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非ストレージおよびストレージAPIオペレーションについて
Amazon Rekognition には 2 種類のAPIオペレーションがあります。1 つは Amazon Rekognition によって情報が保存されない非ストレージ型オペレーションで、もう 1 つは Amazon Rekognition によって特定の顔情報が保存されるストレージ型オペレーションです。
非ストレージ型オペレーション
Amazon Rekognition では、イメージに対して以下の非ストレージAPIオペレーションが用意されています。
Amazon Rekognition では、動画に対して以下の非ストレージAPIオペレーションが用意されています。
API オペレーション呼び出しを行うと、Amazon Rekognition は入力イメージについて検出された情報を保持しないため、これらは非ストレージオペレーションと呼ばれます。他のすべての Amazon Rekognition APIオペレーションと同様に、非ストレージAPIオペレーションでは入力イメージのバイトは保持されません。
次のシナリオ例は、非ストレージAPIオペレーションをアプリケーションに統合する場所を示しています。各シナリオでは、イメージのローカルリポジトリがあることを想定しています。
例 1: ローカルリポジトリ内で、特定のラベルを含むイメージを検索するアプリケーション
最初に、次に示すように Amazon Rekognition DetectLabels オペレーションを使用してリポジトリ内のイメージごとにラベル (オブジェクトと概念) を検出し、クライアント側のインデックスを構築します。
Label ImageID tree image-1 flower image-1 mountain image-1 tulip image-2 flower image-2 apple image-3
次に、このインデックスを検索することで、ローカルリポジトリ内で特定のラベルを含むイメージを見つけることができます。たとえば、樹木を含むイメージを表示します。
Amazon Rekognition で検出するラベルごとに、信頼値が関連付けられます。信頼値は、入力イメージにそのラベルが含まれている確率 (信頼度) を示します。この信頼値を使用して、検出の信頼度に関するアプリケーションの要件に応じて、ラベルに対するクライアント側の追加のフィルタリングを実行できます。たとえば、正確なラベルを必要とする場合は、信頼度の高い (95% 以上) ラベルに絞り込んで選択します。信頼値がそれほど高くなくてもよい場合は、信頼値が低い (50% 程度) ラベルに絞り込んで選択してください。
例 2: 強化した顔イメージを表示するアプリケーション
まず、Amazon Rekognition DetectFaces オペレーションを使用してローカルリポジトリ内のイメージごとに顔を検出し、クライアント側のインデックスを構築できます。検出された顔ごとに、境界ボックス、顔の特徴 (口や耳の位置)、顔の属性 (性別など) を含むメタデータが返されます。次に示すように、このメタデータはクライアント側のローカルインデックスに保存できます。
ImageID FaceID FaceMetaData image-1 face-1 <boundingbox>, etc. image-1 face-2 <boundingbox>, etc. image-1 face-3 <boundingbox>, etc. ...
このインデックスでは、プライマリキーは ImageID と FaceID の組み合わせです。
次に、このインデックス内の情報を使用して、アプリケーションでローカルリポジトリのイメージを表示するときのイメージを強化できます。たとえば、境界ボックスを顔の周囲に配置したり、顔の特徴を強調したりできます。
ストレージベースのAPIオペレーション
Amazon Rekognition Image は IndexFacesオペレーションをサポートしています。このオペレーションを使用して、イメージ内の顔を検出し、Amazon Rekognition コレクションで検出された顔の特徴に関する情報を保持できます。これは、サービスがサーバーに情報を保持するため、ストレージベースのAPIオペレーションの例です。
Amazon Rekognition Image には、次のストレージAPIオペレーションが用意されています。
Amazon Rekognition Video には、次のストレージAPIオペレーションが用意されています。
顔情報を保存するには、まずアカウントのいずれかのAWSリージョンに顔コレクションを作成する必要があります。この顔コレクションは、IndexFaces オペレーションを呼び出すときに指定します。顔コレクションを作成して、すべての顔の特徴情報を保存すると、コレクション内で一致する顔を検索できます。たとえば、イメージ内で最も大きい顔を検出し、一致する顔がないかコレクションを検索するには、searchFacesByImage. を呼び出します。
IndexFaces によってコレクション内に保存された顔情報は、Amazon Rekognition Video オペレーションで利用することができます。例えば、 を呼び出すことで、既存のコレクション内の顔と一致する人物を動画で検索できますStartFaceSearch。
コレクションの作成および管理については、「コレクション内での顔の検索」を参照してください。
注記
コレクションには、顔の数学的表現である顔ベクトルが保存されます。コレクションには顔の画像は保存されません。
例 1: ビルへの立ち入りを認証するアプリケーション
まず、IndexFaces オペレーションを使用して、バッジのスキャンイメージを保存する顔コレクションを作成します。これにより、顔が抽出され、検索可能なイメージベクトルとして保管されます。次に、従業員が建物に入る際に従業員の顔のイメージが撮影されて SearchFacesByImage オペレーションに送信されます。十分に高い類似スコア (99% など) で顔が一致すると、この社員を認証できます。
