ラベルの検出 - Amazon Rekognition

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ラベルの検出

このセクションでは、Amazon Rekognition イメージおよび Amazon Rekognition ビデオを使用してイメージおよびAmazon Rekognition Video ラベルを検出する方法について説明します。

ラベルまたはタグは、イメージまたはビデオ内でそのコンテンツに基づいて検出される物体、シーン、アクション、または概念です。たとえば、南国のビーチに複数の人が写っている写真の場合、「パームツリー」(物体)、「ビーチ」(物体)、「ビーチ」(物体)、「アウトドア」(概念) などのラベルが含まれる場合があります。

Amazon Rekognition でサポートされているラベルとオブジェクトの境界ボックスの完全なリストをダウンロードするには、ここ

注記

Amazon Rekognition は、特定のイメージ内の人物の身体的外観に基づいて性別二者体 (男性、女性、女の子など) の予測を行います。この種の予測は、人物の性別を分類するために設計されているものではないため、Amazon Rekognition を使用してこのような判断を下さないでください。たとえば、長髪のかつらと役割のイヤリングを着用している男性俳優は、女性であると予測されます。

Amazon Rekognition を使用して性別バイナリ予測を行うことは、特定のユーザーを特定せずに集計性別分布統計を分析する必要があるユースケースに最適です。たとえば、ソーシャルメディアのプラットフォームで男性と比較した女性ユーザーの割合。

個人の権利、プライバシー、またはサービスへのアクセスに影響する決定を下すために、性別バイナリ予測を使用することはお勧めしません。

Amazon Rekognition は英語でラベルを返します。次を使用できます。Amazon Translateを使って英語のラベルをその他の言語

境界ボックスと親ラベル

Amazon Rekognition イメージと Amazon Rekognition Video では、車、家具、アパレル、ペットなどの一般的なオブジェクトラベルの境界ボックスを返すことができます。境界ボックス情報は、それほど一般的ではないオブジェクトラベルを返しません。境界ボックスを使用して、画像内のオブジェクトの正確な位置を検出したり、検出された被写体のインスタンスを数えたり、境界ボックスのディメンションを使用して被写体のサイズを測定したりできます。

Amazon Rekognition イメージと Amazon Rekognition Video では、ラベルを分類するために祖先ラベルの階層分類を使用します。たとえば、道路を横切って歩いている人は Pedestrian として検出される可能性があります。Pedestrian の親ラベルは Person です。これらのラベルは両方とも応答で返されます。すべての先祖ラベルが返され、指定されたラベルにはその親および他の先祖ラベルのリストが含まれます。たとえば、祖父母ラベルと曽祖父母ラベル (存在する場合) です。親ラベルを使用して、関連するラベルのグループを作成したり、1 つ以上の画像内の類似ラベルを照会したりできます。たとえば、すべての Vehicles に対するクエリは、ある画像から自動車を、別の画像からバイクを返す可能性があります。

Amazon Rekognition イメージと Amazon Rekognition Video は、いずれもイメージまたは保存されたビデオ内のラベルを検出するために使用されたラベル検出モデルのバージョンを返します。

たとえば、次のイメージでは、Amazon Rekognition Image は、人物、スケートボード、駐車中の車、その他の情報を検出することができます。Amazon Rekognition Image は、検出された人物や、車や車輪などの検出されたその他のオブジェクトのバウンディングボックスを返します。Amazon Rekognition Video と Amazon Rekognition イメージでは、Amazon Rekognition で検出された各ラベルの精度がどの程度信頼できるのかを示す割合のスコアも表示されます。

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