AWS でのコンテンツ分析

この AWS ソリューションの内容

AWS でのコンテンツ分析は、サーバーレスアプリケーションのモデルを使ってビデオコンテンツの内容分析を自動で行い、機械学習 (ML) が生成したメタデータを通じて有意義なインサイトを生成することに役立つソリューションです。このソリューションを用いることで、さまざまな AWS の AI サービスにアクセスすることが可能になり、それらをメディアライブラリに適用することで、インサイトやメタデータを通じて手動のプロセスが自動化されます。このソリューションには、ビデオライブラリのアップロードや検索を行うためのウェブベースのユーザーインターフェースが含まれています。

AWS でのコンテンツ分析ソリューションは、Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Translate、Amazon Comprehend を組み合わせて、顧客の動画コンテンツを分析する包括的なスイート機能を提供します。このソリューションは、AWS Media Insights Engine (MIE) 開発フレームワークに基づいて調整されたアプリケーションです。

利点

AWS AI サービスを活用する

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Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Translate、Amazon Comprehend を使用して、動画ファイルから貴重なメタデータを自動的に抽出します。

シンプルなウェブインターフェイスを使用してやり取りする

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シンプルなウェブベースのユーザーインターフェイスを使用して、動画コレクションをすぐにアップロード、分析、参照します。

Media Insights Engine (MIE) フレームワークを活用する

MIE は、デベロッパーが AWS で動画を変換または分析するアプリケーションを簡単に構築できるようにするフレームワークを提供します。

手動プロセスの自動化

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単一のアプリケーションを使用して、メタデータの生成とその他の手動プロセスを自動化します。動画アーカイブを検索用にカタログ化するために必要な人間の関与を劇的に減らします。

高精度の検出と識別

個人の識別と追跡、動画内の有名人の認識など、高精度のオブジェクト、シーン、およびアクティビティの検出を取得します。

AWS ソリューションの概要

下の図は、ソリューションの実装ガイドと付属の AWS CloudFormation テンプレートを使用して、自動的にデプロイできるサーバーレスアーキテクチャのフローを表しています。

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AWS でのコンテンツ分析ソリューションのアーキテクチャ

AWS CloudFormation テンプレートは、次のインフラストラクチャをデプロイします。

1.静的な Content Analysis ウェブアプリケーションを提供する Amazon CloudFront ディストリビューション。

2.静的ウェブアプリケーションをホストするための Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ウェブソースバケット。

3.ユーザーディレクトリを提供する Amazon Cognito ユーザープール。

4.ウェブ UI への認証と認可のために AWS Identity and Access Management (IAM) とのフェデレーションを提供する Amazon Cognito アイデンティティプール。

5.ファイルのアップロードをプロキシし、ウェブ UI から Amazon S3 および AWS Step Functions へのワークフロー操作をオーケストレートするコントロールプレーン用の Amazon API Gateway REST API。AWS IAM ロールは、API が動作するために作成されます。

6.コントロールプレーンの REST API をサポートする AWS Lambda API ハンドラー関数。

7.システムパラメータ、ワークフロー定義、ワークフローステータス、ワークフロー実行履歴、およびその他のワークフロー関連データを保存する Amazon DynamoDB テーブル。

8.Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) リソースは、同時実行されるワークフローの総数を設定可能な最大数に制限するためのものです。

9.DynamoDB のワークフローの実行状況を確認し、記録する Lambda 関数。

10.Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Translate、AWS Elemental MediaConvert、Amazon Comprehend でメディア分析ジョブを実行する Lambda 関数で構成された 2 つの AWS Step Functions ワークフロー。また、これらの Lambda 関数は、メディア分析ジョブから返されたメディアオブジェクトとメタデータを保存および取得するために、データプレーンと連動します。

11.データプレーンでの CRUD 機能のための API Gateway REST API。

12.データプレーンの REST API をサポートする Lambda API ハンドラー関数。

13.メタデータ、メディアオブジェクト、ユーザー指定のメディアファイル間の関係を記録する DynamoDB テーブル。

14.アップロードされた動画ファイル、派生メタデータの結果、およびサムネイル、オーディオファイル、トランスコードされた動画ファイルなどの派生メディアオブジェクトを保存するための Amazon S3 バケットです。

15.Amazon OpenSearch Service が、DynamoDB テーブルへの CRUD 操作を反映する変更データキャプチャストリームを介してメディアメタデータにアクセスするためのインターフェースを提供する Amazon Kinesis Data Streams リソース。

16.DynamoDB テーブルからメディアメタデータを抽出、変換し、Amazon OpenSearch Service クラスターにロードする Lambda 関数。

17.メディアメタデータをインデックスするための Amazon OpenSearch Service クラスター。

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