[速報] 画像分析サービス Amazon Rekognition が発表されました #reinvent

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はじめに

清水です。re:Invent2016 Day1 Keynoteにて画像分析を行える新サービス Amazon Rekognition が発表されました。

reko-000

深層学習(Deep Learning)による画像検出と認識が行えるサービスです。

何ができるサービスか?

深層学習による画像検出と認識ということですが、具体的にどんなことができるのでしょうか?公式ペー ジに掲載されていた例を元にまとめてみます。

Object and scene detection(画像に写っている物と状況の分析)
画像ファイルを入力として、その入力画像には、人物、岩、森、マウンテンバイク、アウトドアなどが、 含まれている、という分析結果が得られます。分析結果はラベル(人物、岩、など)とそれぞれの精度(90%)の情報から構成されます。
Facial analysis(表情分析)
こちらも画像ファイルを入力として、入力画像の人の顔について、Eyes are open(瞳が開いている)、Happy(幸せそう)、Smiling(笑っている)などのラベルと、その精度情報が分析結果として得られます。
Face comparison(顔の類似度比較)
2つの画像ファイル、または画像ファイルと以前に認識した顔の情報(顔ベクトル)を入力として、同じ人かを類似度(Similarity)の数値で分析できます。

やってみた

RekognitionはSDKを使いアプリケーションなどと連携して使用されることが想定されていますが、Management Consoleにはデモ機能があり、手軽にどんな結果が得られるかの確認ができます。 さっそくこちらを使ってみました。なおRekognitionは現在、US East (Northern Virginia)、US West (Oregon)、Europe (Ireland)のリージョンでのみ使用可能とのことです。今回はUS East (Northern Virginia)で試してみました。

Management Consoleを開いてみると、Try DemoのボタンとDownload SDKsのリンクがあります。 Try Demoをクリックしてデモ画面へ進みます。

reko-001

Object and scene detectionのデモ画面が表示され、Sample画像の分析結果が得られます。スケボー、スポーツ、などの状況が適切に分析されていることがわかります。

reko-002

続いて、分析したい画像をアップロードしてみます。 画面中央下部のUploadボタンをクリックして、ダイアログから分析したい画像を選択します。

今回は先日のAWSコンサルティング部合宿にて卓球をしている弊社メンバーの写真を入力画像として使用してみました。アップロードが終了すると、すぐに分析結果が得られました。

reko-003

分析結果として、People, Person, Humanなどの他、 きちんとPing Pongつまり卓球を行っていることが分析されていました!すごい。

また、分析結果についてはManagement Console上でResponseというかたちでJSON形式のデータが確認できました。精度50%以上のものが列挙されているようです。きちんと「Blackboard(黒板)」のラベルも付与されていますね。

{
    "Labels": [
        {
            "Confidence": 98.57548522949219,
            "Name": "People"
        },
        {
            "Confidence": 98.57552337646484,
            "Name": "Person"
        },
        {
            "Confidence": 98.47394561767578,
            "Name": "Human"
        },
        {
            "Confidence": 75.91724395751953,
            "Name": "Cafeteria"
        },
        {
            "Confidence": 75.91724395751953,
            "Name": "Restaurant"
        },
        {
            "Confidence": 67.54232025146484,
            "Name": "Ping Pong"
        },
        {
            "Confidence": 67.54232025146484,
            "Name": "Sport"
        },
        {
            "Confidence": 64.42754364013672,
            "Name": "Classroom"
        },
        {
            "Confidence": 62.74812316894531,
            "Name": "Cafe"
        },
        {
            "Confidence": 62.74812316894531,
            "Name": "Food Court"
        },
        {
            "Confidence": 60.79604721069336,
            "Name": "Blackboard"
        },
        {
            "Confidence": 59.31776809692383,
            "Name": "Apartment"
        },
        {
            "Confidence": 59.31776809692383,
            "Name": "Housing"
        },
        {
            "Confidence": 59.31776809692383,
            "Name": "Indoors"
        },
        {
            "Confidence": 59.31776809692383,
            "Name": "Room"
        },
        {
            "Confidence": 54.8029670715332,
            "Name": "Home Decor"
        },
        {
            "Confidence": 54.8029670715332,
            "Name": "Linen"
        },
        {
            "Confidence": 54.8029670715332,
            "Name": "Tablecloth"
        },
        {
            "Confidence": 52.919273376464844,
            "Name": "Interior Design"
        },
        {
            "Confidence": 51.997554779052734,
            "Name": "Dining Room"
        },
        {
            "Confidence": 50.84735870361328,
            "Name": "Apparel"
        },
        {
            "Confidence": 50.84735870361328,
            "Name": "Clothing"
        },
        {
            "Confidence": 50.61591339111328,
            "Name": "Chair"
        },
        {
            "Confidence": 50.61591339111328,
            "Name": "Furniture"
        }
    ]
}

おわりに

re:Invent2016 Day1 Keynoteにて発表された深層学習による画像分析サービス Amazon Rekognition についてお伝えしました。デモ機能を使ってみた感触としては、こんなに簡単に高度な画像分析ができるのか!というものです。アプリケーションとの連携で色々なサービスへの発展ができるのではないかと思います。
今回さわってみたObject and scene detectioの他にもFacial analysisやFace comparisonのデモ機能、そして肝心のSDKとの連携についても、追ってまとめてみたいと思います。