试用 Amazon Rekognition

Amazon Rekognition 是一种让您能够轻松为应用程序添加图像分析功能的服务。使用 Rekognition,您可以检测对象、场景和面孔,识别名人,还可以识别图像中的不当内容。您还可以搜索和比较面孔。借助 Rekognition 的 API,您可以快速为应用程序添加基于深度学习的复杂视觉搜索和图像分类功能。

Amazon Rekognition 基于同样由 Amazon 计算机视觉科学家开发的成熟且高度可扩展的深度学习技术,每天能够分析数十亿张 Prime Photos 图像。Amazon Rekognition 使用深层神经网络模型来检测和标记图像中的数千个对象和场景,而我们会继续为该服务添加新的标签和面孔识别功能。

Rekognition API 让您能够轻松地在应用程序中构建强大的视觉搜索和发现功能。对于 Amazon Rekognition,您只需为您分析的图像和存储的面孔元数据付费。无最低费用,无预先承诺。

AWS re:Invent 2016:Amazon Rekognition 简介

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面部识别

图像中的文本

Rekognition 可检测并识别图像中的文本内容,如街道名称、字幕、产品名称和车辆牌照。图像中的文本专门用于处理真实图像,而不是文档图像。分析图像时,图像中的文本将针对检测的每个单词或每行返回识别的文本和长方形框架,以及可信度分数。

对象和场景检测

Rekognition 可识别数千种对象 (如车辆、宠物或家具) 并提供置信度。Rekognition 还可以检测出图像内的场景,如日落或沙滩。这让您能够轻松添加搜索、筛选等功能,并管理大型图像库。

对象和场景检测
面部识别

图像审核

Rekognition 让您能够检测明显和暗示性的内容,因此您可以根据应用需求来筛选图像。Rekognition 可以提供一个带有置信度的分级标签列表,让您能够精细地控制自己允许显示的图像。

面部分析

借助 Rekognition,您可以定位到图像中的面孔并分析面孔特征,如面孔是否在微笑或者眼睛是否睁开着。在分析图像时,Rekognition 将返回每个所检测面孔的位置和矩形框架。利用 Rekognition 的面孔分析功能,您可以轻松地跟踪用户的情绪。

面部分析
面孔比较

面孔比较

Rekognition 让您能够衡量两张图像中的面孔属于同一个人的可能性。借助 Rekognition,您可使用相似性得分,以近乎实时的方式验证某位用户与参考照片中的人物的相似性。

面部识别

Rekognition 让您能够在大量图像中找出相似面孔。您可以为在图像中检测到的面孔创建索引。Rekognition 的快速且准确的搜索功能可返回与您的参考面孔最为匹配的面孔。

面部识别
面孔识别

名人识别

Rekognition 检测和识别某一领域中数千位著名、显赫和成绩突出的人士。这样一来,您就可以根据自己的独特兴趣索引和搜索名人的数字图像库。

轻松将强大的图像识别功能集成到应用程序

轻松将强大的图像识别功能集成到应用程序

Amazon Rekognition 通过一个简单的 API 来提供强大且准确的图像分析功能,消除了在应用程序中构建图像识别功能的复杂性。您无需具备计算机视觉或深度学习专业能力,即可利用 Rekognition 可靠的图像分析功能。借助 Rekognition API,您可以轻松快速地在任何 Web 应用程序、移动应用程序或互联设备应用程序中构建图像分析功能。

以人工智能为核心

以人工智能为核心

Amazon Rekognition 基于 Amazon 已在使用的、经过验证的深度学习技术构建而成。我们将继续添加对新对象的支持,并提高面孔分析功能。随着我们不断地完善,Rekognition 的广度和准确性都会提高,可应对新的挑战。

可扩展的图像分析功能

可扩展的图像分析功能

Amazon Rekognition 每天可分析数十亿张图像。无论您发出多少分析请求,该服务都可提供一致的响应时间。即使请求量有所增加,您的应用程序延迟仍会保持一致。当您已成功构建应用程序,且突然拥有数百万用户时,无需预置额外的容量。

