Rekognition の分析タイプについて - Amazon Rekognition
ラベルカスタムラベルFace Liveness による検出顔の検出と分析顔検索人物の動線個人用保護具有名人テキストの検出不適切または不快なコンテンツカスタマイズ一括分析

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Rekognition の分析タイプについて

Amazon Rekognition Image API と Amazon Rekognition Video API で実行できる分析のタイプは以下のとおりです。API の詳細については、「Rekognition の画像およびビデオオペレーションについて」を参照してください。

以下の表は、使用するメディアのタイプおよびユースケースに応じて使用すべきオペレーションを一覧にまとめたものです。

ユースケース メディアタイプ オペレーション
コンテンツのモデレーション イメージ DetectModerationLabels、StartMediaAnalysisJob、GetMediaAnalysisJob、ListMediaAnalysisJobs
保存済みビデオ

StartContentModeration、GetContentModeration

本人確認 イメージ CreateCollection、CreateUser、IndexFaces、AssociateFaces、SearchFacesByImage、SearchUsersByImage
保存済みビデオ CreateCollection、IndexFaces、StartFaceSearch、GetFaceSearch
ストリーミングビデオ (顔のライブネスの検出) CreateFaceLivenessSession、StartFaceLivenessSession、GetFaceLivenessSessionResults
顔分析 イメージ DetectFaces、CompareFaces
保存済みビデオ StartFaceDetection、GetFaceDetection
ストリーミングビデオ CreateStreamProcessor、StartStreamProcessor
オブジェクトとアクティビティの認識 イメージ DetectLabels
保存済みビデオ StartLabelDetection、GetLabelDetection
コネクテッドホーム ストリーミングビデオ StartStreamProcessor
メディア分析 保存済みビデオ StartSegmentDetection、GetSegmentDetection
職場の安全 イメージ DetectProtectiveEquipment
テキストの検出 イメージ DetectText
動画 StartTextDetection、GetTextDetection
人物の動線の検出 動画 StartPersonTracking、GetPersonTracking
有名人の認識 イメージ RecognizeCelebrities
動画 StartCelebrityRecognition、GetCelebrityRecognition
カスタムラベル検出 イメージ DetectCustomLabels
モデルトレーニング 「Custom Labels developer guide」を参照のこと

ラベル

ラベルとは、オブジェクト (花、木、テーブルなど)、イベント (結婚式、卒業式、誕生日会など)、概念 (風景、夜、自然など)、アクティビティ (走る、バスケットボールをするなど) のうちのいずれかを指します。Amazon Rekognition では、イメージやビデオ内のラベルを検出できます。詳細については、「オブジェクトおよび概念の検出」を参照してください。

Rekognition は、イメージや保存済みビデオから、大量のラベルリストを検出できます。また、ストリーミングビデオから少数のラベルを検出することもできます。

ラベルを検出するには、ユースケースに応じて次のオペレーションを使用します。

  • イメージ内のラベルを検出するには、DetectLabels を使用します。主要な色や画質といったイメージの特性を識別できます。実行するには、DetectLabels と共に IMAGE_PROPERTIES を入力パラメータとして使用します。

  • 保存済みビデオのラベルを検出するには、StartLabelDetection を使用します。保存済みビデオでは、主要な色や画質の検出はサポートされていません。

  • ストリーミングビデオのラベルを検出するには、CreateStreamProcessor を使用します。ストリーミングビデオでは、主要な色や画質の検出はサポートされていません。

イメージと保存済みビデオの両方で返すラベルの種類は、包含フィルターと除外フィルターのオプションを使用することで指定できます。

カスタムラベル

Amazon Rekognition カスタムラベルは、機械学習モデルをトレーニングすることで、ビジネスニーズに固有のイメージ内のオブジェクトやシーンを識別できます。たとえば、モデルをトレーニングして、ロゴを検出したり、組立ラインでエンジニアリング機械部品を検出したりできます。

注記

Amazon Rekognition カスタムラベルの詳細については、[Amazon Rekognition カスタムラベル開発者ガイド] を参照してください。

Amazon Rekognition には、機械学習モデルの作成、トレーニング、評価、実行に使用するコンソールが用意されています。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 カスタムラベルを使い始める] を参照してください。Amazon Rekognition カスタムラベル API を使用して、モデルをトレーニングおよび実行することもできます。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 SDK を使い始める] を参照してください。

トレーニングされたモデルを使用してイメージを分析するには、DetectCustomLabels を使用します。

Face Liveness による検出

Amazon Rekognition Face Liveness を使用すると、顔での本人確認をパスしたユーザーが実際にカメラの前に存在しており、そのユーザーをかたった偽者ではないことを、確認できます。Face Liveness は、カメラにしかけられたなりすまし攻撃やカメラを回避する攻撃を検出する機能です。Face Liveness のチェックはユーザーが短い自撮り動画を撮影することで完了し、それにより Liveness のスコアが返されます。Face Liveness は確率的計算で算出され、チェック後に信頼スコア (0～100) が返されます。スコアが高いほど、チェックした人物が実在している確実性が高くなります。

Face Liveness の詳細については、「顔のライブネスの検出」を参照してください。

顔の検出と分析

Amazon Rekognition では、イメージおよび保存済みビデオ内の顔を検出できます。Amazon Rekognition を使用すると、以下に関する情報を取得できます。

