Amazon Rekognition とは

Amazon Rekognition は、高度なコンピュータビジョン機能をアプリケーションに簡単に追加できるクラウドベースのイメージおよびビデオ分析サービスです。このサービスは実証済みの深層学習テクノロジーを利用しており、機械学習の専門知識は必要ありません。Amazon Rekognition には、Amazon S3 に保存されているイメージまたはビデオファイルをすばやく分析できるシンプルな easy-to-use API が含まれています。

Rekognition の APIs を使用して、オブジェクト、テキスト、安全でないコンテンツを検出し、イメージ/ビデオを分析し、顔をアプリケーションと比較する機能を追加できます。Amazon Rekognition の顔認識 API を使用すると、ユーザー認証、カタログ作成、人数のカウント、公共の安全など、さまざまなユースケースで顔を検出、分析、比較できます。

このサービスは、Amazon のコンピュータビジョンサイエンティストが開発した、実証済みで拡張性の高い深層学習テクノロジー、つまり毎日何十億ものイメージや動画を分析できるテクノロジーに基づいています。Rekognition は新しいデータから定期的に学習し、新しいラベルと機能をサービスに頻繁に追加します。

詳細については、「Amazon Rekognition のよくある質問」を参照してください。

主要な機能

画像分析：

• オブジェクト、シーン、概念の検出 - イメージ内のオブジェクト、シーン、概念、有名人を検出して分類します。

• テキスト検出 - さまざまな言語で画像内の印刷および手書きテキストを検出して認識します。

• 安全でないコンテンツ - 明示的、不適切、悪意のあるコンテンツやイメージを検出してフィルタリングします。細粒度の安全でないコンテンツラベルを検出します。

• 有名人の認識 - 政治家、政治家、俳優、音楽家など、さまざまなカテゴリのイメージ内の数万の有名人を認識します。

• 顔分析 - 顔を検出、分析、比較し、性別、年齢、症状などの顔属性も比較します。ユースケースには、ユーザー検証、カタログ化、人数のカウント、公共安全などがあります。

• カスタムラベル - ロゴ、製品、文字など、ユースケースに固有のオブジェクトを検出するカスタム分類子を構築します。

• イメージプロパティ - 品質、色、シャープネス、コントラストなどのイメージプロパティを分析します。

ビデオ分析：

• オブジェクト、シーン、概念の検出 - ビデオ内のオブジェクト、シーン、概念、有名人を検出して分類します。

• テキスト検出 - さまざまな言語でビデオ内の印刷および手書きテキストを検出して認識します。

• 人物の動線 - ビデオフレーム内を移動する人物を追跡します。

• 顔分析 - ストリーミングビデオまたは保存されたビデオ内の顔を検出、分析、比較します。

• 有名人の認識 - 政治家、障害者、俳優、音楽家など、さまざまなカテゴリに保存されているビデオ内の数万の有名人を認識します。

• 安全でないコンテンツ検出 - 動画内の明示的、不適切、および悪意のあるコンテンツを検出します。

• 動画セグメンテーション - ブラックフレームやエンドクレジットなど、動画の有用なセグメントを自動的に識別します。

• Face liveness - 顔の検証中にライブユーザーが存在するかどうかを検出します。

ユースケース

検索可能なメディアライブラリ - Rekognition は、イメージやビデオ内のラベル、オブジェクト、概念、シーンを検出します。これらのラベルは、このビジュアルコンテンツ分析に基づいて検索可能にすることができます。検索可能なイメージライブラリとビデオライブラリの構築に役立ちます。

顔ベースのユーザー ID 検証 - イメージ内の顔を比較してユーザー ID を確認し、顔イメージを参照します。アプリケーションでの ID 検証に役立ちます。

Face Liveness Detection - Rekognition Face Liveness は、デベロッパーが顔ベースのアイデンティティ検証中に不正を阻止するのに役立つように設計された、フルマネージド型の機械学習 (ML) 機能です。この機能は、ユーザーがカメラの前に物理的に存在していて、ユーザーの顔になりすましている悪質な行為者でないことを確認するのに役立ちます。Rekognition Face Liveness を使用すると、印刷された写真、デジタル写真/ビデオ、3D マスクなど、カメラに提示されたなりすまし攻撃を検出するのに役立ちます。また、事前に録画されたビデオやビデオキャプチャサブシステムに直接挿入されたディープフェイクビデオなど、カメラをバイパスするなりすまし攻撃の検出にも役立ちます。

顔検索 - Rekognition では、イメージ、保存されたビデオ、ストリーミングビデオを検索して、顔コレクションと呼ばれるコンテナに保存されている顔と一致する顔を見つけることができます。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。顔に基づいて人物を検索するには、顔にインデックスを付けてから、顔を検索する必要があります。

