Amazon Rekognition

アプリケーションにインテリジェントなイメージと動画分析を簡単に追加。

Amazon Rekognition では、画像分析と動画分析をアプリケーションに簡単に追加できます。Rekognition API に画像または動画を与えるだけで、このサービスが対象物、人、テキスト、シーン、アクティビティ、それに不適切なコンテンツまで検出します。Amazon Rekognition では、お客様が提示する画像および動画に対し、高精度の顔分析および顔認識を行うこともできます。顔を検出、分析、比較して、多岐にわたるユーザー検証、人数計数、公共安全のユースケースに使えます。

Amazon Rekognition はアマゾンのコンピュータービジョン科学者が何十億もの画像と動画を毎日分析するために開発したのと同じ、実績あり、高度にスケーラブルな深層学習テクノロジーに基づいており、機械学習の専門知識は必要ありません。Amazon Rekognition での API の使用はシンプルで簡単。Amazon S3 に保存した画像や動画を素早く分析できます。Amazon Rekognition は常に新しいデータから学んでおり、弊社では新しいラベルと顔認識機能をサービスに継続的に追加しています。

AWS re:Invent 2017 Amazon Rekognition の紹介 (日本語字幕) (2:57)

メリット

シンプルな統合

Amazon Rekognition は簡単に使える API でアプリケーションに視覚的分析を容易に追加でき、機械学習の専門知識は不要です。

継続的な学習

このサービスは新しいデータで継続的にトレーニングされており、その能力を拡張して対象物、シーン、アクティビティを認識して、正確に認識できるよう改善しています。

フルマネージド

Amazon Rekognition では、リクエストするボリュームにかかわらず、一貫した応答時間を提供しています。お客様のアプリケーションのレイテンシーは、リクエストのボリュームが何千万もに上っても一貫しています。

バッチおよびリアルタイム分析

Amazon Kinesis Video Streams からの動画をリアルタイムで分析し、Amazon S3 に画像がアップロードされる度に分析します。大型のジョブには AWS Batch を用いて何千ものイメージや動画を分析してください。

低コスト

Amazon Rekognition では、分析する画像の枚数、または動画の分数と、顔認識に保存する顔データにのみ料金を支払っていただきます。最低料金や前払いの義務はありません。

セキュリティと アイデンティティ

顔ベースのユーザー検証を新しいアプリケーションまたは既存のアプリケーションに簡単に統合できます。これは、1 つの API を使用するだけの簡単なプロセスです。

主な特徴

対象物体、シーン、アクティビティ検出

対象物体、シーン、アクティビティ検出

Amazon Rekognition では、何千もの対象物体 (自転車、電話、ビルなど) とシーン (駐車場、ビーチ、都市など) を特定できます。動画を分析する際には、「小包の配達」や「サッカーの試合」など、フレーム中に起こっている特定のアクティビティも特定できます。

 

顔認識

顔認識

Rekognition の高速で正確な検索機能を使うと、顔画像の個人的なレポジトリを用いて写真やビデオ中の人物を特定できます。

 

 

顔分析

顔分析

お客様が提示する画像や動画に含まれる顔を分析し、幸福度、年齢層、目の開きの大きさ、メガネの有無、顔の毛などの属性を抽出できます。動画では、これらが時間と共にどう変化するかも測定でき、例えば役者の感情のタイムラインを作成することができます。

 

動線の検出

動線の検出

Amazon Rekognition で動画ファイルを分析すると、シーンに含まれる複数の人物の動線をとらえることができます。例えば、スポーツ選手の試合中の動きを検出して、試合後のプレイの分析に使用することができます。

 

安全でないコンテンツの検出

安全でないコンテンツの検出

Amazon Rekognition は画像と動画アセット両方の不安全または不適切な可能性のあるコンテンツを特定し、お客様のニーズに基づいて許容したいものを正確にコントロールできる詳細なラベル付けを行います。

 

有名人の認識

有名人の認識

動画と画像ライブラリにある有名人を素早く特定し、動画や写真をカタログ化してマーケティング、広告、メディア産業でのユースケースに使えます。

 

画像中のテキスト

画像中のテキスト

実世界の画像で動作するように特別に設計された Rekognition は、通りの名前、字幕、製品名、ナンバープレートなどの画像からテキストを検出し、認識することができます。

Rekognition Video のユースケース

公共の安全とセキュリティのための迅速な対応

Amazon Rekognition Video では、ソーシャルメディアの動画コンテンツで人を探すアプリケーションを作成できます。お客様から提供された行方不明者のデータベースを参照しながら、顔認識により一致する結果に正確にフラグを付けることで、捜索活動を迅速に行うことができます。

例: ソーシャルメディアでの人探し
ソーシャルメディアでの人探し

検索可能な動画ライブラリ

Amazon Rekognition Video はアップロードされた動画から自動的にメタデータを生成しますので、有名人の名前、その出現時間の検索インデックスを作成できます。インデックスは AWS Lambda の機能を用いて、Amazon S3 に新しい動画がアップロードされると自動的に新しい動画ラベルを検索インデックスに追加することで、インデックスを最新の状態に保っておけます。その後 Amazon Elastic Search Service を用いて、動画コンテンツを素早く特定できます。

