動画分析とメタデータ抽出のチュートリアル【初心者】

#はじめに
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/94ba5f31-1bad-dece-88c2-5798fcbcc595.png)

Amazon Rekognition という画像分析ができるサービスがありますが、更に動画分析ができるのはご存知でしょうか？
このチュートリアルでは、AWS コンソール上で、Amazon Rekognition Video の動画分析機能を使用する方法について紹介していきます。

Amazon Rekognition Videoは

- ストリーミング動画のリアルタイムの分析
- 活動を検知
- オブジェクト、有名人の顔
- 不適切なコンテンツ

を認識したりする、ディープラーニングを使用した動画分析サービスです。

#なにをするのか
Ultimate Frisbee ゲームの 30 秒のクリップを分析します。
動画を分析すると、

- リッチメタデータを自動的に抽出
- 検索可能な動画ライブラリの構築
- コンテンツのモデレーションの実行ができます。

このチュートリアルは、AWS CLI または Rekognition APIを使用する際に利用可能な機能のデモです。

#ステップ１　分析の見方を知る
Amazon Rekognition コンソールに入り、左側にある「ビデオ分析（Video analysis ）」を選択します。
動画を分析すること、 JSON 応答を受け取ることができます。
![2020-06-30_13h08_23.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/7d3e5b8f-ee20-7586-ab0e-b8235750a179.png)
あらかじめアップロードされた Jeff Bezos と Werner Vogels の動画は、Rekognition Video がいかにして人々を追跡できるか、いかに行動を検知し、いかに対象物や有名人、不適切なコンテントを認知できるかを、試すことができます。

最初に People の下、 Werner Vogels のアイコンをクリックします。
そうすると画面右側の動画は、Werner が登場するクリップを映し出します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/4060a12d-efd6-a93f-d40d-ccbcc4959b1b.png)

このクリップで検出されたオブジェクトとアクティビティを確認します。
「Beard」 をクリックして Werner のあごひげが検知された正確な時間を確認。
「Furniture」 をクリックしていつ椅子が検出されたのかを確認できます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/780d1c6e-ef83-54b9-9cb5-865cccbdc350.png)
moderated labels（不適切な投稿を除外する）が全く見つからないことも見て取れます。
本機能は、自分の判断で不適切なコンテンツにフィルターをかけることを可能にします。
例えば、ヌードを含む画像にフィルターをかけたい、といったときに使えます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/00709493-2c40-a2a3-71eb-dfa36eb0978f.png)
#ステップ２　動画のアップロード
30 秒の動画 1 本をダウンロードして、それを分析するために Rekognition コンソールにアップロードします。

[こちら](https://s3.amazonaws.com/donotdelete-tutorial-content/Rekognition_Video_Tutorial.mp4)からダウンロードして保存

「Choose a sample」 または 「upload your own」 の下にある下向きの矢印をクリックして、「Your own video」 をクリックし、ビデオ映像を選択してデスクトップに保存します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/d5a3c997-faba-35ca-b2f3-f9327e5bf757.png)

``コンソールにて無料デモを流すに当たり、動画ファイルは、60 mb または 60 秒を超えてはならない点をご留意下さい。``

40 ～ 50 秒後、動画が分析され、その結果がコンソールにて見られるようになります。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/af6ff658-bb59-e635-ffec-1da8c0db16f2.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/dd33d2d6-bc70-f025-5c3b-f05a83226f5f.png)

#スッテプ３　分析結果を見る
Rekognition がクリップから 11 名を検出したことに注目します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/4cd77faf-d0b1-1213-aa22-19f537d49e94.png)

例えば、「People」 下の 「Show more」 をクリックし、オレンジと黒の縦縞シャツを着たレフリーを選択します。
この特定のレフリーがビデオにて検知された時を、右側の動画分析にて見ることができます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/7b28e96f-6b4d-6262-7c06-dd14df3dca0f.png)

「Objects and activities」をクリックします。
自動的にタグが付けられた 49 の物体およびアクティビティが検出されています。
例えば 「Automobile」 をクリックして、自動車が検出された動画の各シーンを閲覧します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/1145247b-2ef9-e90f-29af-2e57157e4ddc.png)

次に、「Team Sport」をクリックして、右手の動画分析におけるフラッグが立てられた各クリップが、本ステップを通じて選択してきたラベルの内少なくともひとつを含むことになることに注目します。
レフリーは People 、そして自動車は Object 、
「Team Sport 」は Activity の下に属します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/543340/d11ee740-7789-2150-1e4d-0d431848825f.png)

#ステップ４　リソースの削除
アップロードされた動画は、 S3 bucket に自動的に保存されますので、費用を発生させないために、それを消去する必要があります。
 S3 buckets から 「rekognition-video-console-demo」で始まる bucket を見つけます。
この bucket および「select all media」をクリックして、次に右クリックをし「Delete」を選択します。
#まとめ
ビデオ映像からの自動メタデータは、マーケティングや広告活動に活かしたり
検索可能な動画ライブラリの構築、またはスポーツ競技で豊かな分析を提供する、スポーツトラッキングを立ち上げるためのアプリケーションにおいて活躍できると思います。
全然難しくないので、気軽に試してみてくださいね！
#公式サイトリンク
[Amazon Rekognition](https://aws.amazon.com/jp/rekognition/?blog-cards.sort-by=item.additionalFields.createdDate&blog-cards.sort-order=desc)