ディープラーニングを利用した画像認識・分析を実装できるAmazon Rekognitionを解説

Amazon Rekognition は、ディープラーニングに基づいた画像認識および画像分析をアプリケーションに簡単に追加できるサービスです。画像の検索・検証・整理を実施して、画像内の物体・場面・顔の検出、有名人の認識、画像の比較および不適切なコンテンツの識別などを行えます。本コラムでは、Amazon Rekognitionの魅力を解説していきます。

Amazon Rekognitionが持つ機能

Amazon RekognitionはAWSが展開しているサービスの一つで、画像認識の処理を手軽に追加できるものです。ここでは、Amazon Rekognitionが持つ機能を順番にみていきましょう。

顔抽出・ラベル付け

機械学習の知識がなくても、静止画像や動画を分析して、映り込んでいる物体や人の活動などに自動でラベル付けができます。ディープラーニングを利用してAWSが教育を施したAIを用い、自動でラベル付けを実施可能です。また固有の物体だけではなく、スポーツの試合や日常生活、アウトドアなど人の活動などに関しても特定可能です。独自にAI(の学習モデル)をトレーニングして、ソーシャルメディアでの会社のロゴ検索や、機械部品の選別などにも利用できます。

不適切なコンテンツ抽出

アダルトや暴力的な内容などの不適切な静止画像コンテンツや動画コンテンツも特定できます。Amazon
Rekognitionでは、安全でないコンテンツのカテゴリにラベルを付け、フィルタで処理することが可能です。信頼度のしきい値などの調整が可能で、フィルタされすぎると感じる場合には都度微調整をかけることができます。

テキスト検出

静止画像や動画のテキスト情報を検出できます。例えば、マラソンランナーの歪んだゼッケンの番号や、製品パッケージのテキストなどが検出可能です。

顔分析

画像に人が写っている場合は、性別や年齢、眼鏡の有無、目の大きさなどの情報を取得できます。あらかじめ比較のために保存した画像も考慮でき、顔が時間と共にどう変化するかも分析できるため、容易に静止画像や動画の人物を特定できるでしょう。

なお、Amazon Rekognitionが提供する動画と画像ライブラリにデータが存在する有名人を素早く特定することもできます。Amazon Rekognitionを活用したプロモーション活動などで使用すれば、顧客により印象づけることができるでしょう。

PPEの検出

PPEは、Personal Protective Equipmentの略で、いわゆる工事現場などの保護器具のことです。PPEには、フェイスカバー (フェイスマスク)、ハンドカバー (手袋)、ヘッドカバー (ヘルメット)などの種類があります。これらのPPEについて、装着の有無や摩耗の程度などまで検知できます。

Amazon Rekognitionの利用メリット

Amazon Rekognitionには、その機能から複数のメリットが存在します。ここでは、そのメリットを順番にみていきましょう。

現場での事故などを防止できる

PPEの装着について、Amazon Rekognitionの公式サイトでは特にこのメリットを明確に打ち出しています。PPEの装着有無だけではなく、PPE摩耗予測なども可能で、PPEの不備による事故のリスクを減らせることが魅力です。この機能はPPE以外の物体でも効果を発揮し、後述するユースケース「物体に対する異常検知」のような形で使用できます。

監視カメラを複数人でチェックする必要がなくなる

監視カメラの映像から対象者と同じ顔の人を検出でき、かつ時間経過による顔の変化も考慮できるので、複数人で血眼になりながら監視カメラの映像や写真をチェックする必要がなくなります。デジタルにチェックできるようになることで、人間がチェックするよりも特定の可能性は上がるでしょう。後述する「公共の安全性を守る」にてユースケースをお伝えします。

より厳格な顔の確認が可能になる

顔分析で性別や年代を測れ、レジのカメラと連動させることで効率よく正確な顧客データを取れます。また、信頼性のパラメータを上げておけば、顔認証などにも利用できるでしょう。後述する「顔検知・分析を利用したユーザー認証」にてユースケースをお伝えします。

Amazon Rekognitionのユースケース

Amazon Rekognitionは、画像認識および画像分析のニーズがある場面で効果を発揮できます。ここでは、Amazon Rekognitionの使用が想定される場面をみていきましょう。

