客户使用案例

Scripps Networks

Scripps Networks Interactive 是为电视、互联网和新兴平台提供居家、食品和旅行等类别的有趣的生活方式内容的领先开发商。

“为媒体资产授予许可对 Scripps Networks Interactive 而言至关重要。一致且准确的媒体元数据可使我们的企业和客户能够快速找到他们想要的内容。对元数据进行手动标记是一项耗时且繁琐的工作,而采用自动化可以大大提高生产力和效率。借助 Amazon Rekognition,我们可以利用各种自动化元数据标记流程快速有效地实现增值,且我们的企业和客户也更容易查找图像和视频片段。这使我们能够延长循环周期、提高生产力和效率,并增加有助于盈利的创收机会。”

– Shane Murphy,Scripps Networks 解决方案工程师

Wia

Wia 是人和物通信的平台。他们的使命是让每个人都能够将万物连接到互联网,从而打造下一代物理网络。

“我们努力让每个人都能打破想象力的藩篱,而不是为技术细节所羁绊。Flow Studio 与 Amazon Rekognition 的面部检测相结合,让我们平台上的开发人员能够在短短几分钟内将其设备转化为智能又好用的摄像机。我们选择使用 Rekognition 进行面部检测,因为它准确性很高,并且可以轻松集成到我们的应用程序中。”

– Conall Laverty,Wia 首席执行官兼创始人


ARMED

ARMED™ 致力于开发和集成先进的技术来打击政治暴力、恐怖主义、有组织犯罪活动以及内部威胁。

“我们的专业性体现在,在日益复杂和残酷的环境中为重大活动保驾护航。Amazon Rekognition 让 ARMED™ 的数据融合系统更加强大,从而可以实时追踪视频直播中的人并识别目标人物。这些功能可用于预测分析,为安全专家提供即时且可能挽救生命的信息。能够与 Rekognition 团队一起开发世界级平台,我们感到非常兴奋,该平台可为安全组织和客户提供增强的情景认知。”

– Shaun Mccarthy,ARMED Inc. 首席执行官

Mapillary

Mapillary 是一个街道级别的协作式图像平台,让人们和组织能够上传地理标记照片,然后客户可使用该平台来改进其地图系统或应用程序。

“通过与 Amazon Rekognition 合作,我们能够创建解决方案来改善美国各大城市的停车情况。城市当局努力跟踪停车信号和数据。对于城市而言,要手动进行跟踪,他们自己需要花费纳税人缴纳的上百万美元,更不必说巨大的时间投入。我们相信,与 Amazon Web Services,尤其是 Amazon Rekognition 合作,将有助于我们创建计算机视觉驱动的自动化停车解决方案,帮助城市节省时间和金钱。”

– Jan Erik Solem,Mapillary 首席执行官


Open Influence

Open Influence 是影响者营销领域的市场领导者。其先进技术解决方案和屡获殊荣的服务,让全球品牌和代理商能够基于其广告活动目标识别相关的影响者,同时能够有效预测和监控广告活动成效。

“我们每天将数量巨大的社交数据编入索引。通过与 Rekognition 合作,我们能够将实时视觉搜索功能部署到我们现有的影响者搜索引擎中。这为我们的业务和客户增加了巨大的价值。在使用 Rekognition 的第一个星期,我们针对数千万个社交图像运行了 Rekognition。在运行少量示例来确定标签检测的准确性后,我们发现与所评估的其他图像识别平台相比,我们的置信度非常高。Amazon 工具使我们能够保持作为影响者营销领域的技术领导者的核心优势。” 

– Micky Dionisio,Open Influence 首席技术官

Soul

Soul 平台让构建约会应用程序更加简单。其可自定义的云后端平台包括用户注册、灵活配对、聊天、媒体和数据存储、应用程序内支持、推送通知以及分析等功能。

“我们对应用程序内用户生成的内容遵守极其严格的策略,这要求开发人员提供一种方法,从发布的内容中筛选不良材料,屏蔽冒犯性用户,以及快速响应举报的内容。通过 Amazon Rekognition,我们能够在不良内容发布之前就检测到,同时需要最少的人为干预。现在,我们的客户只需轻触一个开关,即可在其 Soul 提供技术支持的应用程序中进行自动图像审核。”

