(レポート) MAC302: Amazon Rekognition Easy-to-Use Deep Learning-based Image Recogunition #reinvent
こんにちは、せーの@re:Inventです。今回はre:Inventで紹介された画像認識の新サービス「Amazon Rekognition」のセッションをご紹介します。
レポート
- 画像は普遍的、いたるところにあり、本質的である
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画像の取得枚数は年ごとに加速度的に増えていき2017年には1兆2千億枚にまで爆発的に増える
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S3に保管される画像の枚数もそれに伴い爆発的に増えている
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Amazon Rekognitionは4つの機能がある
- オブジェクトの認識機能
- 顔認識機能
- 個人比較
- 顔認証機能
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オブジェクトの認識機能
- 画像からオブジェクト、シーン、コンセプトの探索してラベリングする
- 確からしさを100分率で表す
- 利用例
- 画像共有アプリの検索
- 旅行レンタルマーケットでホストがアップロードする写真にタグ付け
- 旅行サイトで掲示板にアップされた写真にラベルを自動的につける
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ユースケース
- 顔認識機能
- 表情等を解析する
- 他にメガネの有無、目つぶり、性別等
- 利用例
- 写真プリントサービスで最もいい表情の写真をおすすめする
- 小売業が顧客の動態や感情を理解する
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ユースケース(小売業)
- ユースケース(ターゲット・マーケティング)
- 個人比較
- 顔をベースにユーザーを認識する
- 利用例
- IoTカメラでの顔認証システム
- ホテル業が一般客とVIPを識別する
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ユースケース
- 顔認証機能
- コレクションの中からインデクシングと検索を行う
- 利用例
- ニュースサイトがセレブの画像からインデックスをつける
- 家族写真アプリで同じ人間がいるかどうかを検索する
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ユースケース
- AWS Rekognition詳解
- 3リージョンで使用可能
- バージニアリージョン
- オレゴンリージョン
- アイルランドリージョン
- 価格
- 使っただけ払う
- 無料枠あり: 最初の12ヶ月で5000枚まで
まとめ
いかがでしたでしょうか。このサービスはIoT系や検索系サービスには欠かせないものになりそうですね。