物体に対する異常検知

正常状態の物体の画像と、異常状態の物体の画像を準備し、ラベルを作成して学習させれば、外観検査モデルを容易に構築できます。例えば、農業において異常状態の作物と正常状態の作物を見分ける、飲料のビンに亀裂などがないかを見分けるなど、用途は多岐に渡るでしょう。

公共の安全性を守る

Amazon Rekognitionは、行方不明者の捜索、犯罪の防止などに役立つと公式サイトで明示されています。最終的には人間による判断が必要と注意書きはあるものの、顔の検知・分析が可能になることで、指名手配犯や行方不明者の捜索は、今までよりも格段に効率的になるでしょう。

顔検知・分析を利用したユーザー認証

現在、認証で一般的なのはパスワードやカード、指紋などの使用です。しかし、これらの手段では、パスワードやカードの窃取や、指紋のコピーなどにより、認証が突破されるリスクが存在します。顔分析ができるようになれば、ユーザーIDと顔のメタデータを紐づけることにより、従来よりも厳格な認証が可能になるでしょう。

Amazon Rekognitionの導入事例

Amazon Rekognitionは既に複数の現場に導入されています。ここからは、実際の導入事例をみていきましょう。

クラウドAIを活用した不正監視サービスをリリース

クラウドAIで受験中の録画動画を自動監視・解析し、厳正厳格な試験を実現する新サービスがリリースされています。

コロナウイルスの影響でオンライン受験を実施する試験も増えてきていますが、同時に「替え玉受験」や「カンニング」などのリスクが増えてきているのも事実です。そのようなオンライン試験におけるリスクを防止するために、Amazon Rekognitionが活用されています。録画された受験中の動画をAmazon Rekognitionが自動解析してくれるため、効率的に不正の可能性を洗い出せます。詳細は下記記事をご参照ください。

クラウドAIを活用した不正監視サービスをリリース

顔認識で自社データベース内の写真を検索

とある大手メディアには毎日大量の写真が集まってきており、その数は年間で1600万枚に達します。こうした膨大な写真から、社内の利用者が自身のニーズに合った写真を自由に使えるよう、新たにAmazon Rekognitionを利用して、顔認識で自社データベース内の写真を検索できる画像検索システムをリリースしました。既に配信された写真の人物がデータベース化されており、日々の写真や過去写真から人物登録を自動化しています。これまで写真編集スタッフが取材記録をもとに探していた写真を効率よく検索でき、作業の大幅な時間短縮を実現しました。

画像の膨大なトリミング・リサイズ作業を自動化

大手新聞社は日々多くの報道写真を扱っていますが、サービスに応じて、拡大、縮小、切り抜きなどの加工が必要になり、写真の構図や内容の1枚1枚の人的判断が負担になっていました。そこで、Amazon Rekognitionの顔分析を利用したところ、手作業を伴わずに顔の位置や大きさ、人数、写真の構図を瞬時に解析でき、オリジナル画像の内容を損なうことなくトリミングやリサイズなどの加工が可能になりました。

Amazon Rekognitionの料金

Amazon Rekognitionには2つの料金があります。

画像分析の料金

画像分析:画像を分析するたびに課金される。単一の画像に対する複数の処理も複数画像の処理としてカウントされます。

ストレージ料金

顔のデータの保存:顔データの保存に対してストレージ料金が課金されます
なお、無料利用枠もあり、利用開始から12ヵ月間は無料で5000枚/月の画像を分析し、1000個/月の顔データを保存できます。料金の詳細は下記公式ページをご覧ください。

Amazon Rekognitionの料金(AWS)別ウィンドウで開きます

Amazon Rekognitionで効果的な画像認識・分析技術の活用を

Amazon Rekognitionは、ディープラーニングを利用した画像認識の処理を手軽に追加できます。画像やビデオを分析してのラベル付けや、不適切なコンテンツ検出、顔分析・検索なども実施可能です。カメラ監視の人数削減や、より厳格な顔の確認などの効果が期待できるでしょう。

Amazon Rekognitionで効果的に画像認識・分析技術を活用し、自社のビジネスをスケールさせていきましょう。

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