翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# 演習 1: 物体とシーンを検出する (コンソール)
<a name="detect-labels-console"></a>

このセクションでは、どのように Amazon Rekognition の物体とシーンを高い水準で検出する能力が機能するかを示します。入力としてイメージを指定すると、サービスはイメージ内の物体とシーンを検出して、これらをそれぞれの信頼スコア (%) とともに返します。

たとえば、 Amazon Rekognition は、以下のサンプルイメージから物体やシーンとしてスケートボード、スポーツ、人、自動車、乗り物などを検出します。

![\[市街地の路上、駐車中の車の間で、スケートボードの技を披露している人物。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/rekognition/latest/dg/images/detect-scenes.png)


Amazon Rekognition は、以下のレスポンスの例に示しているように、サンプルイメージ内で検出した物体ごとの信頼スコアも返します。

![\[「Skateboard」、「Sport」、「People」、「Person」、「Human」、「Parking」などのラベルのスコアを表示するグラフ。99% 前後の高い信頼値が示されている。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/rekognition/latest/dg/images/labels-confidence-score.png)


このレスポンスで返されるすべての信頼スコアを表示するには、[**Labels \$1 Confidence**] ペインの [**Show more**] を選択します。

API へのリクエストと API からのレスポンスも参照できます。

リクエスト

```
{
   "contentString":{
      "Attributes":[
         "ALL"
      ],
      "Image":{
         "S3Object":{
            "Bucket":"console-sample-images",
            "Name":"skateboard.jpg"
         }
      }
   }
}
```

レスポンス

```
{
   "Labels":[
      {
         "Confidence":99.25359344482422,
         "Name":"Skateboard"
      },
      {
         "Confidence":99.25359344482422,
         "Name":"Sport"
      },
      {
         "Confidence":99.24723052978516,
         "Name":"People"
      },
      {
         "Confidence":99.24723052978516,
         "Name":"Person"
      },
      {
         "Confidence":99.23908233642578,
         "Name":"Human"
      },
      {
         "Confidence":97.42484283447266,
         "Name":"Parking"
      },
      {
         "Confidence":97.42484283447266,
         "Name":"Parking Lot"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Automobile"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Car"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Vehicle"
      },
      {
         "Confidence":76.85114288330078,
         "Name":"Intersection"
      },
      {
         "Confidence":76.85114288330078,
         "Name":"Road"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Boardwalk"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Path"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Pavement"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Sidewalk"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Walkway"
      },
      {
         "Confidence":66.71541595458984,
         "Name":"Building"
      },
      {
         "Confidence":62.04711151123047,
         "Name":"Coupe"
      },
      {
         "Confidence":62.04711151123047,
         "Name":"Sports Car"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"City"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"Downtown"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"Urban"
      },
      {
         "Confidence":60.978023529052734,
         "Name":"Neighborhood"
      },
      {
         "Confidence":60.978023529052734,
         "Name":"Town"
      },
      {
         "Confidence":59.22066116333008,
         "Name":"Sedan"
      },
      {
         "Confidence":56.48063278198242,
         "Name":"Street"
      },
      {
         "Confidence":54.235477447509766,
         "Name":"Housing"
      },
      {
         "Confidence":53.85226058959961,
         "Name":"Metropolis"
      },
      {
         "Confidence":52.001792907714844,
         "Name":"Office Building"
      },
      {
         "Confidence":51.325313568115234,
         "Name":"Suv"
      },
      {
         "Confidence":51.26075744628906,
         "Name":"Apartment Building"
      },
      {
         "Confidence":51.26075744628906,
         "Name":"High Rise"
      },
      {
         "Confidence":50.68067932128906,
         "Name":"Pedestrian"
      },
      {
         "Confidence":50.59548568725586,
         "Name":"Freeway"
      },
      {
         "Confidence":50.568580627441406,
         "Name":"Bumper"
      }
   ]
}
```

詳細については、「[Amazon Rekognition の仕組み](how-it-works.md)」を参照してください。

## 提供したイメージ内の物体とシーンを検出する
<a name="detect-label-own-image"></a>

Amazon Rekognition コンソールで、入力として自分でイメージをアップロードするか、イメージへの URL を提供することもできます。Amazon Rekognition は、提供されたイメージ内で検出した物体、シーン、およびシーンごとの信頼スコアを返します。

**注記**  
イメージサイズは 5 MB 未満の JPEG または PNG 形式にする必要があります。

**指定したイメージ内の物体とシーンを検出するには**

1. Amazon Rekognition コンソールを [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/) で開きます。

1. **ラベル検出** を選択します。

1. 次のいずれかを行います。
   + イメージをアップロードする – [**Upload**] を選択し、イメージの保存先に移動してイメージを選択します。
   + URL を使用する – テキストボックスに URL を入力して、[**Go**] を選択します。

1. [**Labels \$1 Confidence**] ペインで、検出されたラベルごとの信頼スコアを確認します。

イメージ解析オプションの詳細については、「[イメージの操作](images.md)」を参照してください。

## 提供するビデオ内の物体や人物を検出する
<a name="detect-label-video-console"></a>

Amazon Rekognition コンソールに入力として提供したビデオをアップロードできます。Amazon Rekognition は、ビデオ内で検出された人、オブジェクト、ラベルを返します。

**注記**  
デモビデオの長さは 1 分以上または 30 MB を超えないようにする必要があります。MP4 ファイル形式で、H.264 コーデックでエンコードする必要があります。

**ビデオ内の人物や物体を検出する**

1. Amazon Rekognition コンソールを [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/) で開きます。

1. ナビゲーションバーから **[保存済み動画分析]** を選択します。

1. **[サンプルを選択するか、独自のサンプルをアップロードします]** で、ドロップダウンメニューから **[独自のビデオ]** を選択します。

1. ビデオをドラッグアンドドロップするか、保存した場所からビデオを選択します。

 ビデオ分析オプションの詳細については、「[保存済み動画分析での作業](video.md) または [ストリーミングビデオイベントの操作](streaming-video.md)」を参照してください。