安全でないコンテンツ検出 - イメージや動画内の明示的、不適切、および悪意のあるコンテンツを検出してフィルタリングします。ビジネスニーズに基づいてきめ細かなフィルタリングにラベルを使用します。コンテンツモデレーション API は、検出されたラベル (オブジェクトと概念) の階層リストと信頼スコアも返します。これらのオブジェクト/ラベルによって、安全でないコンテンツの特定のカテゴリがわかるため、大量のユーザー生成コンテンツ (UGC) を細かくフィルター処理して管理できます。アダプターを使用してコンテンツモデレーション API の出力をカスタマイズできます。これにより、トレーニングデータとして提供するようなイメージのパフォーマンスが向上します。

個人用保護具の検出 - 画像内の個人用保護具を検出して、さまざまな業界の安全コンプライアンスを監視します。不適切な機器を検出することで安全でない状態に自動的にフラグを付け、これらの状態に関するアラートを受け取ることができます。これにより、コンプライアンスとトレーニングが向上します。

有名人の認識 - 政治家、政治家、俳優、音楽家などのカテゴリにわたって、画像や動画内の有名人を認識します。名前を指定しなくても有名人の外見を特定できます。

テキスト検出 - 画像内のテキストを検出して抽出し、メタデータを視覚的に検索または抽出します。これは、さまざまなフォントとスタイルで機能します。記号やバナーのテキストを処理する方向を検出します。

カスタムラベル - ロゴ検出など、ビジネスユースケースに固有のカスタムオブジェクト、概念、シーンを特定します。古さや独自のオブジェクトを処理するようにカスタム分類子をトレーニングできるため、一般的な分類子よりもキーオブジェクトの精度が向上します。詳細については、[Amazon Rekognition カスタムラベル デベロッパー ガイド] の [Amazon Rekognition カスタムラベルとは] を参照してください。

利点

強力なイメージ分析とビデオ分析をアプリに統合する - 専門知識がなくても、正確なイメージ分析とビデオ分析をアプリに追加できます。Amazon Rekognition API を使用すると、機械学習の知識を必要とせずに、深層学習による分析が可能になります。ウェブ、モバイルアプリ、デバイスアプリにコンピュータビジョンをすばやく構築できます。

深層学習ベースのイメージとビデオ分析 - 深層学習を使用してイメージとビデオを分析し、高い精度を実現します。Amazon Rekognition ' は、ラベル、オブジェクト、シーン、顔、有名人を検出できます。特定のラベルを含める/除外するように結果をフィルタリングします。

スケーラブルな画像分析 - 何百万もの画像を分析して、大規模なビジュアルデータセットを整理します。増加するイメージライブラリとトラフィックを処理するようにスケールします。容量を計画する必要はなく、使用した分に対してのみ料金が発生します。

プロパティに基づいて画像を分析およびフィルタリングする - 品質、色、ビジュアルコンテンツなどのプロパティで画像を分析およびフィルタリングし、画像のシャープネス、明るさ、コントラストを検出します。

他の AWS サービスとの統合 - Amazon Rekognition はすぐに S3 および Lambda と統合できます。Lambda から Amazon Rekognition の APIs呼び出し、データを移動せずに Amazon S3 でイメージを処理できます。Rekognition には、 AWS IAM を使用したスケーラビリティとセキュリティが組み込まれています。

低コスト - P ay-as-you-go 料金、最低料金やコミットメントはありません。無料利用枠の利用を開始できます。階層化された料金で使用量が拡大するにつれて、さらに節約できます。社内ソリューションと比較して費用対効果が高い。

シンプルなカスタマイズ - アダプターを使用してユースケースの精度をカスタマイズします。アダプターをトレーニングするためのサンプルイメージを提供します。特定のドメインのオブジェクトとラベルの検出が改善されました。ML の専門知識がなくても分析を簡単に調整できます。

詳細については、「Amazon Rekognition のよくある質問」を参照してください。

Amazon Rekognition と HIPAA の適格性

これは HIPAA 対象サービスです。 AWS、1996 年の米国の医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律 (HIPAA)、および AWS のサービスを使用した保護医療情報 (PHI) の処理、保存、転送の詳細については、「HIPAA 概要」を参照してください。

Amazon Rekognition ユーザー を初めてお使いになる方向けの情報

Amazon Rekognition を初めて使用する場合は、以下のセクションを順に読むことをお勧めします。

1. Amazon Rekognition の仕組み – このセクションでは、 end-to-end エクスペリエンスを作成するために使用するさまざまな Amazon Rekognition コンポーネントを紹介します。

2. 「Amazon Rekognition の開始方法」 — このセクションでは、アカウントをセットアップして、選択した言語に対応した SDK をインストールし、Amazon Rekognition API をテストします。Amazon Rekognition がサポートしているプログラミング言語の一覧については、「AWS SDK で Rekognition を使用」を参照してください。

3. イメージの操作 – このセクションでは、Amazon S3 バケットに保存されたイメージおよびローカルファイルシステムからロードされたイメージで Amazon Rekognition を使用する方法について説明します。

4. 保存されたビデオの分析作業 – このセクションでは、Amazon S3 バケットに保存されているビデオに Amazon Rekognition を使用する方法について説明します。

5. ストリーミングビデオイベントの操作 – このセクションでは、ストリーミングビデオで Amazon Rekognition を使用する方法について説明します。