一般性问题

问:什么是 Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition 作为一项服务,能够让您轻松地将功能强大的可视化分析添加到应用程序。借助 Rekognition Image,您可以轻松构建功能强大的应用程序来搜索、验证和组织数百万个图像。借助 Rekognition Video,您可以从存储的流视频或实时流视频中提取基于运动的上下文,并帮助您对其进行分析。

Rekognition Image 是一种图像识别服务,可以检测对象、场景和面孔;提取文本;识别名人;以及标识图像中的不当内容。它还允许您搜索和比较面孔。 Rekognition Image 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。

Rekognition Image 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。借助 Rekognition Image,您只需为您分析的图像和存储的面孔元数据付费。

Rekognition Video 是一种视频识别服务,可以跟踪人物;检测活动;识别在 Amazon S3 中存储的视频中的对象、名人和不当内容以及来自 Acuity 的实时视频流。Rekognition Video 可以通过视频检测人物并对其进行跟踪,即使他们的面孔不可见或整个人可能进出场景。Rekognition Video 使个人 (如相关人物) 的调查和实时监控变得简单且准确。例如,可将其用于某个应用程序,当有人将包裹送到您家门口时发送实时通知。借助 Rekognition Video,您还可以编制诸如对象、活动、场景、名人及面孔等元数据的索引,从而使视频搜索变得容易。

问:什么是深度学习?

深度学习是机器学习的一个子领域,是人工智能的重要分支之一。其目的是通过使用具有由多个线性和非线性变换组成的多个处理层的深度图来从原始数据推断高级抽象。深度学习大致上基于大脑中的信息处理和通信模型。深度学习使用从大量的注释数据中学到的特征代替人工编写的特征。其通过利用高效算法迭代估计深度图中成千上万的参数来进行学习。

卷积深度神经网络 (CNN)、递归神经网络等几种深度学习架构业已在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和音频识别中得到了应用,以产生关于各种任务的最前沿结果。

Amazon Rekognition 是 Amazon AI 系列服务的一部分。Amazon AI 服务使用深度学习技术来理解图像、将文本转换成逼真的语音以及构建直观的会话文本和语音界面。

问:使用 Amazon Rekognition 需要具备深度学习方面的专业技能吗?

没有。借助 Amazon Rekognition,您不必构建、维护或升级深度学习管道。

为在复杂的计算机视觉任务 (如对象和场景检测、面部分析和面部识别) 方面获得准确的结果,需要对深度学习系统进行适当调整并为其提供海量带有标签的真实数据进行训练。获取、清理和准确地标记数据是一项耗时且代价高昂的任务。此外,训练深度神经网络需要付出昂贵的计算成本,并且通常需要使用图形处理单元 (GPU) 构建的自定义硬件。

Amazon Rekognition 是一种完全托管式服务,已预先进行过图像和视频识别任务方面的训练,因此,您不必投入时间和资源创建深度学习管道。Amazon Rekognition 会继续通过融入最新的研究成果和获取新的训练数据来提高其模型的准确度。这使您能够专注于设计和开发高价值的应用程序。

问:Amazon Rekognition 最常见的使用案例有哪些?

Rekognition Image 最常见的使用案例包括:

  • 可扩展的图像库
  • 基于面孔的用户验证功能
  • 情绪分析
  • 面部识别
  • 图像审核
  • 车牌识别

Rekognition Video 最常见的使用案例包括:

  • 即时响应公共安全保障
  • 对公共安全进行事件调查分析
  • 视频存档的搜索索引
  • 轻松筛选视频以获得明显和暗示性内容

问:如何开始使用 Amazon Rekognition?

如果还没有注册 Amazon Rekognition,您可以单击 Amazon Rekognition 页面上的“Try Amazon Rekognition”按钮,然后完成注册过程。您必须拥有 Amazon Web Services 账户才能访问此服务;如果还没有账户,则在注册期间,系统将提示您创建一个账户。注册后,您可以通过 Amazon Rekognition 管理控制台使用您自己的图像和视频试用 Amazon Rekognition,或下载 Amazon Rekognition 软件开发工具包开始创建您自己的应用程序。有关更多信息,请参阅我们的分步入门指南

问:Amazon Rekognition 提供了哪些 API?

