Rekognition × WorkSpaces Applicationsで写真の ”映り込み” を守る

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November 29, 25

スライド概要

2025年11月28日に開催した社内イベント「AWSランチセッション第12回」の発表資料です。

Amazon RekognitionとAmazon WorkSpaces Applicationsを組み合わせ、アミューズメント施設等での写真撮影サービスにて、写真に写りこんでしまった他のお客さんの顔を自動でマスキングするシステムを作ってみました!
RekognitionのAPIを組み合わせた使い方や、WorkSpaces Applicationsを用いてデータをクラウドから出さずに人手で処理する方法などを簡単に紹介しています。

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SFとコンピュータが好き

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各ページのテキスト
1.

2025-11-28 AWSランチセッション 第12回 Rekognition × WorkSpaces Applications で写真の ”映り込み” を守る 山崎 拓也

2.

山崎 拓也 所属: SIer 仕事: • AWS案件のアプリやインフラのリード • 社内AWSサポート 好き: 低レイヤ、SF、AWS AWSアワード: • 2024~2025 Japan AWS Top Engineer • 2022~2025 Japan All AWS Certifications Engineer

3.

(架空) アトラクション体験中のお客さんの写真を撮影し、渡すサービス • カメラで撮影し、物理的な写真をプレゼント スタッフ

4.

課題 1. 他のお客さんが映り込んでしまう 2. SNSでシェアしづらい(物理写真+映り込みのプライバシー) アトラクションを待っているお客さん 後ろを歩いているお客さん

5.

ソリューション 1. 他のお客さんの顔をモザイクで隠す 2. モザイク加工後の写真をWebサイトでダウンロード可能にする

6.

AWSで実現する 1 2 3 5 4

7.

AWSで実現する 1. 写真、ユーザー情報 をアップロード 1 2 3. 人間が確認 必要に応じてモザイク処理 2. Rekognition でモザイク処理 3 5 5. Webサイトから 画像ダウンロード 4. 写真処理後、 ユーザーへメール 4

8.

主要機能以外の要点 写真情報と処理ステータスなど mTLS FIFOキューにより、 人力処理が滞っても撮影順に処理 なるべくユーザーを待たせない

9.

Rekognitionで他のお客さんの顔だけを隠す 使用するAPI • DetectLabels API:Personラベルで人を検出できる • DetectFaces API:顔を検出できる 使用する画像例 https://unsplash.com/ja/%E5%86%99%E7%9C%9F/%E7%99%BD%E3%81%84%E3%82%B7%E3%83%A3%E3%83%84%E3%82%92%E7%9D%80%E3%81%9F%E7%94%B7%E3%81%AE% E6%B5%85%E3%81%84%E7%84%A6%E7%82%B9%E3%81%AE%E5%86%99%E7%9C%9F-nPz8akkUmDI

10.

まずはDetectLabels APIで人を検出

11.

精度を上げるためスコア80以上のみ検出

12.

画像の中心に最も近い人物をメインとする

13.

次にDetectFaces APIで顔を検出する

14.

メイン人物のバウンディングボックスに収まる 最も大きな顔をメインの顔とする

15.

他の人の顔のみ縮小拡大してモザイク処理する

16.

(補足)メイン人物の顔検出は、コンテナイメージに検出モデルを含 めてLambda関数でやってもいいかも • 商用利用する場合はモデルのライセンスを要確認 • 楽なのはRekognitionを使うこと

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WorkSpaces Applicationsでセキュアにヒューマンインザループを実現 • Rekognitionで検出漏れが生じた場合のために、人間がチェックする • 写真データが作業PCに保存されないように、データではなくチェック用ア プリの画面を配信する 確認アプリの画面を配信 写真データを作業PCに ダウンロードせずに済む クラウドから出さずに済む

18.

ブラウザでWorkSpaces Applicationsのスタックにアクセス

19.

事前に作成したアプリだけが開く 今回はWorkSpaces Applications内 でWebサーバーを立て、ブラウザの 画面を配信している

20.

NEXTボタンでSQSキューから未チェックの画像情報を取得 モザイク処理が 漏れてる顔がある場合 (例のためわざと漏らしてる)

21.

モザイクが漏れている顔を人間がマウスで囲ってモザイク処理

22.

「チェック済み」にチェック、SUBMITで完了

23.

まとめ • Rekognitionなら簡単にML画像分析できる • アイデア次第でいろいろな使い方ができる • WorkSpaces Applicationsならデータをクラウドから出さずに作業できる

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ご清聴ありがとうございました。