JAWS DAYS 2018 に参加した (4)

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

はいチーズ!とは

全国5000団体が利用する写真販売サービス
写真販売がいつでもどこでも気楽に可能となる。

顔検索機能

ミッションは、園児一人一人が主人公の写真を撮る。
大規模園であると10000の写真の中から子供を見つけないといけない。
親は忙しいため、顔検索機能を実現しようとした。

これまで顔認識製品を検証してきたが、速い、安い、高精度がなかなか見つからない。
エンジンの自社開発は技術的に難しい。
あきらめかけていた時にAmazon Rekognitionを知った。

Amazon Rekognition

学習済みのAIが3種類。
Lex・Polly・Rekoginition(画像の物体やシーン、顔の検出)
Rekoginitionに顔と顔が似ているかどうかの判定する機能があった。

主に利用するAPIは3つ。
CreateCollection:顔コレクションを作成
IndexFaces:顔メタデータ(顔の特徴を表すベクトル)を顔コレクションに追加
SearchFacesByImage:類似顔画像を探す

優位点

他社製品と比較して、Rekognitionが優位なポイント
・S3上の画像を処理可能
・顔メタデータ作成がスケール可能
・顔メタデータ保持コストが安い
・精度が高い
・検索が速い
 数万件のデータから1,2秒で検索可能

問題点

導入当時は問題があった。
・東京リージョンになかった(2月28日より利用できるように)
・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)
 そのため集合写真が扱えなかったため、画像を分割して探すような処理を入れていた。
 ⇒人混みモードがリリースされ、1画像あたり100個検出されるようになった。

利用されるまで

ベータリリースで一部の顧客へ利用してもらった。
効果がなかなか現れず、使用率が低い時期が続いた。

「画像をアップロードが手間なのではないか」
⇒注文履歴を分析して、必要な子供の顔を取得して、オススメ写真として表示するようにしたところ
 ユーザの使用率が上がり、コンバージョン率がアップした。

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