勉強前イメージ
認識？
調査
Amazon Rekognition とは
機械学習の専門知識が不要で画像認識やビデオの分析機能を使えるサービスになります。
物体を特定したりシーンの認識、顔やテキストの検出などの行うことができます。
機能としては以下の様なことができます。
- 物体の特定
画像内に写っている物体を特定します。
車や家、人などを検出します。
- シーンの特定
どこが写っているのか、屋内なのか特徴的などこの都市なのか判定します。
- カスタムラベル
カスタムラベルはユーザが画像データを準備してRekognitionに学習させることで
特定の商品などAWSで準備されていないものを認識させることができます。
逆に物体やシーンはAWSがすでに準備している学習データを使用します。
- 顔の検出
画像の中の人を検出します。
性別や大体の年齢などの情報を取得することができます。
- テキストの検出
画像内に含まれているテキストを検出することができます。
曲がってたりしても読み取りが可能です。
Amazon Rekognition の料金
費用に関しては大きく以下で分かれます。
- Amazon Rekognition Image
画像についての料金です。
画像については1枚の分析に費用がかかるのと、
顔の検索を行う際は顔のメタデータというものを保存する必要があり、それに関するストレージ費用がかかってきます。
- Amazon Rekognition Video
ビデオについての料金です。
ビデオについての分析1分ごとに費用がかかるのと
画像と同様顔の検索を行う際は顔のメタデータというものを保存する必要があり、それに関するストレージ費用がかかってきます。
- Amazon Rekognition カスタムラベル
上記で記載した、独自の画像を読み取るカスタムラベルです。
カスタムラベルにはトレーニングが必要なので
トレーニングと処理について費用がかかります。
Amazon Rekognition のユースケース
- 異常検知
正常系と異常系を準備しラベルを学習させておけば検査モデルを構築することができます。
飲料パッケージの亀裂や作物の状態を見分けることができます。
- ユーザ認証
顔認識でのユーザ認証ができるようになれば
顔とユーザIDを紐づけて+αで認証を行うことが可能になります。
勉強後イメージ
画像とかビデオでどこで取ってるとか誰が写ってるとか分析できるのね