Amazon Rekognition とは

Amazon Rekognition では、イメージ分析とビデオ分析をアプリケーションに簡単に追加できます。Amazon Rekognition API に画像または動画を提供するだけで、サービスは次のことを行えます。

• ラベル (オブジェクト、コンセプト、人物、シーン、アクティビティ) とテキストを識別します。

• 不適切なコンテンツを検知

• 精度の高い顔分析、顔比較、顔検索機能を提供

Amazon Rekognition の顔認識 API を使用すると、ユーザー検証、カタログ作成、人数カウント、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。

Amazon Rekognition は、Amazon のコンピュータビジョン科学者が日々何十億ものイメージやビデオを分析するために開発した、実証済みで高度にスケーラブルな深層学習技術に基づいています。使用に当たっては、機械学習の専門知識は必要ありません。Amazon Rekognition には、Amazon S3 に保存されているあらゆる画像または動画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。常に新しいデータから学習し、新しいラベルや顔比較機能をサービスに追加し続けています。

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 を利用する一般的なユースケースは以下のとおりです。

• 検索可能な画像および動画ライブラリ — Amazon Rekognition では、画像や保存されている動画を検索できるため、その中に表示されるラベル (オブジェクト、概念、シーン) を見つけることができます。

   

• 顔の活気検知 — Amazon Rekognition Face Livenessは、開発者が顔ベースの本人確認における不正行為を阻止できる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、ユーザーの顔を偽装する悪者では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、カメラに仕掛けら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。

   

• 顔ベースのユーザー検証 – Amazon Rekognition では、実際のイメージとリファレンスイメージを比較することで、アプリケーションでユーザーのアイデンティティを確認できます。

   

• 顔の検出と分析 — Amazon Rekognition では、感情表現 (幸せ、悲しみ、驚きなど)、人口統計情報 (性別や年齢など)、顔の閉塞 (濃いサングラス、マスク、手などで顔の目、鼻、口が塞がれている場合)、視線の方向 (ピッチとヨーで定義) など、さまざまな顔の要素や属性を検出して分析できます。Amazon Rekognition では、イメージを分析し、感情や人口統計の属性を Amazon Redshift に送信することで、各店舗の場所や同様のシナリオでの傾向を定期的に報告できます。感情表現の予測は人の顔の物理的な外観のみに基づいています。人の内面的な感情状態を示すものではありません。Rekognition をそのような判断には使用しないでください。

   

• 顔検索 - Amazon Rekognition では、コンテナ (顔コレクションとも呼ばれる) に保存されているものと一致する顔がないか、イメージ、保存済みビデオ、ストリーミングビデオを検索できます。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。Amazon Rekognition を使用して顔で人を検索するには、2 つの主要ステップが必要です。

  1. 顔のインデックスを作成する。

  2. 顔を検索する。

   

• 個人用保護具の検出

  Amazon Rekognition は、イメージ内の人に装着されているフェイスカバー、ヘッドカバー、ハンドカバーなどの個人用保護具 (PPE) を検出します。安全が最優先される場所で、PPE 検出を使用することができます。たとえば、建設業、製造業、ヘルスケア、食品加工業、物流業、小売業などの産業などです。PPE 検出を使用すると、特定のタイプの PPE を着用しているかどうかを自動的に検出できます。検出結果を利用して、通知を送信したり、安全上の警告やトレーニングプラクティスを改善できる場所を特定したりできます。

   

• 安全でないコンテンツの検出 Amazon Rekognition では、イメージや保存されたビデオ内のアダルトコンテンツや暴力的なコンテンツを検出できます。開発者は、ビジネスニーズに基づき、返されたメタデータを使用して不適切なコンテンツをフィルタ処理できます。安全でないコンテンツの有無に基づいて画像にフラグを付けるだけでなく、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を返します。これらのオブジェクト/ラベルは安全でないコンテンツの特定のカテゴリを示すため、大量のユーザー生成コンテンツ (UGC) をきめ細かくフィルタリングして管理できます。たとえば、ソーシャルサイトやデートサイト、写真共有プラットフォーム、ブログやフォーラム、子供向けのアプリ、e コマースサイト、エンターテインメント、オンライン広告サービスなどのカテゴリがあります。Content Moderation API の出力はアダプターを使用してカスタマイズできるため、トレーニングデータとして提供するような画像のパフォーマンスが向上します。

   

• 有名人認識 – Amazon Rekognition では、指定のイメージ内やビデオ内の有名人を認識することができます。Amazon Rekognition では、政治、スポーツ、ビジネス、エンターテインメント、メディアなどのさまざまな分野にわたる多数の有名人を認識できます。

   