  • イメージまたはビデオで顔が検出された場所

  • 顔のランドマーク (目の位置など)

  • イメージ内で顔を覆っている物の有無

  • 確認できる感情 (うれしい、悲しいなど)

  • イメージ内にいる人の視線の方向

性別や年齢といった人口統計的情報を読み取ることもできます。また、イメージ内の顔を、別のイメージで検出された顔と比較することもできます。顔に関する情報を保存して、後で取得することもできます。詳細については、「顔の検出と分析」を参照してください。

イメージから顔を検出するときは DetectFaces を使用します。保存済みビデオから顔を検出するときは StartFaceDetection を使用します。

顔検索

Amazon Rekognition では顔を検索することができます。顔情報は、コレクションと呼ばれるコンテナ内にインデックス付けされます。これにより、コレクション内の顔情報を、イメージ、保存済みビデオ、ストリーミングビデオで検出された顔と照合することができます。詳細については、「コレクション内での顔の検索」。

イメージから既知の顔を検索するときは DetectFaces を使用します。保存済みビデオで顔を検索するときは StartFaceDetection を使用します。ストリーミングビデオで既知の顔を検索するときは CreateStreamProcessor を使用します。

人物の動線

Amazon Rekognition では、保存されたビデオで検出された人物のパスを追跡できます。Amazon Rekognition Video は、ビデオで検出された人物のパス追跡、顔の詳細、およびフレーム内の位置情報を提供します。詳細については、「人物の動線の検出」を参照してください。

保存済みビデオから人物を検出するときは StartPersonTracking を使用します。

個人用保護具

Amazon Rekognition では、イメージ内で検出された人物が着用している個人用保護具 (PPE) を検出できます。Amazon Rekognition は、フェイスカバー、ハンドカバー、ヘッドカバーを検出します。Amazon Rekognition は、PPE のアイテムが適切な体の部位をカバーしているかどうかを予測します。検出された人物や PPE アイテムの境界ボックスを取得することもできます。詳細については、「個人用保護具を検出する。」を参照してください。

イメージから PPE を検出するときは DetectProtectiveEquipment を使用します。

有名人

Amazon Rekognition では、イメージや保存されたビデオに写っている多数の有名人を認識できます。イメージで有名人の顔が写っている場所、顔の特徴、表情に関する情報を取得できます。保存済みビデオ全体で表示される有名人の追跡情報を取得できます。また、認識されている有名人について、感情表現や性別の提示などの詳細情報を得ることもできます。詳細については、「有名人の認識」を参照してください。

イメージから有名人を識別するときは RecognizeCelebrities を使用します。保存済みビデオから有名人を識別するときは StartCelebrityRecognition を使用します。

テキストの検出

Amazon Rekognition Text in Image は、イメージ内のテキストを検出し、機械判読可能なテキストに変換することができます。詳細については、「テキストの検出」を参照してください。

イメージからテキストを検出するときは DetectText を使用します。

不適切または不快なコンテンツ

Amazon Rekognition では、イメージや保存されたビデオにアダルトコンテンツや暴力的なコンテンツが含まれていないかどうかを分析できます。詳細については、「コンテンツのモデレーション」を参照してください。

イメージから PPE を検出するときは DetectModerationLabels を使用します。保存済みビデオから適切でない内容を検出するときは StartContentModeration を使用します。

カスタマイズ

Rekognition で利用できる特定のイメージ分析 API を使用すると、ユーザー独自のデータでトレーニングされたカスタムアダプターを作成することにより、深層学習モデルの精度を高めることができます。アダプターとは、Rekognition の事前トレーニング済み深層学習モデルにプラグインされるコンポーネントで、ユーザーのイメージに基づく専門知識によりモデルの精度を高めます。アダプターは、サンプルイメージを提供しこれに注釈をつけることにより、ニーズに合うようにトレーニングします。

アダプターを作成すると、AdapterID が提供されます。この AdapterID をオペレーションに提供することで、作成したアダプターを使用するように指定できます。例えば、AdapterId を、同期的にイメージを分析する DetectModerationLabels API に提供するとします。リクエストの一部で AdapterID を指定すると、Rekognition が自動的にこれを使用し、イメージの予測精度を高めます。こうして、Rekognition の機能を活用しつつニーズに合わせてこれをカスタマイズすることができます。

StartMediaAnalysisJob API を使用して、イメージの予測を一括で取得することもできます。詳細については「Bulk analysis」を参照してください。

Rekognition のコンソールにイメージをアップロードし分析を実行すると、Rekognition のオペレーションの精度を評価できます。Rekognition は選択した機能を使ってイメージに注釈を付けます。その後、予測を検証し、検証済みの予測を使って、アダプターを作成することで恩恵を受けるラベルはどれかを判断できます。

現在ご利用いただけるのは、DetectModerationLabels の付いたアダプターです。アダプターの作成および使用に関する詳細は、「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。

一括分析

Rekognition の一括分析を使用すると、StartMediaAnalysisJob オペレーションと併せてマニフェストファイルを使用することにより、大量のイメージのコレクションを非同期的に処理できます。詳細については「Bulk analysis」を参照してください。