– Alexey Strelkov,Soul 联合创始人


Woo 是面向印度国内和全球印度侨民的领先约会应用程序,采用女士优先的方法,专注于建立有意义的关系和对话。

“为了快速整理新用户并确保个人资料和照片符合我们的高标准,我们使用手动整理来审查所有个人资料照片。对于像我们这样的成长型企业,这种方法永远无法足够快速地推广。Amazon Rekognition API(具体而言是 DetectFaces)提供了丰富的图像元数据,我们可以使用这些元数据来应用我们特定于业务的质量准则。利用人脸数量、人脸大小和估计年龄范围等信息,我们能够完全消除照片级手动整理工作。我们现在能够在几秒钟内整理完图像,这项工作以前需要半天的时间。此外,Amazon Rekognition 一直在不断改进,自动整理的整体质量随着时间的推移也提高了。”

– Sumesh Menon,Woo 首席执行官兼联合创始人

Utility

Utility 提供移动资源管理通信技术和服务,让公用事业公司、第一急救者和运输公司能够指挥、控制和支持移动现场操作。

“Amazon Rekognition Video 让我们能够在​我们的 AVaiLWEB 应用程序内运行邻近搜索,从直播视频以及以前录制的事件中搜索目标人物(包括失踪人员)。此服务与 BodyWorn 的直播功能相结合,可显著缩短 行动所需的时间,并为执法提供有价值的情景认知工具。”

– Simon Araya,Utility 首席技术官


华盛顿县治安官办公室

华盛顿县治安官办公室是城区和郊区居民 911 电话的主要第一急救者,还在全县范围内提供支持城市警察部门的其他服务,包括犯罪现场专家、重罪调查员以及性罪犯合规检查。

“Amazon Rekognition 极大提高了执法人员快速果断采取行动的能力。我们能够在 1 到 2 天内将超过 300000 条照片记录编入索引,识别嫌疑人的时间也从 2 到 3 天缩短到几分钟。在推出后一周内,在 Rekognition 上构建的解决方案就识别到了一桩悬案的嫌疑人,并通过合法程序将其逮捕。”

– Chris Adzima,华盛顿县治安官办公室高级信息系统分析师

Marinus Analytics

Marinus Analytics 为执法部门提供基于人工智能创建的工具,将大数据转化为可供行动用的情报。Marinus 旗舰软件 Traffic Jam 是一套工具,供执法部门用于性交易调查。

“在互联网时代,执法部门需要复杂的工具来促进面向受害者的治安维护。执法部门知道,离家出走的儿童最有可能成为人口贩卖的受害者。在使用 Amazon Rekognition 之前,他们只能依靠手动筛查在线数据来尝试找到他们;这样做非常耗时,甚至根本无法做到。现在,通过由 Amazon Rekognition 提供技术支持的 Traffic Jam FaceSearch,调查人员能够在数秒钟内搜索上百万条记录,从而采取有效的行动找到受害者。”

– Emily Kennedy,Marinus Analytics 首席执行官兼创始人


C-SPAN

C-SPAN 是一家公共服务公司,提供美国众议院和美国参议院以及讨论、辩论和决定公共政策的其他机关自始至终的工作过程,但不做任何编辑。共有 3 个网络站点和 5 个其他视频源,因此必须将大量内容编入索引并使其可搜索。

“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 建立索引的内容量是目前的两倍 – 从一年 3500 小时到一年 7500 小时,这使得我们能够为首次运行的所有内容建立索引,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。” 

– Alan Cloutier,C-SPAN Archives 技术经理

Go Girl

Go Girl Apps 的 Happy Snap 是一个寻宝移动应用程序,由儿童为儿童设计,旨在鼓励孩子寻找、探索并积极了解周围世界中的物体。

“我们需要最好的图像识别和标签解决方案,在测试过许多产品后,Amazon Rekognition 是目前为止最快、最可靠的产品。”

