2016年9月14日 更新

画像の内容を認識し情報を出力するWebサービスAPI『Rekognition』

『ReKognition API』とは指定された画像の内容を認識し、その画像が何であるかを自動検出するテクノロジーを用いた統合的なWebサービスAPI。

1,675 view お気に入り 0
PHP, iOS, Androidなど各種SKDとしても提供されており様々なプロジェクトやアプリ開発で利用することができるそうだ。
昨年末にStanford大学が画像を見てその内容について文章を自動出力出来るソフトウェアを開発したとそうであるが、かなりの精度で情報を認識しており、今後機械学習が画像解析の分野で発展する可能性は大いにあるだろう。

先ずはデモが用意されているのでそちらを見てみよう。
 (409)

画像認識のタイプとしては大まかに画像の内容物を検出する「オブジェクト認識(Concept Recognition)」と人間の顔を検出する「顔認識(Face Recognition)」などがある。

「オブジェクト認識」はその画像内に含まれる物体や背景を認識して、それに該当する可能性の高いキーワードを列挙していく。
 (411)

一方、「顔認識」の方は単に顔の検出だけでなく、顔の各パーツを検知して性別や年齢あるいは表情から読み取れる感情までも検出するという高度なもの。

APIは多岐に渡るが基本的な仕様としては比較的シンプルなREST APIという形式で、必要なAPI_KeyとAPI_Secretを入手すれば、メソッドとなる各種のjobsを指定し、あとは目的となる画像のURLを入力すると、JSON形式で結果が返ってくる仕組みになっている。
 (413)

「オブジェクト認識」の方は自動で画像にタグ付けが可能になり、特に画像の分類に効果的である。また「顔認識」の方はソーシャル系の画像アプリなどでの活用が期待されそうだ。

サービスAPIはフリープランでの利用も可能なので、興味のある開発者はチェックすると良いかも知れない。
<参考記事>

Rekogniton API

Pythonで機械学習するにはどうすればいい?(一からPythonを始めよう)

荒木飛呂彦の年齢を顔認識させるWebサービスで調べてみた結果が話題(男子ハック)

画像認識のWebサービスRekognitionを使ってみた(Qiita)
 (416)

10 件

関連する記事 こんな記事も人気です♪

テレビに最適化した顔認識技術により視聴体験の質を定義する「TVISION INSIGHTS」

テレビに最適化した顔認識技術により視聴体験の質を定義する「TVISION INSIGHTS」

視聴率とは、モニター世帯の中でテレビで特定の番組をつけている世帯の割合を示したもの。しかし、実際にテレビがついているだけで寝てしまっている状態や、ながら視聴のような状態までは調べることが出来ない。最近では録画視聴率というリアルタイム以外の視聴についても指標として捉えるようになった。 「TVI-"Identifier"」は、テレビ“視聴率”よりも有効な指標を作ることで、テレビ広告の宣伝効果をより明確に測定できるようにすることが目的だという。
顔写真から心拍数が計測出来る「Pace Sync」

顔写真から心拍数が計測出来る「Pace Sync」

緊張状態になって心拍数が上がったときに役立つiPhoneアプリが登場した。その名も「Pace Sync」。このアプリは、iPhoneのカメラで顔写真を撮影し、その写真から心拍数が測定できるというもの。
スマホで撮って送るだけ!顔写真から遺伝子疾患を検出するソフトウェア

スマホで撮って送るだけ!顔写真から遺伝子疾患を検出するソフトウェア

「New Scientist」というサイトによると、世界の全人口のおよそ6%の人が、稀な遺伝子疾患をもっていると見られるという。遺伝子疾患といえば、“ダウン症候群”など、私たちも耳にしたことがあるものもあるが、稀な疾患をもっている場合には、しっかりとした知識をもった遺伝子学者や医師などの専門家にかかる必要があるだろう。 専門家たちは顔にはっきりと表れている疾患の特徴を見極め、正確な診断をおこなわなければならないが、なかなかこのようなスキルをもった専門家がいないのが現状である。
日本が進めるAI画像診断支援②

日本が進めるAI画像診断支援②

大量に集められた医用画像データベースを用いて、いかに効率的に解析可能な教師データを作成していくか、またAIをどのように臨床業務のワークフローに組み入れていくか、がAI画像診断支援の実装に向けた今後の大きな課題です。今回は、AI画像診断支援の実装に向けた具体的な取り組みについて紹介します。
木田智士 | 3,813 view
日本が進めるAI画像診断支援①

日本が進めるAI画像診断支援①

AIによる医用画像診断支援を進めていくためには、大量の医用画像データが必要です。現在、日本の学会や研究所が中心となって、大規模な医用画像データベースの構築が進んでいます。今回は、その大規模データベース構築の現状について紹介します。
木田智士 | 3,874 view

この記事のキーワード

この記事のキュレーター

エルピクセル編集部 エルピクセル編集部