Amazon Rekognition

使用机器学习自动执行图像和视频分析。

使用经过验证的、高度可扩展且无需机器学习专业知识就可使用的深度学习技术,Amazon Rekognition 可以轻松将图像和视频分析功能添加到您的应用程序中。借助 Amazon Rekognition,您可以在图像和视频中识别对象、人物、文本、场景和活动,也可以检测任何不适宜的内容。Amazon Rekognition 还提供高度精确的面孔分析和面孔搜索功能,您可以使用这些功能来检测、分析和对比面孔,以处理各种用户验证、人员计数和公共安全使用案例。

借助 Amazon Rekognition 自定义标签,您可以识别图像中特定于您的业务需求的对象和场景。例如,您可以构建模型来对装配线上的特定机器部件进行分类,或检测运行状况不佳的设备。Amazon Rekognition 自定义标签可以帮您完成繁重的模型开发工作,因此您无需具备机器学习经验。您只需提供想要识别的对象或场景的图像,剩下的工作都交由此项服务处理。

5,000 幅图像免费

可每月接收,为期 12 个月,通过 AWS 免费套餐使用

优势

批量自动完成可视分析任务

通过 Amazon Rekognition,您可以解决无法手动执行的任务,例如在几分钟内分析数以百万计的图像和视频。您还可以利用机器学习增强繁琐、重复的人工目视检查任务,以提高员工生产率并最大限度地减少失误。

无需 ML 专业知识就能上手

通过 Amazon Rekognition,您可以在几小时内就快速地将各种预先训练好的计算机视觉 API 添加到应用程序中,而无需收集数据并从头开始构建计算机视觉模型。如果您有独特要求,则只需上传十个带标签的图像就可以使用 AutoML 自动训练并保留自定义 ML 模型。

降低 ML 基础设施成本

Amazon Rekognition 是一种完全托管式服务,可以根据业务需要自动扩大和缩小规模。您不需要构建和管理自己的 ML 基础设施。您可以快速地交付由计算机视觉支持的可靠、可扩展且安全的应用程序,只需为您分析的图像和视频付费。

主要功能

对象、场景和活动检测

标签

借助 Amazon Rekognition,您可以识别数千种对象(例如自行车、电话、建筑)和场景(例如停车场、海滩、城市)。在分析视频时,您还可以识别具体活动,例如“包裹配送”或“踢足球”。 了解更多 »

对象、场景和活动检测

自定义标签

借助 Amazon Rekognition 自定义标签,您可以扩展 Amazon Rekognition 的检测功能,以便从图像中提取对您的业务有独到用处的信息。例如,您可以在社交媒体中查找您的企业徽标,在商店货架上识别您的产品,在装配线上对您的机器部件进行分类,或在视频中检测您的动画角色。 了解更多 »

不安全内容检测

内容审核

Amazon Rekognition 可帮助您识别图像和视频资产中潜在的不安全或不适宜的内容,并为您提供详细的标签,使您可以根据自己的需要准确控制所要允许的内容。 Amazon A2I 使用人工审查来提高 Amazon Rekognition 图像审核预测的准确性。 了解更多 »

面孔分析

文本检测

在照片和视频中,文本看起来与打印页面上的整齐文本很不一样。Amazon Rekognition 可以读取倾斜和失真的文本,从而捕获商店名称、媒体上的强制性叙述、街道标志和产品包装上的文本等信息。 了解更多 »

面部分析

面孔检测和分析

借助 Amazon Rekognition,您可以轻松检测面孔在图像和视频中出现的时间,并针对每张面孔获取性别、年龄范围、眼睛睁开程度、眼镜、面部毛发等属性。在视频中,您也可以衡量这些面孔属性随时间的变化,比如构建一个演员所表达情感的时间线。 了解更多 »

面孔识别

面孔搜索和验证

借助 Amazon Rekognition 提供的快速而准确的面孔搜索功能,您可以使用您的私有面孔图像存储库来识别照片或视频中的人物。通过将面孔图像与您存储的图像进行分析比较,您还可以验证身份。 了解更多 »

名人识别

名人识别

您可以快速识别视频和图像库中的名人,以便为市场营销、广告和媒体行业使用案例编录录像和照片。 了解更多 »

PPE 检测

个人防护装备 (PPE) 检测

使用 Amazon Rekognition,您可以大规模分析本地摄像头中的图像,以自动检测图像中的人是否穿戴了个人防护装备 (PPE),例如面部覆盖物(口罩)、手部覆盖物(手套)和头部覆盖物(头盔),以及防护装备是否覆盖了相应的身体部位(面部覆盖物覆盖住鼻子、头部覆盖物罩住头部,手部覆盖物覆盖手部)。了解更多 »

视频片段检测

视频片段检测

通过 Amazon Rekognition Video,您可以自动检测视频中的关键片段,例如无声黑框、字幕、镜头边界和 SMPTE 彩条。这样,可以通过简化质量控制、广告插入和内容准备工作中基于文件的工作流程,为您节省人力并扩展存档现代化。了解更多 »

使用案例

媒体分析

使内容可搜索

Amazon Rekognition 可自动从您的图像和视频文件中提取元数据,同时捕获对象、面孔、文本等。此元数据可用于按关键字轻松搜索您的图像和视频,或查找合适的资产进行内容联合。    

标记不适宜的内容

借助 Amazon Rekognition,您可以自动标记不适宜的内容,例如图像和视频中的裸露、暴力画面或武器。使用返回的详细元数据,您可以根据您认为适合用户的文化和人口统计的内容创建自己的规则。了解更多 »

启用数字化身份验证

利用 Amazon Rekognition,您可以为自动支付和其他身份验证场景创建可扩展的身份验证工作流程。利用 Amazon Rekognition,通过将照片或自拍照与驾驶证等身份证件进行对比,您可以对选择启用数字化身份验证的用户轻松执行面孔验证。

工作场所安全

大规模自动执行个人防护装备 (PPE) 检测,以提高工作场所安全实践,并更好地遵守职业安全和健康条例。使用 Amazon Rekognition,您可以大规模分析本地摄像头中的图像,以检测图像中的人是否穿戴了面部覆盖物、手部覆盖物和头部覆盖物等 PPE。了解更多 »

识别产品、地标和品牌

应用程序开发人员可以使用 Amazon Rekognition 自定义标签来识别社交媒体和照片应用程序中的特定项目。例如,您可以训练自定义模型来识别城市中的著名地标,只需拍照便可向游客提供关于地标的历史、营业时间和票价的信息。

客户成功案例

PBS

PBS 利用对象检测简化媒体内容操作。

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Pinterest

Pinterest 利用文本检测进行内容审核。

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Aella Credit

Aella Credit 利用面部检测和比较验证申请者身份。

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Thorn

Thorn 利用面孔搜索帮助更快地确定儿童性交易的受害者。

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ICFES

ICFES 利用人脸检测和比较为 75,000 名学生维护考试的公正性。

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San Diego Gas & Electric

San Diego Gas & Electric 利用定制标签通过无人机镜头检测变压器损坏。

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如需了解更多信息,请访问 Amazon Rekognition 客户

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