• テキスト検出 - Amazon Rekognition Text in Image を使用すると、イメージからテキストコンテンツを認識して抽出できます。Text in Image では、高度に図案化されたフォントも含め、大部分のフォントをサポートしています。バナーやポスターなどで一般的に使用されているものなど、さまざまな向きのテキストや数字を検出できます。イメージ共有アプリケーションやソーシャルメディアアプリケーションでこれを使用すると、同じキーワードを含むイメージのインデックスに基づいてイメージ検索を行うことができます。メディアおよびエンターテインメントアプリケーションの場合、広告、ニュース、スポーツの得点、字幕など、画面の関連テキストに基づいてビデオのカタログを作成できます。最後に、公共安全アプリケーションでは、監視カメラで撮影されたイメージのナンバープレートに基づいて車両を特定できます。

   

• カスタムラベル — Amazon Rekognition カスタムラベルを使用すると、ビジネスニーズに固有の画像内のラベル (オブジェクトとコンセプト) とシーンを識別できます。たとえば、ソーシャルメディアの記事から自社のロゴを検索したり、店頭で商品を特定したり、アセンブリラインで機械部品を分類したり、健康な植物と病気に感染した植物とを区別したり、動画のアニメーションキャラクターを検出したりできます。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。

   

Amazon Rekognition を使用する利点を以下に示します。

• 強力なイメージとビデオ分析をアプリに組み込む - Amazon Rekognition で信頼性の高いイメージおよびビデオ分析を行うために、コンピュータビジョンや深層学習の専門知識は不要です。API を使用すると、画像や動画の分析をあらゆるウェブ、モバイル、接続デバイスのアプリケーションに組み込むことができます。

   

• ディープラーニングベースの画像および動画分析 — Amazon Rekognition はディープラーニング技術を使用して、画像の正確な分析、画像内の顔の検出と比較、画像や動画内のラベル (オブジェクト、シーン、コンセプト) の検出を行います。画像を分析してさまざまなラベルが存在するかどうかを確認し、結果をフィルタリングしてラベルのセットやラベルカテゴリを含めたり除外したりできます。

   

• スケーラブルなイメージ分析 – Amazon Rekognition では、何百万ものイメージを分析できるため、大量の視覚データをキュレートし整理することができます。

   

• 画像の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 — Amazon Rekognition では、品質や色などの画像プロパティを分析できます。画像のシャープネス、明るさ、コントラストを決定できます。画像全体、前景、背景、バウンディングボックス付きのオブジェクト/ラベルの主な色も検出できます。

   

• AWS の他のサービスとの統合 - Amazon Rekognition は、Amazon S3 や AWS Lambda などの AWS の他のサービスとシームレスに連携するように設計されています。Amazon S3 イベントに応答して Lambda から直接 Amazon Rekognition API を呼び出すことができます。Amazon S3 と Lambda は、アプリケーションの需要に応じて自動的にスケールするため、スケーラブルで手頃な価格、かつ信頼性の高いイメージ分析アプリケーションを構築することができます。たとえば、人が来訪するたびに、ドアカメラが来訪者の写真を Amazon S3 にアップロードすることができます。これにより、Amazon Rekognition API オペレーションを使用してゲストを識別する Lambda 関数がトリガーされます。Amazon S3 に保存されているイメージで、データのロードや移動をすることなく、直接分析を実行することができます。AWS Identity and Access Management (IAM) のサポートにより、Amazon Rekognition API オペレーションへのアクセスを安全に制御することが容易になります。IAM を使用して、AWS ユーザーやグループを作成および管理し、デベロッパーやエンドユーザーに適切なアクセス権を付与できます。

   

• 低コスト - Amazon Rekognition では、分析したイメージおよびビデオの数と保存した顔のメタデータの量に応じて料金が決まります。最低料金や前払いの義務はありません。Amazon Rekognition の階層的料金モデルにより、無料で始められ、利用が増えるとさらに節約できます。

• 簡単なカスタマイズ-一部の Amazon Rekognition 画像分析 API では、独自のデータでトレーニングされたアダプタを作成することで、オブジェクトの分類と検出の精度を向上させることができます。サンプルイメージを提供して注釈を付けることで、特定のユースケースに合わせて調整されたアダプタを作成します。そうすれば、そのアダプターをサポートする操作を呼び出すときに、アダプターを指定できます。

Amazon Rekognition と HIPAA の適格性

これは HIPAA 対象サービスです。AWS、1996 年制定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されるべき医療情報 (PHI) の処理、保存、転送に関する詳細については、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、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。 end-to-end

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、選択した言語に対応する SDK をインストールし、Amazon Rekognition API をテストします。Amazon Rekognition でサポートされているプログラミング言語のリストについては、を参照してください。AWS SDK で Rekognition を使用

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. 保存されたビデオ分析の処理 – 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処理 – 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。