– Rebecca Skinner,Go Girl Apps 创始人


The Take

TheTake 与电影工作室和电视网络合作,使其内容可供销售,让观众能够识别并购买他们在屏幕上看到的产品。

“Amazon Rekognition 让我们能够在上百万个内容帧中可扩展地识别和跟踪演员,而且可靠性比我们用过的其他任何解决方案都要高。”  

– Jared Browarnik,TheTake 共同创始人兼首席技术官

Witlee

Witlee 是为出版商提供情境化产品推荐的主要提供商。他们的解决方案能够有效地连接产品发现与灵感点购买。

“Amazon Rekognition 让我们能够快速可靠地对我们的大型产品库存进行分类。我们测试过许多解决方案,Amazon Rekognition 在速度、易用性和价格方面都是显而易见的赢家。通过其 API 模型,还可以将 Rekognition 轻松集成到我们现有的 AWS 解决方案。”

– Drew Schulz,Witlee 共同创始人兼首席技术官


Artfinder

Artfinder 是一个在线艺术市场,让上千名艺术家可以直接向买家出售艺术品。通过在 AWS 上构建的推荐工具,Artfinder 能够将其客户与他们所喜爱的艺术相匹配。

“AWS 为我们提供像 Amazon Rekognition 这样的先进应用程序,让我们的业务顺利开展。我们的服务有了一个原型,可在四个小时内启动并运行,一周内即可投入生产。”

– David Tilleyshort,Artfinder 首席技术官

FamilySearch

FamilySearch 是世界上最大的宗谱组织,致力于在各代人之间维系家族。

“FamilySearch 使用 Rekognition 开发出了“人脸比较”功能,帮助网站用户根据其家族照片识别最相近的祖先。Rekognition 用来提供参与式的体验,帮助人们以新的方式寻找祖先。我们希望将来使用 Amazon Rekognition 提供其他可能的人脸匹配体验。”

– Tom Creighton,FamilySearch 首席技术官兼首席架构师


HERE Technologies

HERE Technologies 为企业客户提供地图、导航和定位解决方案。他们的使命是创建真实情况的数字表示,从根本上改进每个人、每件事物的存在、移动和交互的方式。

“我们使用 Amazon Rekognition 来丰富我们的地图内容。Rekognition 的图像文本识别功让我们能够不断更新指示牌信息,以便我们的客户轻而易举地掌握最新信息。我们期待继续与 AWS 合作,并在更多产品中实施他们的计算机视觉解决方案。”

– Rajkumar Jain,HERE Technologies 工程总监

Influential

Influential 是一个 AI 提供技术支持的顶级影响者市场。Influential 利用 AI 和机器学习,通过可操作的洞见和预测性情报为影响者提供建议,消除了识别影响者的痛点。

“除了我们的内部 AI/ML 算法,我们还与第三方合作来丰富我们的数据集,以便更好地促进影响者来源选择。利用 Amazon Rekognition 对象和场景检测,我们能够基于影响者所发布的媒体及其社交媒体内容,将影响者人群更好地区分为具体的垂直领域和主题。通过将我们的搜索功能扩展到文本范围之外,我们得以更好地训练我们的品牌匹配得分,该得分与 Rekognition 的用户友好型标记和标签结合使用,可将我们对用户查询的命中率提高 200% 以上。”

– Piotr Tomasik,Influential 首席技术官


Limbik

Limbik 是首个短视频数据工作室。使用人工智能,Limbik 开发出了一套技术辅助式过程,以预测哪些内容将会成功,并通过执行的属性和分析来解释原因。

“Amazon Rekognition 是 Limbik Annotate 的一个重要方面,后者是我们的视频分析堆栈,其利用机器学习和人工分析来识别短视频内容的关键属性。在评估多个第三方视频注释服务之后,Rekognition 是最精确、高效和无缝的,可作为更广泛的视频分析过程的一部分进行集成。”

