发布于: Nov 23, 2022
Amazon Rekognition Labels 是一种基于机器学习的图像和视频分析服务，可以识别物体、人物、文字、场景和活动。从今天开始，客户可以在 Amazon Rekognition Labels 中获得多项针对图像的改进和增强功能。在新的更新中，我们增加了 600 个新标签，并提高了 2000 多个现有标签的准确性。我们还推出了 Image Properties 功能，用于图像质量和颜色检测。最后，我们增加了按标签和标签类别筛选 API 结果的功能。
在众多新标签和标签类别中，客户现在可以检测多种对象，包括：流行地标，如布鲁克林大桥、斗兽场、埃菲尔铁塔、马丘比丘、泰姬陵；活动，如鼓掌、骑自行车、庆祝、跳跃、遛狗；以及体育标签，如棒球比赛、板球棒、花样滑冰、橄榄球和水球。客户可以使用新的 Image Properties 功能来检测整个图像的主色、图像前景、图像背景，以及具有局部边界框的对象。Image Properties 还可以测量图像的锐度、亮度和对比度。使用 Image Properties，客户可以筛选出低质量的图像，或为搜索内容添加颜色元数据。Image Properties 是一项可选功能，与一般的标签检测分开定价，且仅在更新的 AWS SDK 中提供。
Labels API 响应现在包含“别名”和“类别”。“别名”指的是同一标签的其他名称，而“类别”会根据 40 个共同主题对标签进行分组，如“食品和饮料”、“动物和宠物”。注意：只有更新的 AWS SDK 中才会返回别名和类别。
这些更新现已在 Amazon Rekognition Labels 支持的所有 AWS 区域中推出。要使用这些新功能，请访问 Amazon Rekognition 控制台，获取标签检测和 Image Properties 功能。有关更多信息，请参阅我们的博客以及 Amazon Rekognition Labels 文档。