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Amazon Rekognition とは

Amazon Rekognition は、クラウドベースの画像およびビデオ分析サービスであり、アプリケーションに高度なコンピュータビジョン機能を簡単に追加できます。このサービスは、実証済みの深層学習テクノロジを活用しており、機械学習の専門知識がなくても利用できます。Amazon Rekognition には、Amazon S3 に保存されているイメージファイルやビデオファイルを即座に分析できる、シンプルで使いやすい API が含まれています。

Rekognition の API を使用することで、物体検出、テキスト検出、安全でないコンテンツの検出、画像/ビデオ分析、顔比較などの機能をアプリケーションに追加できます。Amazon Rekognition の顔認識 API を使用すると、ユーザー認証、カタログ作成、人数のカウント、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。

このサービスは、Amazon のコンピュータビジョン科学者が開発したものと同じ、実証済みの非常にスケーラブルな深層学習テクノロジに基づいており、日々何十億もの画像やビデオを分析できます。Rekognition は新しいデータから継続的に学習し、新しいラベルや機能が頻繁に追加されています。

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。

主な機能

画像分析:

ビデオ分析:

ユースケース

検索可能なメディアライブラリ - Rekognition は画像やビデオ内のラベル、物体、概念、シーンを検出します。この視覚的コンテンツ分析に基づいて、これらのラベルを検索可能にすることができます。検索可能な画像およびビデオライブラリの構築に役立ちます。

顔に基づいたユーザーの本人確認 - 画像内の顔と参照用の顔画像を比較してユーザーの本人確認を行います。アプリケーションでの本人確認に役立ちます。

顔のライブネス検出 - Rekognition の顔のライブネスチェックは、デベロッパーが顔に基づいた本人確認時の不正を抑止できるように設計された、フルマネージドの機械学習 (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ていて、ユーザーの顔になりすましている悪質な行為者で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、カメラに提示さ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。

顔検索 - 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、画像、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。顔に基づいて人物を検索するには、顔をインデックス化してから、顔を検索する必要があります。

安全でないコンテンツの検出 - 画像やビデオ内の露骨な描写、不適切な内容、暴力的な表現を検出し、フィルタリングします。ラベルを使用して、ビジネスニーズに基づいた詳細なフィルタリングが可能です。Content Moderation API は、検出されたラベル (物体や概念) の階層リストと信頼スコアも返します。これらのオブジェクト/ラベルによって、安全でないコンテンツの特定のカテゴリがわかるため、大量のユーザー生成コンテンツ (UGC) を細かくフィルター処理して管理できます。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ます。これにより、トレーニングデータとして提供した画像と同様のものに対して、処理パフォーマンスが向上します。

個人用保護具の検出 - さまざまな業界の安全コンプライアンスの遵守をモニタリングするために、画像内の個人用保護具を検出します。不適切な装備を検出して安全でない状況に自動的にフラグ付けして、これらの状況に関するアラートを受け取ることができます。これにより、コンプライアンスとトレーニングを改善できます。

有名人の認識 - 政治家、アスリート、俳優、ミュージシャンなど、さまざまなカテゴリの有名人を画像やビデオ内で認識します。有名人の出現は名前を指定しなくても特定できます。

テキスト検出 - 視覚的検索やメタデータ抽出のために画像内のテキストを検出し、抽出します。さまざまなフォントやスタイルに対応しています。標識やバナーのテキストを処理するために向きを検出します。

カスタムラベル - ロゴ検出など、ビジネスユースケースに固有のカスタム物体、概念、シーンを識別します。ニッチな物体や独自の物体を処理するようにカスタム分類モデルをトレーニングできます。これにより、汎用の分類モデルと比べて主要な物体に対する精度が向上します。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。

利点

強力な画像およびビデオ分析をアプリケーションに統合 - 専門知識がなくても、正確な画像およびビデオ分析をアプリケーションに追加できます。Amazon Rekognition API を使用すると、機械学習の知識がなくても深層学習による分析が可能になります。ウェブ、モバイル、デバイスアプリケーションにコンピュータビジョン機能をすばやく組み込むことができます。

深層学習ベースの画像およびビデオ分析 - 深層学習を使用して画像やビデオを高精度で分析します。Amazon Rekognition はラベル、物体、シーン、顔、有名人を検出できます。検出した結果は、特定のラベルを含む/除外するようにフィルタリングできます。

スケーラブルな画像分析 - 数百万もの画像を分析して、大規模な視覚的データセットを整理します。増大し続ける画像ライブラリとトラフィックを処理するようにスケールします。キャパシティーを計画する必要がなく、使用分のみお支払いいただきます。

画像プロパティに基づく分析とフィルタリング - 画質、色、視覚的コンテンツなどのプロパティに基づいて画像の分析とフィルタリングを行い、画像のシャープネス、明るさ、コントラストを検出します。

AWS の他のサービスとの統合 - Amazon Rekognition は S3 および Lambda とすぐに統合できます。Lambda から Amazon Rekognition の API を呼び出して、Amazon S3 内の画像を移動させずに処理できます。Rekognition は、AWS IAM を使用したスケーラビリティとセキュリティを標準で備えています。

低コスト - 従量課金制であり、最低利用料金や契約期間のコミットメントはありません。まずは無料利用枠から開始できます。段階的な料金設定のため、使用量が増えるほどお得になります。自社ソリューションと比べ、より高い費用対効果を得られます。

シンプルなカスタマイズ - アダプターを使用してユースケースに合わせて精度をカスタマイズできます。サンプル画像を提供してアダプターをトレーニングします。特定のドメインに対する物体とラベルの検出が向上します。機械学習の専門知識がなくても、簡単に分析をカスタマイズできます。

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 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。