– Zach Schwitzky,Limbik 首席执行官兼共同创始人

POPSUGAR

POPSUGAR Inc. 是一家全球性媒体和技术公司,向全球超过 4 亿观众提供多平台内容。

“我们使用 Amazon Rekognition 在巨大的数字资产库中识别名人。Amazon Rekognition 让我们无需再手动标记上千张照片,并为我们日益增长的图库提供急需的自动化。”

– Bjorn Pave,POPSUGAR IT 总监

Spokeo

Spokeo 是一个人物搜索引擎,将白页列表、公共记录和社交网络信息组合成简单的个人资料,以帮助用户安全地寻找人员和获取人员的相关信息。

“Amazon Rekognition 可以轻松、快速地在可能包含数百万人脸模板的大型集合中搜索相似人脸。除了高度准确的人脸检测和匹配外,Rekognition 还提供了一些实用功能,如情绪与年龄估计。对于 Spokeo 而言,能达到这种质量水平而不必担心可扩展性或管理问题,意味着我们可以将更多时间投入到核心业务上。”

– Eric Liang,Spokeo 首席信息官

VidMob

VidMob 是一个技术平台,将营销人员与专业编辑、动画师和动画设计师全球网络联系起来。

“性能数据不是问题,但了解为什么某些创意资产的效果比其他资产好,然后能根据这些信息采取相应措施是个问题。通过在 Amazon Rekognition 上构建 VidMob 的 Agile Creative Suite™,我们解决了营销人员遇到的两个最重要的难题。迄今为止,我们的 Agile Creative Suite 已经使用 Rekognition 分析了超过 40000 项创意资产。来自 Rekognition 的数据粒度使我们能够为客户提供深入洞见,并使他们能够以全新的方式查看其内容。”

– Alex Collmer,VidMob 首席执行官兼创始人


Sen Corporation 是儿童照片服务的行业领导者,提供了“Hi, Cheese!”照片服务。

“我们有数量巨大的照片集,是过去我们的用户购买或上传到我们的平台的。我们经常需要在这些照片集中搜索特定用户的孩子的照片,我们一直使用 Amazon Rekognition,父母可以更加轻松地从成千上万张照片中找到自己的孩子。Amazon Rekognition 可以非常快速且准确地处理数量巨大的照片,父母很高兴能够轻松找到所要寻找的照片。因此,我们提高了转化率。”

– Daichi Kumagai,Sen Corporation 工程部经理

“由于我们的许多组照片中包含很多张很小的人脸,以前我们需要剪裁并分割原始图像才能正确检测所有人脸。通过使用新的人群脸部检测功能,现在我们能够轻松地一口气检测所有人脸,而无需进行复杂的预处理。”

– Shinji Miyazato,Sen Corporation 工程部网站可靠性工程师主管

Sportograf 由几个学科的竞技运动员创立,因此它对体育有一种自然的亲近感。他们的使命是尊重每位运动员的表现,并提供专业的优质图片。

“我们拥有数百万张体育赛事的图片,因此我们面临的挑战是以较高的速度和准确性按号码布整理照片。在寻找解决方案时,Sportograf 决定不使用特殊的二维码或其他标记,因为它们会引入大量的复杂工作负载,使得无法响应自发的客户请求。为了解决这个挑战,Sportograf 使用 Amazon Rekognition 进行文本识别,并使用 Amazon SageMaker 使我们能够构建自己的机器学习解决方案,从而以近乎实时的方式进一步识别赛车手的号码布。”

– Tom Janas,Sportograf 总经理


Aella Credit 使用生物识别、雇主和手机数据在新兴市场向可查证收入来源的个人提供即期贷款。

“身份验证与确认已成为新兴市场中的一大挑战。正确识别用户是在新兴市场为数十亿人建立信用机制的关键障碍。使用 Amazon Rekognition 在我们的移动应用程序上进行身份验证,大大减少了验证错误,并使我们能够进行扩展。现在,我们可以实时检测并验证某个人的身份,而无需任何人为干预,因此可以更快地访问我们的产品。我们尝试过各种大加宣传的解决方案,但是没有一个流行的备选方案能够准确地识别各种肤色。Amazon Rekognition 帮助我们有效地对我们市场上的客户进行面部识别。还通过 KYC 帮助我们发现重叠的个人资料和重复的数据集。”

