Data Driven Knowledgebase

近年、画像認識技術は進歩を遂げ、様々な分野で活用されています。その中でも、Amazon Rekognition は、高い精度と豊富な機能で注目を集めています。

本記事では、Amazon Rekognition の 3 つの主要機能であるラベル検出、顔分析、顔比較について、それぞれ詳細な説明と活用事例を紹介していきます。

Amazon Rekognition は、画像に写る物体、人物、シーン、テキストなどを高精度に検出することができます。検出できるラベルは数千種類にも及び、日常的なものから専門的なものまで幅広く網羅されています。

1.1 具体的な機能と活用例

• 物体検出:
  
  
  
  • 商品画像からカテゴリーを自動分類
  
  
  • 製造ラインにおける不良品の検出
  
  
  • 野生動物の生態調査
  
  
  
  


• 人物検出:
  
  
  
  • 監視カメラ映像から不審者の特定
  
  
  • イベント会場での来場者数カウント
  
  
  • 写真管理における人物検索
  
  
  
  


• シーン検出:
  
  
  
  • 風景写真から撮影場所の特定
  
  
  • ドキュメント画像から書類の種類判別
  
  
  • 医療画像から病変部の検出
  
  
  
  


• テキスト検出:
  
  
  
  • 書籍や看板から文字を認識
  
  
  • 領収書や請求書などの自動データ化
  
  
  • 画像内の文字翻訳
  
  
  
  

Amazon Rekognition は、画像に写る人物の顔から、表情、年齢、性別、感情などを分析することができます。さらに、顔の向きや目の開閉状態なども検出可能です。

2.1 具体的な機能と活用例

• 表情分析:
  
  
  
  • アンケート調査における回答者の感情分析
  
  
  • 顧客満足度調査における顧客の表情分析
  
  
  • オンライン授業における学生の集中度分析
  
  
  
  


• 年齢・性別推定:
  
  
  
  • ターゲティング広告配信
  
  
  • マーケティング分析
  
  
  • 入退場管理
  
  
  
  


• 感情分析:
  
  
  
  • カスタマーサービスにおける顧客の感情分析
  
  
  • 従業員のエンゲージメント調査
  
  
  • メディアコンテンツの感情分析
  
  
  
  

Amazon Rekognition は、2つの画像に写る人物が同一人物かどうかを高い精度で判定することができます。顔認証や本人確認など、様々な用途に活用できます。

3.1 具体的な機能と活用例

• 顔認証:
  
  
  
  • スマートフォンやPCのロック解除
  
  
  • 銀行や証券会社における本人確認
  
  
  • 入退場管理
  
  
  
  


• 本人確認:
  
  
  
  • オンライン取引における本人確認
  
  
  • KYC（顧客確認）
  
  
  • 医療機関における患者情報の管理
  
  
  
  

Amazon Rekognition は、画像認識技術の最先端をいくサービスです。ラベル検出、顔分析、顔比較の 3 つの主要機能を組み合わせることで、様々なユースケースに対応できます。今後は、さらに機能が拡充され、より高度な画像認識が可能になるでしょう。画像認識技術を活用したい方は、ぜひ Amazon Rekognition を検討してみてはいかがでしょうか。

参考資料

• Amazon Rekognition 公式サイト: https://aws.amazon.com/rekognition/


• Amazon Rekognition ドキュメント: https://docs.aws.amazon.com/rekognition/