業務で触れた画像分析の復習の意味も込めて、今回の記事の内容として決めさせていただきました。

アジェンダ

Amazon Rekognitionとは？

画像や動画の中から人物や物体を認識し、分析するためのサービスです。

今回は、JavaScriptを使用してローカルのカメラ機能を実装していきます。
WebブラウザのWebRTC(Web Real-Time Communication)APIを使用していきます。

Lambdaコンソールで「関数を作成」をクリックします。
基本的な設定
- 「関数の名前」を入力します。(自由)
- ランタイム(言語)を選択します。(Python3.9)
- 「新しいロールを作成」をクリックします。
コード

4. 「設定」タブの「一般設定」項目でタイムアウトの時間を1分に設定します。

画像内のラベルの情報を検知してレスポンスとして返ってきます。

画像に写っているモノの信頼度やサイズなどの情報が返ってきます。

Labels: 画像から抽出されたラベルのリストです。
Name: ラベルの名前。
Confidence: ラベルが正しいと判断される信頼度。
Instances: ラベルのインスタンス情報。
Parents: ラベルの親ラベル。
Aliases: ラベルに関連付けられた別名。
Categories: ラベルが属するカテゴリ。
LabelModelVersion: 使用されているモデルのバージョン。
ResponseMetadata: レスポンスのメタデータ。RequestId、HTTPStatusCode、HTTPHeaders、RetryAttemptsが含まれます。

今回は画像に含まれている情報を取得するのみだったので、次は取得した情報をもとに顔認証など、よりRekognitionというサービスを活用していけたらなと思います。