Amazon Rekognition Image 提供了用于检测对象和场景、检测和分析面部、识别名人、检测不当内容、在面部集合中搜索相似面孔的 API,以及用于管理资源的 API。Rekognition Image 还提供了用于比较面部和提取文本的 API,而 Rekognition Video 还提供了用于跟踪人物和管理来自 Acuity 的实时流视频的 API。有关详细信息,请参阅 Amazon Rekognition API 参考

问:Amazon Rekognition 支持哪些图像和视频格式?

Amazon Rekognition Image 目前支持 JPEG 和 PNG 图像格式。您可以提交 S3 对象或字节数组形式的图像。Amazon Rekognition Video 操作可以分析存储在 Amazon S3 存储桶中的视频。视频必须使用 H.264 编解码器进行编码。支持的文件格式为 MPEG-4 和 MOV。编解码器是软件或硬件,可以压缩数据以加快传送,并将接收到的数据解压缩为其原始形式。H.264 编解码器通常用于录制、压缩和分配视频内容。视频文件格式可能包含一个或多个编解码器。如果 MOV 或 MPEG-4 格式的视频文件不适用于 Rekognition Video,请检查用于编码视频的编解码器是否为 H.264。

问:Amazon Rekognition 支持多大的文件大小?

以 S3 对象形式传递时,Amazon Rekognition Image 支持高达 15MB 的图像文件大小;以图像字节数组形式提交时,它支持高达 5MB 的图像文件大小。以 S3 文件形式传递时,Amazon Rekognition Video 支持大小高达 8 GB 的文件和时间长达 2 小时的视频。

问:图像分辨率如何影响 Rekognition Image API 结果的质量?

Amazon Rekognition 支持各种图像分辨率。为获得最佳效果,我们建议使用 VGA (640x480) 或更高的分辨率。Amazon Rekognition 接受的最低图像分辨率为 80 x 80 像素,但低于 QVGA (320 x 240) 的图像可能会增大遗漏面孔、对象或不当内容的几率。

问:Amazon Rekognition Image 能够检测和分析多小的对象?

一般来说,请确保图像中存在的最小对象或面部至少占据图像较短维度 (以像素为单位) 的 5%。例如,如果您使用 1600x900 的图像,则最小的面部或对象在任一维度上应至少为 45 个像素。

问:视频分辨率如何影响 Rekognition Video API 结果的质量?

系统经过训练可识别大于 32 像素 (在最短的维度上) 的面孔,这些面孔将转换为可识别的最小面孔大小,在 QVGA 分辨率下大约 1/7 的屏幕较小维度到高清 1080p 分辨率下 1/30 的屏幕维度之间变化。例如,在 VGA 分辨率下,对于小于 1/10 屏幕较小维度的面孔,用户应期望较低的效果。

问:还有什么可以影响 Rekognition Video API 的质量?

除了视频分辨率之外,严重模糊、快速移动的人物、照明条件、姿势也可能会影响 API 的质量。

问:适合 Rekognition Video API 的首选用户视频内容是什么?

此 API 最适合在正常色彩和照明条件下使用正面视野拍摄的消费者和专业视频。此 API 未针对黑白、IR 或极端照明条件进行了测试。建议对误报敏感的应用程序丢弃置信度得分低于所选 (特定于应用程序) 置信度得分的输出。

问:Amazon Rekognition 在哪些 AWS 区域可用?

Amazon Rekognition Image 目前在美国东部 (弗吉尼亚北部)、美国西部 (俄勒冈)、美国东部 (俄亥俄)、欧洲 (爱尔兰) 和 AWS GovCloud (美国) 地区提供。Amazon Rekognition Video 在美国东部 (弗吉尼亚北部)、美国西部 (俄勒冈)、美国东部 (俄亥俄) 和欧洲 (爱尔兰) 地区提供。Amazon Rekognition Video 实时流仅在美国东部 (弗吉尼亚北部)、美国西部 (俄勒冈) 和欧洲 (爱尔兰) 地区提供。

对象和场景检测

问:什么是标签?

标签是基于其内容在图像中找到的对象、场景或概念。例如,热带海滩上的人物照片可能包含“人物”、“水”、“沙”、“棕榈树”和“泳装”(对象)、“海滩”(场景)、“户外”(概念) 等标签。 

问:什么是置信度得分,如何使用它?

