AWS Rekognitionとは
画像や動画について、機械学習を使用して分析ができるサービスです。
自撮の画像と愛猫の画像に対して分析をしてみました。
独自の機械学習モデルを作成することも可能ですが、
今回は最も簡単に使用可能なデモ画面を使用しました。
- 自撮画像：顔の分析
- 猫画像：ラベル分析
自撮画像の分析結果
年齢以外は正確に分析されています。
現在27歳ですが、たまに年齢確認されるので、このくらいのレンジが妥当なのかもしれません。
猫画像の分析結果①
正面から撮った猫らしい画像を分析してみました。
「Cat」が96.2%となっており、猫だと認識されています。
又、床のフローリングも「Wood」として認識されています。
猫画像の分析結果②
今度は少し難易度を上げたかったので、仰向けの画像を分析してみました。
「Dog」87.6%、「Cat」84%となりました。
仰向けの状態だと猫っぽい犬と認識されているようです。
このようなわかりにくい画像は独自のモデルを使用したほうがよさそうです。
所感
簡単に機械学習を試すことができ、概ね期待通りの結果だったと思います。
特殊なものでなければ、デフォルトのモデルでも十分使えそうだと思いました。
次回は独自のモデルを作成して、結果を確認してみたいと思います。