AWSのre:Invent会議で、Amazonはディープラーニングによって実現される画像の認識・解析のためのマネージドサービスであるRekognitionを開始した。Rekognitionが提供する機能には、Object and Scene detection、Facial Analysis、Face Comparison、Facial Recognitionがある。
イメージソース：（スクリーンショット） https://www.youtube.com/watch?v=fk-TxySUAzw
画像が過去5年間に渡って増加しており、2000年に撮影された写真の推定数が800億であるのに対して、2017年には1.2兆の写真が撮影されると予想されている。2016 Mary Meeker Internetのトレンドレポートでは、Snapchatだけで毎日10億の写真が撮影されると予想されている。
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ますます多くのコンテンツがデジタル画像に移行するにつれて、組織はこのデータをどのようにインデックス付けして解釈するのか。Amazon RekognitionのゼネラルマネージャーであるRanju Das氏はこのサービスを「あなたのデータに意味を見出す」手段と位置づけている。データに関しての見識を与えるサービスが多くあるが、Recognitionで「Amazonは視覚的なコンテンツに対する問題を解決しようとしている。」
Amazon Rekognitionは新しい一般向けサービスであるが、実績がある。AWSチーフエバンジェリストのJeff Barr氏は下記の通り説明している。
ディープラーニングによって実現され、数年間にわたってComputer Visionチームによって構築されたこの完全なマネージドサービスは、すでに毎日何十億もの画像を分析しています。何千もの物体やシーンでトレーニングしてきました。Rekognitionがスケールして実行できるように、一から設計しました。
サービスを検討している組織は、コードを記述し、Rekognition APIを使う前に、コンソールですぐに使えるデモシナリオを試すことができる。
Object and Scene Detection
Object and Scene Detectionは、画像内の物体を識別するために使用される。たとえば、多くの物体があるリビングルームを例に挙げる。Amazon Reocognitionは、Object and Scene Detectionを使って、花、コーヒーテーブル、椅子などの一般的な物体を識別できる。
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Amazonは以下をObject and Scene Detectionのユースケースとしている。
- 写真共有アプリによってスマートな検索機能が強化され、結婚式、ハイキング、日没などの大事な思い出をすばやく見つけることができる。
- 休暇時のレンタル市場では、ホストがアップロードした画像に、自動的に暖炉、キッチン、スイミングプールなどのタグがラベル付けされる。
- 旅行サイトやフォーラムでは、ユーザーが作成した画像をビーチ、キャンプ、山などのラベルで分類できる。
Amazonは、無料の写真用ストレージを提供するAmazon Prime PhotoサービスでRekognitionを使用している。Amazonは「数十億枚の写真」がこのサービスにアップロードされていることを示している。その結果として、Amazonはアップロードされた写真コンテンツに関するメタデータを提供することが可能となっている。
Facial Analysis
Facial Analysisを使用して、開発者は以下のような写真の特徴にアクセスできる。
- 人口統計データ Data
- 感情表現
- 顔のランドマーク
- 画質
- 一般的な属性、すなわち誰かが口を開いているかどうか
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AmazonがFacial Analysisのユースケースとして挙げたもののいくつかは以下の通り。
- フォトプリントサービスで、ユーザに最高の写真を推薦することができる。
- オンラインの出会い系アプリケーションで、顔の属性を使ってマッチングのおすすめを改善させることができる。
- 広告技術サービスで、動的でパーソナライズされたコンテンツを顧客に表示することができる。
Amazonが挙げた別のユースケースは、小売顧客サービスの分野である。店舗に商品を探している買い物客がいるシナリオを考える。Facial Analysisを使用して、店舗は顧客の感情を判断し、顧客が不満の結果として離れる決意をする前に、それを見越してコンタクトすることができる。
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Face Comparison
Amazonは以下の手段としてFace Comparison APIを説明している。
2つの画像の顔が同じ人物である可能性を測定します。Rekognitionでは、類似性スコアを使用して、ほぼリアルタイムに参照写真と照合することができます。
イメージソース： https://aws.amazon.com/rekognition/
Face Comparison APIはSimilarity属性に依存する。Similarity属性はアプリケーション内で異なる振る舞いを制御するために使用される。たとえば、ビルに入るときのセキュリティ目的でFace Comparisonを使用しているアプリケーションを考えてみる。このSimilarityのしきい値を、部屋に入る人によってライトの明るさを変更するアプリケーションよりもはるかに高くしたいと思うであろう。
他のFace Comparisonのユースケースとして次のものがあります。
- 参考人や関係者を探す監視シナリオ。
- IoTとデバイスメーカは、アプリケーションに直接顔認証を組み込むことができる。
- ホスピタリティ企業では、VIPと特定されると、その人にVIP用の追加のカスタマサービスを提供する。
Face Recognition
比較に使用できるイメージのインデックスを作成することができる。インデックス作成が発生すると、Amazonは検索で画像のメタデータ表現を使用する。
イメージソース： https://aws.amazon.com/rekognition/
Amazon Rekognitionは米国東部（バージニア北部）、米国西部（オレゴン）、EU（アイルランド）で提供される。無償利用範囲があり、開発者は1年間、毎月5000枚の画像を分析し、毎月1000枚の顔ベクトルを保存することができる。追加利用に対しては従量課金となる。
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