。
顔の認識と比較は、開発者として従業員の検証システムの開発に取り組んでいる場合や、動画編集を自動化する必要がある場合、または、2 次認証をその他のアプリケーションに提供する必要がある場合に直面する新たな課題です。この課題を解決するために、独自の機械学習モデルと API を開発して、独自のインフラストラクチャを運用することもできます。しかし、この選択肢にはコストと時間がかかり、高度な知識が必要です。
難しい方法を選択するのではなく、Amazon Rekognition を使用すれば、画像内や動画内の顔を検出することや、目の位置のような顔の特徴を探すこと、幸福や悲しみといった感情をほぼリアルタイムにまとめて検出することができます。インフラストラクチャの管理やモデル化を行う必要はありません。
このチュートリアルでは、Amazon Rekognition を使用して画像を分析し、これをその他の画像と比較して、顔が同じものであるかどうかを確認します。
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ンストレーションです。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。
このチュートリアルには AWS アカウントが必要です
Amazon Rekognitionは追加料金なしで使用できます。このチュートリアルで作成するリソースは無料利用枠の対象です。
ステップ 1:Amazon Rekognition コンソールに入る
AWS マネジメントコンソールを開きます。このステップバイステップ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、[Rekognition] を選択してサービスコンソールを開きます。
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ステップ 2: 顔を分析する
このステップでは、Amazon Rekognition の顔分析機能を使用して、1 枚の画像を分析することで得られる詳細な JSON レスポンスを確認します。
a) 開始するには、左側のパネルナビゲーションで [Facial analysis] を選択します。この機能を使用すると、1 枚の画像内にある顔を分析し、JSON レスポンスを取得できます。
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b) ここをクリックして、このチュートリアル用の 1 枚目のサンプル画像を開いて保存します。
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c) 青色の [Upload] ボタンをクリックして、保存したサンプル画像を選択します。
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d) [Results] ドロップダウンの下でクリックすると、検出された顔それぞれの簡単な結果を確認できます。
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e) [Response] ドロップダウンをクリックして、JSON の結果を確認します。感情の結果の下で、幸福、困惑、穏やかの 3 つの感情が検出されています。幸福の確信度は 99.79% ですが、他の 2 つについては 1% 以下です。
画像内や動画内の感情を検出することにより、開発者はすばやくデジタルライブラリを感情別にカタログ化できます。感情検出の別のユースケースは、広告のより細やかなターゲティングです。これにより、現在の感情に合わせてパーソナライズされたエクスペリエンスをユーザーに提供できます。
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ステップ 3: 顔を比較する
このステップでは、顔比較機能を使用して、一致しない 2 枚の異なる画像を比較することで得られる詳細な JSON レスポンスを確認します。
a) 左側のパネルナビゲーションで [Face comparison] を選択します。
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b) ここをクリックして、このチュートリアル用の 2 枚目のサンプル画像を開いて保存します。
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c) 参照顔を選択するために、青色の [Upload] ボタンをクリックして保存した画像を選択します。
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d) 比較顔を選択するために、青色の [Upload] ボタンをクリックしてステップ 2 で使用した 1 枚目のサンプル画像を選択します。
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e) [Results] ドロップダウンの下を見ると、参照顔が比較顔の画像で検出された顔のいずれとも一致しないことがわかります。
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f) [Response] ドロップダウンをクリックして、JSON の結果を確認します。検出された顔それぞれの「類似度」が 10 を超えていないことに注意してください。類似度スコアの範囲は 1～100 で、しきい値は API を使用して調整できます。
開発者が大規模な顔比較を使用できるものとしては、関心対象の個人の追跡、顔ベースの従業員検証システムの開発、接客の現場におけるお客様への VIP 体験の提供などを行うためのアプリケーションが挙げられます。
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ステップ 4: 顔を比較する (2 回目)
このステップでは、顔比較機能を使用して、一致する 2 枚の異なる画像を比較することで得られる詳細な JSON レスポンスを確認します。
a) ここをクリックして、このチュートリアル用の 3 枚目 (最後) のサンプル画像を開いて保存します。
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b) 参照顔を選択するために、青色の [Upload] ボタンをクリックして保存した画像を選択します。
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c) 参照顔を他の写真と比較した場合は 97% の類似度スコアが検出されました。また、他のすべての顔とは一致しないことがわかりました。
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d) [Response] ドロップダウンをクリックして、各比較の詳細を確認します。
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お疲れ様でした。
これで、コンソールの使用方法と、顔分析および顔比較の方法を確認できました。規模に応じて運用できるように、API を使用してこの機能を実行することもできます。規模に応じて顔分析を実施する必要がある場合は、Amazon Rekognition を使用すれば、インフラストラクチャについて心配する必要はありません。また、関心対象の個人の識別、デジタルライブラリのカタログ化、顔ベースの従業員検証システムの開発、感情分析の実施のためのモデルをトレーニングする必要もありません。
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自動顔認識などのエンドツーエンドのメディア分析ソリューションを構築する方法をご確認ください。
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