Amazon Rekognition 内容审核

使用机器学习自动化和简化内容审核工作流

Amazon Rekognition 内容审核使用机器学习 (ML) 自动化和简化您的图像和视频审核工作流程,并且不需要具备机器学习经验。使用完全托管的 API 和可自定义的审核规则,有效地处理数百万张图像和视频,同时检测不当或不需要的内容,以确保用户安全和业务合规。只需按实际使用量付费;没有最低费用,无需许可证或预付费。

什么是 Amazon Rekognition 内容审核 (1:18)

优势

增强用户和品牌安全

根据各种预定义或特定于业务的不安全类别,审核从数个到数百万个数量不等的图像和视频。主动确保您的用户和品牌赞助商不会接触到不需要或不适当的内容。

自动化审核

让人工审查人员能够跟进较小的内容子集,并通过自动标记多达 95% 的不安全内容,保护其免受有害内容的影响。 将 Amazon Augmented AI (A2I) 整合到人工审核流程中,无需构建新工具和基础设施。

提高可靠性并降低成本

创建成本可靠、可扩展且可重复的基于云的内容审核工作流,无需预订购或购买昂贵的许可证。根据处理的图像数量或视频时长付费。

功能

检测并标记露骨图像和视频

检测图像和视频中的露骨的成人内容或性暗示内容、暴力、毒品、烟草、酒精、仇恨符号、赌博和不当内容。使用置信度分数标记每个检测到的标签和视频时间戳。使用层次结构分类关系针对不同的地理位置、目标受众、一天中的时间等创建精细的业务规则。

自定义音频和文本审核

使用 Amazon Rekognition 文本检测进行文本检测和阅读,并根据您自己的禁用词或短语列表检查文本。 使用 Amazon Transcribe 将视频中的语音转换为文本,并检查是否使用了亵渎或仇恨言论。使用 Amazon Comprehend 中的自然语言处理 (NLP) 功能扩展文本分析。

训练和部署自定义模型

只需单击几下或调用 API,即可轻松训练和部署您自己的审核模型。利用 Amazon Rekognition 提供的自定义标签快速创建和操作新模型,以应对实时场景问题,例如从在线商店中删除攻击性信息或模糊直播中的徽标。

利用人工审核加强预测

通过战略性人工干预进一步加强预测。将 A2I 与 Rekognition 审核 API 集成,让您的团队或第三方供应商在低置信度预测需要人工干预时,做出最终判断。

使用案例

审核用户生成的内容

主动审核大量的用户上传内容,以保护用户和社区免受社交媒体平台和服务(包括照片和视频共享、在线游戏、视频流和在线匹配)中不当内容的影响。

媒体和电子商务合规性

使用 Amazon Rekognition 和 Amazon Transcribe 识别潜在的不安全图像、视频、文本和音频内容,或确保第三方相关信息不违反您平台的安全政策。

品牌安全

利用 Amazon Rekognition 内容审核丰富的分层组织元数据,识别并过滤不需要的品牌关联。

客户

阅读有关我们 40 多个 Amazon Rekognition 客户案例的更多信息。

Omlet (Mobisocial)

Mobisocial 是一家领先的移动软件公司,专注于构建社交网络和游戏应用程序。该公司开发了 Omlet Arcade,这是一个全球社群,数千万移动游戏直播用户和电子竞技玩家聚集在这里分享游戏体验并认识新朋友。

“为了确保我们的游戏社群是一个能够进行社交活动和分享娱乐内容的安全环境,我们使用机器学习来识别不符合我们社群标准的内容。我们创建了一个工作流,利用 Amazon Rekognition 来标记包含不合规内容的上传图像和视频内容。Amazon Rekognition 的内容审核 API 帮助我们实现准确性和规模,以管理在全球拥有数百万游戏创作者的社群。自实施 Amazon Rekognition 以来,我们已将运营团队手动审查的内容数量减少了 95%,同时释放了工程资源以专注于我们的核心业务。我们期待着最新的 Rekognition 内容审核模型更新,它将提高准确性并增加新的审核类别。”

Mobisocial 高级架构师 Zehong

SmugMug

SmugMug 运营着两个大型在线照片平台 — SmugMug 和 Flickr,超过 1 亿会员能够安全地在这两个平台上存储、搜索、共享和出售数百亿张照片。Flickr 是世界上最大的以摄影师为中心的社群,让世界各地的摄影师能够找到灵感,相互联系,并与世界分享他们的热情。

“作为一个大型的全球性平台,不良内容给我们社群的健康带来了极为严重的风险,可能会令摄影师避而远之。我们使用 Amazon Rekognition 的内容审核功能来查找并正确标记不良内容,从而为社群提供安全、融洽的体验。由于 Flickr 所涉及的内容规模巨大,如果不使用 Amazon Rekognition 基本上是不可能完成这一任务的。现在,得益于 Amazon Rekognition 的内容审核功能,我们的平台可以自动发现并突出显示更贴近会员期望的优质照片,从而落实我们启迪、联系和分享的使命。”

联合创始人、首席执行官兼首席技客 Don MacAskill

ZOZO

ZOZO, Inc. 拥有并经营着日本最大的时尚电子商务网站 ZOZOTOWN 和社交网络 WEAR,后者为时尚爱好者提供安全分享造型和着装的数字服务。

“每天,我们的用户都会在 WEAR 上发布大量图片,需要检查每一张图片以确保其符合服务指南。我们基于 Amazon Rekognition 内容审核 API 构建了一个解决方案,该解决方案可自动检查和分析用户在 Amazon S3 中发布和存储的内容。Amazon Rekognition 通过自动分析图像,帮助我们将手动内容审查流程缩短了多达 40%。我们还能够减少在审查人员无法确定图像是否合适时上报给主管的审查,否则,这些审查会拖慢内容运营速度。”

ZOZO, Inc. 品牌解决方案开发部工程师 Yu Shigetani

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