– Wale Akanbi,Aella Credit 首席技术官兼共同创始人

CampSite 是一个领先的夏令营软件平台。我们在美国和全世界提供上百个具有全套功能的营地,包括登记、人员配备、媒体主办等。

“我们的营地每天上传几百张照片,让父母能够了解孩子的夏令营生活。每个营地有数千张照片需要手动整理,找到营员的照片对父母来说成为一项耗时又棘手的任务。CampSite 从第一天起就全部构建在 Amazon Web Services 上。我们利用了数十个 AWS 服务,我们深信,Amazon Rekognition 能够使用我们习惯使用的按使用量付费的定价模式提供高品质的结果。Rekognition 让 CampSite 能够继续其成为夏令营软件领域技术领导者的目标。当上传营员的新照片时自动通知父母,这一增值功能成为 CampSite 的巨大竞争优势,这多亏了 Rekognition。”

– Matthew Cavagnaro,CampSite 总经理兼首席运营官


Sygic 为超过 2 亿用户提供世界级 GPS 导航。

“风景名胜的照片在旅游研究中起着重要作用,选择正确的照片可以显著提高游客游览此景点的参与度。由于我们已在 Amazon S3 上托管照片,因此使用 Amazon Rekognition 可以帮助我们快速轻松地对整个照片集进行分类。通过在分类数据中搜索特定关键字,我们能够自动标记可能无关的图片,并且可以将可能最有用的照片推荐给我们的用户。从我们的图像中提取这一有意义的元数据对我们来说轻而易举,因为 Rekognition 是一个易于使用的 API 服务。”

– Lukáš Nevosád,Sygic 旅游副总裁

Mainichi Newspapers 是日本的主要报纸之一。还出版平装书、书籍和其他杂志,包括新闻周刊。

“Mainichi Newspapers 每天提供大量新闻照片,包括我们自己的网站、智能手机应用程序以及公司销售。我们在将新闻照片提供给各种用户时,需要对其进行放大、缩小和剪裁等处理。这些任务需要人工来逐个判断照片的构图和内容,时间和成本方面的代价都非常高昂。我们利用可实现流程自动化的 Amazon Rekognition 来识别和分析人脸,转眼之间就可以对人脸的位置、大小、数量和构图进行自动化分析,无需人为干预,成功降低了与这些任务相关的成本,因此现在可以更快地满足客户在量上的需求。我们还可以进行修剪及重新调整大小,而不会丢失原始照片的内容。”

– Yuzi Mori,The Mainichi Newspapers Co. Ltd 数字媒体解决方案架构师


白宫历史协会 (WHHA) 是一个私人教育非营利性机构,成立于 1962 年,成立的目的是在房屋保护中支持白宫和园区服务,以及进一步了解和普及白宫的历史。

“自 1962 年以来,WHHA 出版了一本纸质指南《白宫:历史指南》,该指南提供了白宫内的房间和收藏概览。2016 年,WHHA 决定创建一个数字工具来提供白宫的虚拟指南。我们想纳入一些娱乐功能来吸引参观者,包括 Presidential Lookalike 工具。该工具让用户可以上传自拍并基于 WHHA 提供的肖像集进行对比,看看他们长得最像哪个总统或第一夫人。WHHA 和 AWS 之间的关系可能是选择 Rekognition 的关键因素,但是我们实际上是基于潜在供应商与 AWS 技术的协作程度以及将 Rekognition 集成到其现有平台的程度来选择移动应用程式平台。使用成熟的解决方案可节省大量时间,以赶上 2018 年春天的发布日,而且基于云的工具的可扩展性也意味着 WHHA 能够在一段时间内在应用程序中保留 Rekogition 功能,而不会产生不合理的支出。AWS 与我们以及我们选择的移动应用程序平台供应商 Cuseum 密切合作,确保一切顺利进行。”