已与常用的 AWS 服务集成

已与常用的 AWS 服务集成

Amazon Rekognition 旨在与常用的 AWS 服务 (如 Amazon S3 和 AWS Lambda) 无缝配合。您可以直接通过 AWS Lambda 调用 Rekognition API,以响应 Amazon S3 事件。由于 S3 和 Lambda 可自动扩展以响应应用程序的请求,因此您可以构建可扩展、价格实惠且可靠的图像分析应用程序。例如,每当有人来到您的住处时,您门上的摄像头都会将来访者的照片上传到 S3,以便触发使用 Rekognition API 的 Lambda 函数,从而识别出您的访客。您可以直接对存储在 Amazon S3 中的图像运行分析,而无需加载或迁移数据。该服务支持 AWS Identity and Access Management (IAM),这让您能够轻松安全地控制对 Rekognition API 的访问。利用 IAM,您可以创建并管理 AWS 用户和组,以便向开发人员和最终用户授予相应权限。 

费用低廉

费用低廉

对于 Amazon Rekognition,您只需为您分析的图像数和存储的面孔元数据付费。无最低费用,无预先承诺。您可以免费试用,且随着您与 Rekognition 的分级定价模式的发展,您可以节省更多费用。

Amazon Rekognition 使图像可供搜索,因此您可以发现图像内显示的对象、场景和文本。您可以创建一个 AWS Lambda 函数,以使其在新图像上传到 S3 中后,自动将新检测到的图像标签直接添加到 Elasticsearch 搜索索引中。

可扩展的图像库

Amazon Rekognition 让您能够使用图像审核 API 自动检测图像中的不当内容。API 会针对内容所属的具体类别返回一个置信分数,让您可以根据用户的文化和人口统计特点创建自己的规则。

面部识别

借助 Amazon Rekognition,您的应用程序可通过比较用户的实时图像与参考图像来确定用户的身份。

基于面孔的用户验证功能

“通过使用 Amazon Rekognition,我们可以根据需要标记轮到第二个讲话/出现在镜头中的人。我们通过 Rekognition 索引的内容量是目前的两倍 – 从一年 3500 个小时到一年 7500 个小时,这使得我们能够索引首次运行的所有内容,其设置非常简单,即便是我们数据库中有 97000 个实体也是如此。”

- C-SPAN Archives 归档技术经理 Alan Cloutier


Amazon Rekognition 可从面孔图像中检测到诸如高兴、伤心或惊喜等情绪。Rekognition 可分析实时图像,并将情绪特征发送到 Redshift,以定期报告每个店铺位置的趋势。

情绪分析
Socialsoup

“这非常有益于我们的客户。我们可以找到品牌的“内容知音”,并将正确的内容创建者和活动进行更好的匹配。我们最近完成了 30000 位影响者资料的分析,为了了解哪种类型的内容推动了最大的参与度,我们现在不应只考虑简单的参与度。”

- Social Soup 的 CEO 兼创始人 Sharyn Smith


Amazon Rekognition 使用 IndexFaces API 函数来存储面孔元数据,这让您能够轻松搜索图像集,以找到相似面孔。然后,您可以使用 SearchFaces 函数返回置信度较高的匹配结果。面孔集是指您拥有和管理的面孔索引。

面孔识别
SmugMug

“SmugMug 客户希望花时间创建更多的内存,而不是手动管理其照片集。借助 Amazon Rekognition,我们可以自动识别客户相册中的内容,解锁许多功能,从而让他们和他们的访客有更多时间享受生活和欣赏照片。”

- SmugMug 联合创始人兼首席执行官 Don MacAskill


Amazon Rekognition 的 RecognizeCelebrities API 使用的是基于神经网络的模型,这样您可以搜索照片库以大规模和高精度地自动识别某一领域中数千位著名、显赫或成绩突出的人士。然后,您可以将名人的姓名、ID 和图像 ID 发送到 Amazon Elasticsearch 搜索索引中,以使名人的图像能够被搜索到。

面孔识别

Rekognition 非常容易上手。只需访问 Rekognition 控制台,然后单击几次即可试用该服务。

试用 Amazon Rekognition