機械学習に関する基本的な内容をまとめてみたものです。機械学習に関する、Web上にすでにある解説コンテンツをまとめたサイトの抜粋です。
Rekognitionによる画像認識

物体およびシーンの検出

Rekognition では、車、ペット、家具などの数千もの物体を画像の中から識別することができます。検出結果としては、画像内の位置および検出したものが何であることを示す「ラベル」だけでなく、検出の確からしさを「スコア」として出力してくれます。また夕焼けやビーチのような画像内のシーンも検出することができます。これらの機能により、Rekognitionを利用すれば大規模な画像ライブラリを検索、フィルタリング、および管理する機能を簡単に追加することができます。

Rekognitionでサポートされるラベルの種類

ラベルは、コンテンツに基づいて画像内で検出された物体、シーン、または概念を表します。例えば、南国のビーチで複数の人が写っている写真の場合、「人」、「水」、「砂」、「ヤシの木」、「水着」 (物体)、「ビーチ」 (シーン)、「アウトドア」 (概念) などのラベルが含まれる場合があり、Rekognition では、一般的なカテゴリに属する数千のラベルがサポートされます。

顔分析

Rekognition では、画像内の顔を見つけて、笑っているか、瞳が開いているかどうかなどの顔属性を分析できます。画像を分析すると、Rekognition は、検出された顔それぞれの位置と長方形のフレームを返します。Rekognition の顔分析を使用して、ユーザーの感情を簡単に追跡できます。

Amazon Rekognition では、検出された顔ごとに次の顔属性が返されます。
・性別　・笑顔 ・感情
・メガネ　・サングラス　・目を開いているか
・口を開いているか　・口ひげ　・あごひげ
・姿勢 ・顔の質 ・顔の特徴

顔の質とは、鮮明度と明るさを示す二つのパラメータであり、顔の特徴とは目、鼻、口などの顔の主要な構成要素のふち、先端、中心の位置です。

顔の比較

Rekognition を使用すると、2 つの画像の顔が同一人物である可能性を測定できます。Rekognition では、類似性スコアを使用して、ユーザーをほぼリアルタイムで参照写真と照合することができます。

Rekognitionでは、ソース画像に含まれる一つの画像を、ターゲット画像で検出された最大15の画像と比較することができます。

顔認識

Rekognition により、大規模な画像のコレクションの中から似た顔を見つけることができます。画像から検出された顔のインデックスを作成することもできます。Rekognition の高速かつ正確な検索により、参照している顔と最も一致している顔が返されます。顔認識を使用することで、銀行の支払いにおける多要素認証、従業員の入館自動化などのアプリケーションを簡単に構築できます。