置信度得分是一个介于 0 与 100 之间的数字,用于指示给定预测正确的概率。以上面的热带海滩为例,如果对象和场景检测过程对于标签“水”返回 99 的置信度分数,对于标签“棕榈树”返回 35,则说明这张图像很有可能包含水但不包含棕榈树。

对检测错误 (假阳性) 非常敏感的应用程序应丢弃置信度得分低于某一阈值的结果。最佳阈值因应用而异。在许多情况下,将最低置信度值设为高于默认值可获得最佳的用户体验。

问:什么是对象和场景检测?

对象和场景检测是指分析图像或视频以基于其可视内容分配标签的过程。Amazon Rekognition Image 通过 DetectLabels API 来完成此操作。您可以使用此 API 自动识别数千种对象、场景和概念,并为每个标签返回置信度得分。DetectLabels 使用的默认置信度阈值为 50。对象和场景检测是需要搜索和组织大型图像库的客户的理想选择,如依赖于用户生成内容的消费者和生活方式应用、寻求改进其定位算法的广告技术公司等。

问:Amazon Rekognition 支持哪些类型的标签?

Rekognition 支持数千种属于常见类别的标签,包括但不限于:

  • 人物和事件:“婚礼”、“新娘”、“婴儿”、“生日蛋糕”、“吉他手”等
  • 食品和饮料:“苹果”、“三明治”、“葡萄酒”、“蛋糕”、“比萨饼”等
  • 自然与户外:“海滩”、“山”、“湖”、“日落”、“彩虹”等
  • 动物和宠物:“狗”、“猫”、“马”、“虎”、“海龟”等
  • 家庭和花园:“床”、“桌子”、“后院”、“枝形吊灯”、“卧室”等
  • 运动休闲:“高尔夫”、“篮球”、“曲棍球”、“网球”、“远足”等
  • 植物和花:“玫瑰”、“郁金香”、“棕榈树”、“森林”、“竹子”等
  • 艺术与娱乐:“雕塑”、“绘画”、“吉他”、“芭蕾”、“马赛克”等
  • 运输和车辆:“飞机”、“汽车”、“自行车”、“摩托车”、“卡车”等
  • 电子产品:“电脑”、“手机”、“摄像机”、“电视”、“耳机”等

问:对于视频分析,对象和场景检测有何不同?

Rekognition Video 使您能够自动识别数以千计的对象 (如车辆或宠物) 和活动 (如庆祝会或舞会),并为您提供每个标签的时间戳和置信度得分。它还依赖于视频中的运动和时间上下文准确地识别复杂的活动,如“吹蜡烛”或“灭火”。

问:我找不到我需要的标签。如何申请新的标签?

请通过 AWS 客户支持向我们发送您的请求。Amazon Rekognition 会根据客户反馈不断扩展其标签目录。

不安全内容检测

问:什么是不安全内容检测?

Amazon Rekognition 的不安全内容检测是一种基于深度学习并且易于使用的 API,用于检测图像中的明显和暗示性成人内容。开发人员可以根据自己的业务需求,使用这种额外的元数据来筛选不当内容。除了根据存在的成人内容对图像进行标记之外,图像审核功能还会返回一个带有置信度的分级标签列表。这些标签会指明成人内容的具体类型,从而让开发人员能够进行更细化的控制,以便筛选和管理大量用户生成的内容 (UGC)。这一 API 可以用于社交和交友网站、相片分享平台、博客和论坛、儿童应用程序、电子商务网站、娱乐和在线广告服务等应用场景。

问:Amazon Rekognition 可以检测哪些类型的明显或暗示性成人内容?

Amazon Rekognition 可以检测图像中以下类型的明显或暗示性成人内容:

  • 明显的裸露
  • 裸露
  • 男性裸体图形
  • 女性裸体图形
  • 性活动
  • 部分裸露
  • 暗示性
  • 女性泳装或内衣
  • 男性泳装或内衣
  • 暴露的衣服

Amazon Rekognition 的不安全图像检测 API 可以返回一个分级标签列表以及每个检测到的标签的置信度得分。例如,对于一张不当图像,Rekognition 可能会返回最高级别的标签“明显的裸露”及其置信度。开发人员可以利用这一功能来标记内容。同时,Rekognition 还会提供“男性裸体图形”等更多信息及其置信度,从而返回细化到第二级别的信息。开发人员可以利用这一信息来构建更为复杂的筛选逻辑。

请注意,不安全图像检测 API 并不是有关明显和暗示性成人内容的权威,也不能以任何方式声称是此类内容的详尽筛选器。另外,此 API 无法检测出某个图像是否包含违法内容 (如儿童色情内容) 或不正常成人内容。

问:除了明显和暗示性成人内容以外,Amazon Rekognition 的不安全内容检测 API 能否检测其他不当内容?

