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Amazon Rekognitionを使って親御さんの写真探しのお手伝いができた話

d9magai
March 16, 2018

Amazon Rekognitionを使って親御さんの写真探しのお手伝いができた話

JAWS DAYS 2018 Iトラック
https://jawsdays2018.jaws-ug.jp/session/1260/

d9magai

March 16, 2018
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Transcript

  1. 12 AWSのAI 3つのレイヤー・3種類のサービス サービス 学習済みのAIを使いたい プラットフォーム 機械学習でAIを開発したい インフラ・フレームワーク 機械学習でAIを開発したい Amazon

    Lex Amazon Polly Amazon Transcribe... Amazon Rekognition Amazon Rekognition Video ChatBotを作るための サービス 自然言語処理のための サービス 画像や動画の分析が できるサービス
  2. 13 Amazon Rekognitionとは • AmazonのAIサービスの1つ ◦ 学習済みのAIをサービスとして利用可能 • Rekognitionでできること ◦

    画像の物体、シーン、顔の検出 ◦ 顔の表情の分析 ◦ 有名人の認識 ◦ テキストの認識 ◦ 顔と顔が似ているかどうかの判定 これで顔検索を 実現できる!
  3. 15 1.顔コレクションを作成。入れ物を作る 顔分析用 Rekognitionで顔検索する手順 AWS SDK AWS SDK AWS SDK

    Face Collection test_faces 被検索画像指定 ※被検索画像に対して実行 ※メタデータ (特徴情報)のみ保持 検索画像指定 ※検索画像も被検索画像も、 S3上にある前提 CreateCollection (collection-id test_faces ) 画像分析 顔メタデータ追加 SearchFacesByImage 画像分析 検索画像用 検索! 検索結果(JSON)を応答 IndexFaces 2.顔メタデータを追加。入れ物に顔を入れる 3.指定した画像で顔コレクション内の類似画像を検索
  4. 16 Rekognitionの優位性 他社製品と比較して、Rekognitionが優位なポイント • S3上の画像を直接処理できる S3とRekognitionの高い親和性 • 顔メタデータ作成がスケール 1日数十万枚処理することもあるので、スケーラビリティ必須 •

    顔メタデータ保持コストが安い 1 か月あたり、顔メタデータ 1,000 件あたりの保持コスト => 0.01 USD • 精度が高い 日本人かつ幼児が検索対象でも認識率や検索精度は高い • 検索が速い 数万件以上の顔メタデータから、1、2秒で検索結果を応答
  5. 21 • 顔検出のための制約がある(当時) ◦ 1画像から同時に検出できる上限が15人 ◦ 小さい顔は検出できない ▪ 画像の短辺の5%以上ないと検出されない •

    「顔が小さく、大人数」=「集合写真」が扱えない 1画像から同時検出できる顔の数が上限15である問題(当時)
  6. 25 原因を考察 • 検索に使用する画像を持っていない • 検索に適した画像をアップしていない • 子どもの画像をアップすることに抵抗感がある 顔検索機能 導入結果

    • ベータリリースとして、一部のお客様にご利用頂いた • 効果がなかなか現れず、使用率が低い時期が続いた