例: ユーザーからのコンテンツ中に有名人の検出
検索可能な動画ライブラリ

安全でない動画の検出

Amazon Rekognition Video は、ソーシャルメディアやデートアプリなどのユーザーの生成するコンテンツを管理する組織が、動画中の露骨な、あるいはいかがわしいコンテンツを自動的に検出し、ユーザーの文化や人口動態に応じて何が適切かに関する組織独自のルールを作成できます。

例: ユーザーの作るコンテンツのフィルタリング
安全でない動画の検出

Rekognition Image のユースケース

検索可能な画像ライブラリ

Amazon Rekognition では画像の検索が可能なため、画像に現れる物体やシーンを発見することができます。新しい画像が S3 にアップロードされたときに、新しく検出された画像のラベルを Elasticsearch の検索インデックスに直接また自動的に追加する AWS Lambda 関数を作成できます。使用を開始する »​

例: 不動産物件の検索
検索可能な画像ライブラリ

画像の節度

Amazon Rekognition では、画像の節度 API を使用して、画像内の不適切なコンテンツを自動的に検出できます。この API はコンテンツカテゴリの詳細なセットについて信頼スコアを返し、これにより文化やユーザー層に適したコンテンツについて独自のルールを作成できます。使用を開始する »​

例: ユーザーがアップロードした画像の節度の判定
画像の節度

顔ベースのユーザー認証

Amazon Rekognition では、実際の画像を参照画像と比較することで、アプリケーションがユーザー ID を確認できます。

例: 従業員のバッジスキャン
顔ベースのユーザー認証

感情分析

Amazon Rekognition では、顔の画像から嬉しい、悲しい、驚きなどの感情を検出できます。Rekognition では、実際の画像を分析して感情属性を Redshift に送信することで、各店舗の場所の傾向に関する定期的な報告を行うことができます。

例: 小売店の感情分析
感情分析

顔認識

Amazon Rekognition では、IndexFaces API 関数を使用して顔のメタデータを保存することにより、似ている顔の画像コレクションの検索を簡単にします。それから、SearchFaces 関数を使用して信頼性の高い一致を返すことができます。顔コレクションはお客様が所有および管理する顔のインデックスです。

例: 友人の画像を見つける
顔認識

有名人の認識

Amazon Rekognition の RecognizeCelebrities API は、ニューラルネットワークベースモデルを使用して写真ライブラリを検索し、有名な、注目に値する、またはその分野で著名な数千の個人を大規模かつ高精度で自動的に識別することができます。その有名人の名前、ID、および画像 ID を Amazon Elasticsearch 検索インデックスに送信して、画像から有名人を検索できるようにすることができます。

例: 画像アーカイブ内の有名人画像を検索する
有名人の認識

日本国内のお客様導入事例

毎日新聞社は、日本の主要な新聞社の 1 つです。また、週刊時事雑誌など、ペーパーバック、書籍、雑誌も発行しています。

「毎日新聞社は、日々多くの報道写真を、WEBサイトをはじめ、スマートフォンアプリや企業向け販売などに提供しています。さまざまなユーザーに、写真を提供する場合、そのサービスに応じて、拡大、縮小、切り抜きなどの加工が必要になります。これらは、写真の構図や内容を1枚1枚判断しなくてはならないため人的作業が不可欠で、時間的にも費用的にもそのコストは膨大でした。そこで、Amazon Rekognitionの顔認識、顔分析を利用しました。これにより、人的作業を伴わず、顔の位置や大きさ、人数、写真の構図を瞬時に解析することができるため、オリジナル画像の内容を損なわずにトリミングやリサイズなどの加工が可能になりました。プログラムによる自動化でコスト削減が実現し、お客様のニーズに合わせた報道写真が、より多く迅速に提供できるようになりました」

– 株式会社 毎日新聞社 デジタルメディア局 ソリューションアーキテクト 森 雄司 氏

Sen Corporation は、日本で子どもの写真サービスを提供しており、その業界のリーダーです。"はいチーズ!" 写真サービスを提供しています。

「当社には、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。このコレクションの中で特定のユーザーのお子様の写真を検索する必要があります。Amazon Rekognition を使用するようになってから、保護者の方が数万枚の写真の中からお子様の写真を簡単に見つけることができるようになりました。Amazon Rekognition では大量の写真が非常に高速かつ正確に処理されるため、保護者の方は探している写真を簡単に見つけることができ、満足されています。その結果、コンバージョン率が向上しました」

– Daichi Kumagai 氏、千株式会社、ものづくり部マネージャー

「当社には数十人の小さい顔が写っている集合写真が多数あるため、以前は元の画像をトリミングして分割し、すべての顔を正しく見つける必要がありました。今は、新しい人混みの顔検出機能を使用して、一度にすべての顔を簡単に検出できるようになり、複雑な事前処理は必要なくなりました」

– Shinji Miyazato 氏、千株式会社、ものづくり部 SRE リーダー

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