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Amazon Rekognition は様々な画像解析に使用できる!使ってみた雑感など

2021年5月24日

haino

こんにちは。クリエーターの灰野です。最近では、画像解析を応用したWebサービスをよく見かけるようになりました。10年程前の画像解析といえば、OpenCVが一番有名で、画像解析プログラムを組むには、機械学習に関する専門知識と経験が必要でした。比較的単純な物体検出をするにも、自前で学習モデルを準備するなどハードルがかなり高いものでした。

ところが最近では、Microsoft Azure FaceAmazon Rekognitionなどが登場し、物体検出や画像認識、なんと同一人物判定などの高度な画像解析を機械学習の専門知識を持たなくても実装できるようになりました。これもGAFAのお陰といえますね。

こうした画像解析サービスを用いれば、様々なWebサービスにも応用が可能です。

例えば、園児向けのフォトサービスで当人が写っている写真だけを一覧化する機能を組み込んだり、ウェブカメラでログインできるシステムを組んだりすることなどが可能です。

弊社でも、そのような相談を既に受けており、実装の前段階として、実験的にAmazon Rekognitionを使ってみました。特に同一人物の判定は機械学習でも高度な分野だと思いますが、Amazon Rekognitionなら、低コストで開発することが可能です!

早速、サンプルプログラムを作成してテストしてみましたが、子供の画像を高い精度で同一判定することができました。下の画像の左側の女の子のアップ写真に対して、右側の集合写真の中央に写っている女の子を99.999%で同一人物判定しました。

ちなみに、この画像解析はPythonやPHPなど幾つかの言語で開発できますが、今回はPHPでテストしてみました。

高精度の画像解析プログラムを低コストで実現できるAmazon Rekognitionに多くの可能性を感じることができました。

AXELは、皆様の「こんなことはできないか?」という期待に応えるべく常に最新の技術やテーマに関して研究しています!

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