Rekognition 目前只支持上文所述的标签。我们会根据客户反馈继续添加并完善各种标签。
如果您需要检测图片中其他类型的不当内容,请通过下文介绍的反馈流程联系我们。

问:对于视频分析,不安全内容检测有何不同?

Rekognition Video 使您能够自动识别明显或暗示性成人内容,还为您提供每个内容类型标签的时间戳和置信度得分。

问:如何确保 Rekognition 符合我的成人图像和视频检测使用案例的要求?

Rekognition 的不安全内容检测模型已经过调整和大规模测试,但我们建议您测量自己的数据集的准确性来衡量性能。

您可以在 API 请求中使用“MinConfidence”参数,以便在内容检测 (灵敏度) 和检测准确性 (精度) 之间实现平衡。如果降低“MinConfidence”,您可能会检测出大多数不当内容,但也有可能检测出事实上不属于明显或暗示性成人内容的内容。如果提高“MinConfidence”,您可能会确保检测出的所有内容事实上都是明显或暗示性成人内容,但可能不会标记出某些不当内容。有关如何将“MinConfidence”用于图像的示例,请参阅此处的文档。

如果 Rekogntion 未能检测出图像或视频中的成人内容,请通过下文介绍的反馈流程联系我们。

问:如何向 Rekognition 提供反馈以便改进不安全内容检测?

请通过 AWS 客户支持向我们发送您的请求。 Amazon Rekognition 会根据客户反馈持续扩大检测到的不当内容的类型。添加新的明显或暗示性成人内容通常需要 6 – 8 周时间。请注意,该反馈流程不适用于违法内容 (例如儿童色情内容)。

面部分析

问:什么是面部分析?

面部分析是检测图像中的面部并从中提取相关面部属性的过程。Amazon Rekognition Image 接收并返回图像中检测到的每副面孔的边界框以及诸如性别、太阳镜的存在和面部标记点等属性。Rekognition Video 将返回在视频中检测到的带有时间戳的面孔、位置、边界框以及面部标记点。

问:我可以从 Amazon Rekognition 获得哪些面部属性?

Amazon Rekognition 可以针对检测到的每副面孔返回以下面部属性,以及每个属性的边界框和置信度得分:

  • Gender
  • Smile
  • Emotions
  • Eyeglasses
  • Sunglasses
  • Eyes open
  • Mouth open
  • Mustache
  • Beard
  • Pose
  • Quality
  • Face landmarks

问:什么是面部姿态?

面部姿态是指检测到的面部在俯仰、翻滚和偏转轴上的旋转。这些参数中的每一个都返回为 -180 到 +180 度之间的角度。面部姿态可用于查找面部边界多边形 (与矩形边界框相对) 的方向、测量变形、精确跟踪面部等。

问:什么是面部质量?

面部质量使用锐度和亮度这两个参数来描述检测到的面部图像的质量。两个参数都返回为 0 和 1 之间的值。您可以对这些参数应用阈值,以筛选照明充足和锐利的面部。这对于对面部图像质量要求较高的应用 (如面部比较和面部识别) 非常有用。

问:什么是面部标记?

面部标记是一组突出点,通常位于关键面部组成部分 (如眼睛、鼻子和嘴) 的边角、尖端或中点处。Amazon Rekognition DetectFaces API 返回一组面部标记,可用于裁剪面部、进行面部变形、覆盖自定义遮罩以创建自定义筛选器等。

问:可以在一张图像中检测多少副面孔?

您可以使用 Amazon Rekognition 在一张图像中检测多达 100 副面孔。

问:对于视频分析,面部分析有何不同?

借助 Rekognition Video,您可以在视频中找到相应面孔并分析面孔属性,如是否面带微笑、眼睛是否睁着或是否在表达情感。Rekognition Video 将返回检测到的带有时间戳的面孔、检测到的每副面孔的位置、边界框以及诸如左眼、右眼、鼻子、左嘴角、右嘴角等标记点。这些位置和时间信息可用于随时间轻松地跟踪用户情绪,并提供诸如自动面部边框、高光或裁剪等其他功能。

问:除了视频分辨率之外,还有什么可以影响 Rekognition Video API 的质量?

