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 イメージと Amazon Rekognition Video を使用してイメージおよびビデオ内のラベルを検出する方法について説明します。

ラベルやタグは、イメージやビデオ内でそのコンテンツに基づいて見つかった物体、シーン、アクション、または概念です。たとえば、南国のビーチで泳ぐ人々の写真には、ヤシの木 (シーン)、ランニング (アクション)、アウトドア (概念) 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、ここに

注記

Amazon Rekognition では、特定のイメージ内の人物の物理的な外観に基づいて性別バイナリ (男性、女性、女の子など) の予測を行います。このような予測は、人物の性別を分類するために設計されていないため、Amazon Rekognition を使用してこのような判断を下さないようにします。例えば、ある役のために長髪のかつらやイヤリングを身に着けている男性俳優は、女性として予測されるかもしれません。

Amazon Rekognition を使用して性別のバイナリ予測を作成することは、特定のユーザーを特定せずに性別分布統計の集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プラットフォームで男性と比較した女性のユーザーの割合。

性別のバイナリ予測を使用して、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を与える意思決定を行う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英語のラベルをに翻訳するにはその他の言語

バウンディング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、および車や車輪などの他の検出されたオブジェクトの境界ボックスも返します。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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