こんにちは HEROです。
今回は 前回 ご紹介したAmazon Rekognitionの機能のうち、ラベル検出について実際の画像を使って検証を実施してみます。
Amazon Rekognition ラベル検出機能おさらい
Amazon Rekognitionの画像内のラベル検出は文字通り、画像からラベルを検出します。
例えば海辺の写真なら海、岩、灯台、砂浜などのラベルが検出されます。
戻り値はラベルとその信頼度(0-100)、画像の向き(0/90/180/270度)です。
早速実際の写真で試してみましょう。
試してみた
今回はサンプルとして「風景」「人物」「ネタ画像」といった題材で試しました。
■風景
風景で使った画像はコチラです。
見方は数値がそのまま%となり一致具合、確からしさを示しています。
さすがに人間とは勘違いしてくれませんでしたね。
%は低いですが熱帯雨林が出てきたのは意外でした。
■人物
続いて人物編。
シンプルな人物の写真で試してみます。
・結果 ※日本語訳はこちらで追加したものです
Human(人間) 99.253
People(人) 99.253
Person(人) 99.253
Face(面) 93.911
Portrait(ポートレート) 93.911
Female(女性) 52.096
妥当な結果と思いきや、まさかの「Female」。前髪の量等で判断されるのでしょうか・・・？50%なのでそりゃどちらかだろとも思います。謎の結果です。
■ネタ画像
ネタ画像で使った画像はコチラです。
まとめ
今回は「風景」「街」「ネタ画像」で試しましたが動物や絵画、アニメ絵などもやってみたいですね。
結果自体も意外なものもでるなど、いろいろと試す価値はありそうです。
次回もお楽しみに！！
