📝

Amazon Rekognition で鳥人間を分析してみた

2022/09/02に公開約2,100字

どうも、鳥です!

最近鳥人間になることができたので、Amazon Rekognition で鳥なのか人間なのかを分析してみました。
ハロウィンも近いのでみなさんもぜひご一緒に!

Amazon Rekognition とは

すでにご存じの方も多いかとは思いますが、Amazon Rekognition は AWS の画像分析サービスです。

https://aws.amazon.com/jp/rekognition/faqs/?nc=sn&loc=7

Amazon Rekognition は、強力な画像分析をアプリケーションに簡単に追加できるようにするサービスです。Rekognition Image を使用すると、数百万の画像を検索、検証、整理するための強力なアプリケーションを簡単に構築できます。Rekognition Video を使用すると、保存された動画やライブストリーム動画からモーションベースのコンテキストを抽出し、分析できます。

画像だけはなく、動画の分析も可能なマネージドサービスです。
今回はこちらのサービスを使用して、画像の分析を行います。

サービスの詳しい内容については、上記の公式サイトをご覧ください。

鳥人間になったきっかけ

こどもの頃からの夢だったので、3 日 3 晩神様にお願いしたらなれました。

鳥人間を識別してみた

今回は Amazon Rekognition のコンソールで画像を識別してみました。
コンソールでは画像をアップロードするだけで、Amazon Rekognition が自動的に分析し、分析結果を表示してくれます。

鳥にも使いやすいサービスとは、AWS もやりますね!

デフォルトの画像はこんなかんじです。

画像の右側に分析結果が表示されています。
この画像の場合、Car や Person が映っていると分析されています。

コンソールの下部に、自前の画像をアップロードできる箇所があるので、ここから私の画像をアップロードして分析してみます。

まずはこちら!

うーん。
Person が 93.3 % で、Bird は 67.1 % でした。
どうやら前足でピースした結果、「お前人間だろ」と思われてしまったようです。

それなら今度はこちら!

お!
今度は Bird が 94 % になりました。
「貴様さては鳥だな?」と Amazon Rekognition も探りを入れてきましたね。

じゃあこれはどうかな?

おい Beak ってなんだ!?

https://ejje.weblio.jp/content/beak

(鳥の)くちばし、(カメ・タコ・昆虫などの)口先、くちばし状のもの、鼻、(特に)かぎ鼻、(笛の)口、(水差しの)注ぎ口、口、(レトルトの細長い)口、水はけ口

どうやら私はくちばしだと思われたみたいです。
でも Bird も 92.7 % だから許してあげましょう。

最後にこれはどうなるでしょうか?

人間卒業できました。
今日からは鳥時々馬で生きていこうと思います。

というか Wood 57.3 % って…。

まとめ

いかがでしたか?
Amazon Rekognition ではこんなかんじで画像さえあれば楽しく遊べます!

私はもう人間には戻れませんが、もし自分が人間であることを証明する必要がある場合には、Amazon Rekognition で自撮り画像を分析してみましょう!

証明写真だけだと証明にならないので、履歴書に分析結果を添えると書類選考で落ちる心配もなくなると思います。

こんな下らないことばかりやっていますが、この記事でちょっとでも誰かが幸せになれれば私も幸せです。

以上、鳥人間でした!
バイバイ!

Discussion

ログインするとコメントできます