– Stephanie Tuszynski,WHHA 的 AWS 数字图书馆总监

ScaleAbout 将社交媒体影响者转化为其粉丝的服务提供商,向他们提供了一种新的获利方式。在我们的平台上,粉丝可以购买他们最喜爱的影响者的专属服务和指导。

“ScaleAbout 使用 Amazon Rekognition 识别社交媒体影响者(播主和博主)并对其进行人口分析分类。我们平台的一个重要组件是能够将相关和有关的影响者推荐给网站访客,这些访客最有可能从其产品和服务获益或购买其产品和服务。在社交媒体领域,许多影响者会谈论同一个话题或产品,但是我们作为个人,每个人都与影响者的不同角色和形象典范相关。我们知道,新的个性化形式是极端个性化,在 Rekognition 功能的帮助下,我们建立了另一个个性化层次,除了标准话题和产品建议之外,该个性化层次还与推荐者的形象典范相符。”

– Adam Frank,ScaleAbout 首席技术官


New Engen 帮助公司和营销团队到达业绩巅峰。我们强大的技术解决方案能够推动不同行业、地理区域和成熟度的公司发展壮大。 

“在 New Engen,我们的目标是为我们的合作伙伴提供一流的营销成果。我们开发了内部工具,因为我们知道,要想取得具有突破性的成果,一个重要因素是采用多种方式,让营销形象可以将价值传递给客户。Amazon Rekognition 通过在有效的时间段内提供一致的图像标记和分析,让我们的算法能够分析成千上万个图像,以查找我们的合作伙伴及其客户最能产生共鸣的主体和材料。”

– Charles Brophy,New Engen 首席工程师兼研发团队主管

Paylater 是一个由 OneFi 提供技术支持的数字金融服务平台,通过一个下载量超过 900000 次的 Android 移动应用程序,在西非为未得到银行服务的人们提供服务。

“2016 年 5 月,Paylater 发布了用于贷款申请流程的移动应用程序。通过该移动应用程序,能够比以往更快地持续生成和使用图像。Paylater 需要满足其对图像分析日益增长的需求,以进行诈骗检测和风险分析。我们希望能够识别是否确实在上传的图像中检测到了人脸以及识别性别和身份等其他标签。我们之所以选择 Amazon Rekognition,是因为它能够非常方便地将图像分析添加到我们的移动应用程序,并且能准确地进行面部分析。”

– Olawale Olaleye,OneFi IT 基础设施工程主管


Thorn 是一个非营利性组织,致力于阻止儿童性侵材料的散播和打击贩卖儿童者。

“在我们保护儿童免遭性侵的使命中,Amazon Rekognition 帮助我们利用其图像和视频分析解决方案,是 Thorn 的杰出合作伙伴。性侵者劫持了最先进的技术来利用儿童 – 在线上进行儿童性贩卖、传播性侵图像和视频以及直播性侵。选择了 AWS 作为该解决方案的一部分 – 进行合作以利用其解决方案来帮助更快地找到被利用的儿童并阻止性侵。与像 Amazon Rekognition 这样的领先技术公司协作,对于构建我们更快找到这些儿童并终止儿童性侵材料的传播所需的工具非常重要。” 

– Julie Cordua,Thorn 首席执行官

Make.TV 创建的技术和解决方案为要创建并在内容创建者、制片人、节目提供商和广告商之间分享超本地化视频提供了途径,并且其规模、速度和相关性也是前所未有的。

“在内容获取中使用人工智能,能够让广播公司在短时间内从海量内容中找到相关内容。通过 Live Video Cloud,我们让广播员能够获取大量的用户生成内容,Live Video Cloud 是我们用于内容获取和维护的云无关解决方案。对于广播公司而言,他们需要利用的资产数量大幅增加:这会提高节目中的观众参与度,并且可以实时用来增强新闻环节、体育广播、娱乐电视节目或电子竞技锦标赛直播。为了帮助我们的顾客选择最相关的视频,同时最大程度地降低延迟,我们使用计算机视觉服务和基于深度学习的视频分析。Amazon Reknogition 对于我们的 Live Video Cloud 解决方案来说是一个重要的补充,让我们能够将人工智能用于电子竞技、体育赛事、新闻和娱乐节目的现场直播。”

