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Amazon Rekognition(AWS Rekognition)とは

Amazon Rekognition （AWS Rekognition）は、機械学習の専門知識を必要とせずに、画像認識やビデオ分析機能を実現できるAWSのサービスです。 Amazon Rekognitionには、画像に写っている物体の認識、シーンの分析、テキストの抽出、顔検出などさまざまな機能があります。 物体認識では自転車や人を検出することができます。例えば、人が何人映っているかを数えたり、顔画像を使って同じ人かどうか判定したりすることもできます。 さらに顔検出については、性別や年齢、笑顔度を推定したり、ひげの有り無し、めがねをかけているかの判定などもできます。 一般的に機械学習の処理を自分で実装するには専門知識が必要です。また、大量の学習データセットが必要です。Amazon Rekognitionのシステムでは、専門知識なく使えるようにセットアップされていますし、学習データは既に準備されています。 ユーザーは専門知識や経験は必要ありません。処理対象の画像やビデオを準備してAmazon Rekognitionを使用することで、画像認識処理を行うことができます。

Amazon Rekognitionの機能

Amazon Rekognition（AWS Rekognition）では、物体の特定、シーン認識、顔検出、テキスト検出、有名人の認識、PPEの検出といった機能があります。ビデオと静止画に対してこれらの処理を行うことができます。 物体の特定 画像内の物体（自転車、人、岩など）を検出します。 シーン認識 画像のシーン（駐車場、都市、室内など）を判定します。 カスタムラベル 物体やシーン認識では、AWSがすでに準備した学習データセットを使います。これに対して、カスタムラベルはユーザーが画像データを準備して学習させることができます。これによって、特定の商品やロゴなど、AWSに準備されていない画像を認識させることができます。 顔検出 画像内の人の顔を検出します。さらに性別、年齢、メガネをかけているかなどの情報を取得することもできます。 テキスト検出 標識や、商品のパッケージ等、画像内に含まれるテキストを検出します。曲がっていたりゆがんでいても読み取ることができます。 有名人の認識 特定の有名人を判定します。 PPEの検出 PPEとはPersonal Protective Equipmentのことで、防護具の意味です。 フェイスマスク、手袋、ヘルメットをつけているかどうかを判定することができます。

Amazon Rekognitionの料金

Amazon Rekognition では Image（静止画）、Video（ビデオ）、カスタムラベルの機能によって、料金体系が決まっています。 それでは以下で解説します。 ・Amazon Rekognition Image Amazon Rekognition Image では、以下2種類の料金があります。 まず画像分析の場合、API を使用して1枚画像を分析するたびに料金が発生します。 さらに顔検索を使う場合、Amazon Rekognitionが一致を検索するために顔メタデータのレポジトリを保存する必要があり、このストレージ料金が月ごとに課金されます。 ・Amazon Rekognition Video Amazon Rekognition Video では 以下2種類の料金があります。 まずビデオ分析について、API で実行されたビデオ分析に対して、1分ごとに料金が発生します。さらに顔検索を使う場合、Amazon Rekognition が一致を検索するために顔メタデータのレポジトリを保存する必要があり、このストレージ料金が月ごとに課金されます。 ・Amazon Rekognition カスタムラベル Rekognition カスタムラベルを使用する場合は、トレーニングが必要です。トレーニングと認識処理のそれぞれについて課金されます。 まず、Amazon Rekognition カスタムラベルでモデルを構築する場合は、トレーニングの時間あたりの料金が発生します。トレーニング時間は、データセットの画像枚数やラベル数などの要素によって変わります。 さらに、カスタムモデルを使って、認識処理を実行する場合にこれらの処理に必要なリソースのコストが実行時間ごとにかかります。

Amazon Rekognitionの手順

顔画像の分析を例に、Amazon Rekognitonの簡単な使用手順を以下に示します。 ・AWS マネジメントコンソールを開き、Rekognitionを検索します。 ・Amazon Rekognitionコンソールが検索結果に出ますので、これを開きます。 ・左側にあるナビゲーションパネルで Facial analysis （顔の分析）を選びます。これが、顔分析の機能です。 ・Uploadボタンをクリックして、何か人の顔が映った画像をアップロードします。 なお、すでに準備されているサンプル画像を使うボタンがありますが、こちらでもかまいません。 するとすぐに検出結果が確認できます。 さらに性別や推定年齢、笑顔度といった詳細な解析結果も表示されます。 また、Resultボタン、Responseボタンをクリックすると、リクエストおよび結果がJSONフォーマットで表示されます。これらは、APIからAmazon Rekognitionを使用する時に活用できます。 ここではシンプルな顔分析で例を示しましたが、他の機能についても動作可能なサンプルが用意されています。 また、API経由でAmazon Rekognitionを実行することも、もちろん可能です。 基本的には処理対象の画像をS3にあらかじめ上げておき、APIからコマンドを送るとレスポンスが帰ってくる手順となります。以下に顔比較を行う場合のサンプルを示します。

aws --region ap-northeast-1 rekognition compare-faces\
--source-image '{"S3Object" : {"Bucket": "rekognitiontest","Name":"InImage.jpg"}}'\
--target-image '{"S3Object":{"Bucket":"rekognitiontest","Name":"AnotherAngle.jpg"}}'

Amazon Rekognitionの使用例

Amazon Rekognitionの使用例（ユースケース）を示します。 自動広告追加 Amazon Rekognitionで、広告追加マーカ（複数の黒フレーム）を検出することで、ビデオに自動的に広告を入れる処理を実現できます。 VOD用のコンテンツ処理 アーカイブされた映像をビデオオンデマンド用にすることができます。例えば、SMPTE カラーバーとエンドクレジットの始まりを検出して、ビデオの終わりのタイミングを検出して、次のおすすめビデオへのリンクを自動追加する処理が実現できます。

Amazon Rekognitionまとめ

Amazon Rekognitionについて紹介しました。 Amazon Rekognition（AWS Rekognition）は、機械学習の専門知識なしに使えるAWSの画像認識サービスです。物体の特定、シーン認識、顔検出、テキスト検出といった画像認識処理を行うことができます。 物体の特定では自転車や人といった、特定の物を検出することができます。これを用いて例えば、人が何人映っているかを数えたり、顔画像を使って同じ人かどうか判定したりすることもできます。 さらに顔検出については、性別や年齢、笑顔度を推定したり、ひげの有り無し、めがねをかけているかの判定などもできます。 これらの処理はAWS側であらかじめ準備された学習データセットを使用するため、ユーザーは専門知識を知っておく必要がありません。さらに、特定の商品やロゴなどの画像認識を行いたい場合には、カスタムラベル機能を使うことで、ユーザーがモデルを構築することも可能です。 本記事ではこれらの機能紹介と、簡単にAmazon Rekognition（AWS Rekognition）を試す手順も紹介しました。]]>