除了视频分辨率之外,优质和有代表性的面部 (属于要搜索的面部集合) 具有重大影响。将每个人的多个面部实例与胡子、眼镜、姿势 (侧貌和正貌) 等变量结合使用将会显著改善效果。通常,移动非常快速的人物和模糊的视频可能会降低质量。

面孔比较

问:什么是面部比较?

面孔比较是将一副面孔与一副或多副面孔进行比较以测量相似性的过程。借助 CompareFaces API,您可以通过 Amazon Rekognition Image 测量两张图像中的面部属于同一个人的可能性。API 将源输入图像中的面孔与在目标输入图像中检测到的每副面孔进行比较,并针对每次比较返回相似度得分。您还能够获得检测到的每副面孔的边界框和置信度得分。您可以利用面部比较技术以近乎实时的方式根据某人的档案照片验证其身份。

问:可以使用包含多副面孔的源图像吗?

可以。如果源图像包含多副面孔,CompareFaces 会检测最大的面孔并使用它来与在目标图像中检测到的每副面孔进行比较。

问:可以对多少副面孔进行比较?

您可以将源图像中的一副面孔与目标图像中的多达 15 副检测到的面孔进行比较。

面部识别

问:什么是面部识别?

面部识别是在一组面孔中搜索某人的面孔以便识别或验证其身份的过程。借助面部识别,您可以轻松构建银行付款多重身份验证和员工自动化楼宇进出等多种应用程序。

问:什么是面部集合?如何创建?

面部集合是您拥有和管理的面部特征向量的可搜索索引。利用 CreateCollection API,您可以轻松地在受支持的 AWS 区域中创建集合并获取一个 Amazon 资源名称 (ARN)。每个面部集合具有与其关联的唯一 CollectionId。

问:如何向面部集合添加面孔或从中删除面孔?

要向现有的面部集合中添加面部,请使用 IndexFaces API。此 API 接受 S3 对象或图像字节数组形式的图像,并将检测到的面部的向量表示添加到面部集合中。IndexFaces 会为添加的每副面孔返回一个唯一的 FaceId 和面部边界框。

要从现有的面部集合中删除面部,请使用 DeleteFaces API。此 API 对使用 CollectionId 提供的面部集合进行操作,并删除与 FaceId 列表对应的条目。有关添加和删除面部的详细信息,请参阅我们的管理集合示例。

问:如何在面部集合中搜索面孔?

创建好带有索引的面部集合后,您可以使用图像 (SearchFaceByImage) 或 FaceId (SearchFaces) 在其中搜索面部。这些 API 接受一副面孔并返回一组按相似度得分从高到低排列的匹配面部。有关更多详情,请参阅我们的搜索面部示例。

问:对于视频分析,面部识别有何不同?

Rekognition Video 允许您针对具有数千万个面部的集合进行实时面部搜索。首先,创建一个面部集合,您可以将面孔存储在该集合中,这是面孔特征的矢量表示。然后,Rekognition 在整个视频中搜索面部集合以获取视觉相似的面部。Rekognition 将针对视频中的每个面部返回一个置信度得分,以便您可在应用程序中显示可能匹配的结果。对于安全和监控应用程序,这有助于针对数百万个面部的集合实时识别相关人物,从而能够及时、准确地预防犯罪。

问:除了视频分辨率之外,还有什么可以影响 Video API 的质量?

除了视频分辨率之外,优质和有代表性的面部 (属于要搜索的面部集合) 具有重大影响。将每个人的多个面部实例与胡子、眼镜、姿势 (侧貌和正貌) 等变量结合使用将会显著改善效果。通常,移动非常快速的人物可能会降低灵敏度。另外,模糊的视频也可能会降低质量。

名人识别

问:什么是名人识别?

Amazon Rekognition 的名人识别是基于深度学习的易用 API,用于检测和识别某一领域中著名、显赫和成绩突出的人士。构建的 RecognizeCelebrities API 可以规模化运营,并能识别许多行业的名人,如政治家、体育运动员、商业、娱乐和媒体名人等。我们的名人识别功能非常适合需要根据自己独特兴趣索引和搜索名人数字图像库的客户。

问:通过名人识别 API 可以识别哪些人?

