Amazon Rekognition の仕組み

Amazon Rekognition には、ビジュアル分析用の 2 つの API セットが用意されています。

• イメージ分析用の Amazon Rekognition Image

• ビデオ分析用の Amazon Rekognition Video

イメージ分析

Amazon Rekognition Image を使用すると、アプリケーションは次のことができます。

• イメージ内のオブジェクト、シーン、概念を検出する

• 有名人の認識

• さまざまな言語でテキストを検出する

• 明示的、不適切、または悪意のあるコンテンツやイメージを検出する

• 顔や年齢などの顔属性を検出、分析、比較する

• PPE の存在を検出する

ユースケースには、写真アプリの強化、イメージのカタログ化、コンテンツのモデレーションなどがあります。

ビデオ分析

Amazon Rekognition Video を使用すると、アプリケーションは次のことができます。

• 動画フレーム間で人物とオブジェクトを追跡する

• オブジェクトを認識する

• 有名人の認識

• 保存済みビデオとストリーミングビデオで関心のある人物を検索する

• 顔を分析して年齢や症状などの属性を調べる

• 明示的、不適切、または悪意のあるコンテンツやイメージを検出する

• 分析結果をタイムスタンプとセグメント別に集計およびソートする

• ストリーミングビデオ内の人、ペット、パッケージを検出する

ユースケースには、ビデオ分析、動画のカタログ化、不適切なコンテンツのフィルタリングなどがあります。

主な特徴

• 強力な深層学習分析

• オブジェクト、シーン、顔、テキストの高精度検出

• アプリケーションに統合するための使いやすい API

• データに合わせて調整されたカスタマイズ可能なモデル

• メディアライブラリのスケーラブルな分析

Amazon Rekognition では、カスタムアダプターをトレーニングすることで、特定の深層学習モデルの精度を高めることができます。例えば、Amazon Rekognition カスタムモデレーションでは、イメージを使用してカスタムアダプターをトレーニングすることで、Amazon Rekognition のベースイメージ分析モデルを適応させることができます。詳細については、「カスタムモデレーションによる精度の向上」を参照してください。

以下のセクションでは、Amazon Rekognition が提供する分析のタイプと、Amazon Rekognition Image および Amazon Rekognition Video オペレーションの概要について説明します。また、非ストレージ型オペレーションとストレージ型オペレーションの違いについても説明します。

Amazon Rekognition APIs をデモするには、 AWS ステップ 3: AWS CLI および AWS SDK API の使用を開始するを参照してください。ここでは、コンソールで Rekognition を試す方法について説明します。

トピック

• 分析のタイプ
• イメージおよびビデオのオペレーション
• 非ストレージ型およびストレージ型の API オペレーション
• モデルのバージョニング