– Andreas Jacobi,Make.TV 首席执行官


K-STAR Group 是一家娱乐公司,主要提供音乐会票务和支付服务。 

“作为一家娱乐公司,我们为客户提供音乐会票务和支付服务。关于音乐会,一个一再出现的痛点就是,观众长时间排队等待提供所购买纸质门票的凭证,然后在入场时进行验证。为了解决此问题,我们使用 Amazon Rekognition 开发了“刷脸入场”服务。现在,观众可以快速验票,而无需排队取票或在入场时扫描纸质门票。我们支持的音乐会不再需要排队,观众得以尽享我们的新“刷脸入场”系统所带来的便利和有趣体验。在我们开发此服务时,我们将 Rekognition 与其他本地面部分析服务进行了对比,最终决定使用 Rekognition,因为它可使用 S3 进行扩展并且可与其他 AWS服务无缝集成。”

– Hyojin Kim,K-STAR Group 主席

Pattern89 是世界上第一个进行有偿社交的数据科学训练平台。

“Pattern89 使用 Amazon Rekognition 向我们的客户提供深度数据分析,包括创新训练,以改善在 Facebook 和 Instagram 上的广告绩效。我们的客户已经能够实施我们的建议来缩减广告开支、提高收益和改善效率指标。我们之所以选择 Amazon Rekognition,是因为其简单的 API、支持多种媒体类型以及一流的标签和面部检测。”

– Matt Brown,Pattern89 首席技术官


Klear 是一个社交媒体分析和智能平台,为品牌、代理商和企业提供社交数据服务。

“我们的影响者搜索引擎不仅让营销者能够轻松在任意利基类别和受众人口统计数据中识别影响者,还提供了关注微型影响者并觉察僵尸粉的功能。使用 Amazon Rekognition,Klear 能够将先进的图像识别功能结合到我们的机器学习算法中,提高分类和预测的准确性。我们之所以选择 Rekognition,是因为它可以轻松集成,并提供准确的特征检测。”

– Noam Avigdor,Klear 创始人

CyberAgent Mobile

CA Mobile Inc. 提供了对战应用程序“mimi”,旨在帮助用户寻找长期关系。

“我们想要创建一个新的‘按照片搜索’功能,让用户能够“找到具有您最喜欢的脸的人”。 Amazon Rekognition 可让我们即时识别平台上所有匹配的成员,这些成员的脸看起来与用户喜欢的脸相似。当用户上传带有他们喜欢的脸的照片后,“按照片搜索”将返回我们平台上五官最相似的成员。然后,用户可以访问他们喜欢的配置文件。借助 Amazon Rekognition,我们可以利用预训练的机器学习模型在几个工时内轻松地融入复杂的图像识别技术。”

– CA Mobile Inc. mimiLab 首席工程师 Ryota Yazaki。Group Co. Ltd.


Uluru 利用云减轻父母和教师的负担。具体来说,他们的“En Photo”服务减少了识别幼儿园儿童和其他学童照片所需的工作量,因此父母可以购买这些照片。

“每天都要拍摄大量的学童照片,这让父母很难找到并购买他们孩子的特殊回忆。为了解决这一挑战,Uluru 使用 Amazon Rekognition 帮助父母找到这些照片。他们自愿上传或确定他们孩子的一张照片,而 Uluru 使用它来寻找其他匹配的面孔,快速准确地呈现给定孩子的所有图像。教师也喜欢它,因为他们能够确保为每个孩子拍摄相同数量的照片。借助 Uluru,照片销售额增加了,帮助这些学校支付教育费用,并为他们的家庭提供良好的体验。”

Yoshida Kazuya,Uluru 首席工程师

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