Amazon Rekognition 只能识别深度学习模型经培训后能够识别的名人。请注意,RecognizeCelebrities API 并不是权威名单,也决不是详尽的名人列表。此功能旨在根据客户的需求和反馈包括尽可能多的名人。我们会不断添加新名称,但如果被其他团体或我们的客户视为名人的人员未被“名人识别”所识别,这并不表示我们对其名人身份的看法。如果您希望看到“名人识别”所识别出的其他名人,请提交反馈。

问:通过 Amazon Rekognition API 识别的名人是否可以申请从此功能中删除?

可以。如果名人希望从此功能中删除,则他或她可以向 AWS 客户支持发送电子邮件,我们将处理此删除请求。

问:支持哪些来源提供有关名人的其他消息?

API 支持一个可选的来源列表,用于提供有关名人的其他信息,以此作为 API 响应的一部分。目前,如果有 IMDB URL,我们就会提供。我们可能会在以后添加其他来源。

问:对于视频分析,名人识别有何不同?

借助 Rekognition Video,您可以检测和识别知名人士在视频中出现的时间和位置。时间编码的输出包括名人的姓名和唯一 ID、边界框坐标、置信度得分和指向名人相关内容的 URL,例如,名人的 IMDB 链接。即使有时脸部被遮挡,也会在视频中检测到名人。通过此功能,您可以为数字视频库编制索引并搜索它们,获取与您的特定营销和媒体需求相关的使用案例。

问:除了视频分辨率之外,还有什么可以影响 Rekognition Video API 的质量?

移动非常快速的名人和模糊的视频可能会影响 Rekognition Video API 的质量。另外,男演员/女演员常用的浓妆和伪装也会影响质量。

图像中的文本

问:什么是图像中的文本?

图像中的文本是 Amazon Rekognition 的一项功能,您可借助它来检测和识别图像中的文本,如街道名称、标题、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。Amazon Rekognition 的 DetectText API 接收图像并返回每个检测到的字符串的文本标签和边界框以及置信度分数。例如,在图像共享和社交媒体应用程序中,您可以根据包含相同文本标签的图像索引启用可视化搜索。在媒体和娱乐应用程序中,您可以为视频帧创建文本元数据,以支持搜索相关内容,如新闻、体育成绩、商业广告和标题。在安全和监控应用程序中,您可以根据车身摄像头或交通摄像头拍摄的图像中的车牌号识别车辆。

问:Amazon Rekognition 图像中的文本支持哪种类型的文本?

图像中的文本专门用于处理真实图像,而不是文档图像。它支持大多数拉丁语脚本中的文本和嵌入各种布局、字体和样式,以及以各种方向作为横幅和海报覆盖在背景对象上的数字。图像中的文本可识别每个图像中最多 50 个字符序列,并将它们列为单词和行。此外,图像中的文本只能识别出水平方向向上/向下倾斜 30 度的文本。

问:如何向 Rekognition 提供反馈以便改进其文本识别?

请通过 AWS 客户支持向我们发送您的请求。Amazon Rekognition 会根据客户反馈持续扩大识别出的文本内容类型。

视频分析

问:Amazon Rekognition Video 异步 API 如何工作?

Rekognition Video 处理存储在 Amazon S3 存储桶中的视频。设计模式是一组异步操作。您可以通过调用诸如 StartLabelDetection 之类的 Start 操作来启动视频分析。请求的完成状态发布到 Amazon Simple Notification Service 主题。要从 Amazon SNS 主题获取完成状态,可以使用Amazon Simple Queue Service 队列或 AWS Lambda 函数。获得完成状态后,调用诸如 GetLabelDetection 之类的 Get 操作来获取请求的结果。

 

问:什么是人物跟踪?

借助 Rekognition Video,您可以跟踪某个镜头和整个视频的多个镜头内的每个人物。即使摄像机处于运动状态,Rekognition Video 也可以检测人物,并返回每个人物的边界框和面部,以及面部属性和时间戳。对于安全和监控应用程序,这使个人的调查和监控变得简单且准确。对于零售应用程序,这允许生成客户见解,例如顾客如何在购物中心的走道上移动或在结账队伍里等待多久。

问:如何实时分析视频?

在流式处理模式下,您可以针对数千万张面部的集合实时搜索面部。Rekognition Video 面部检测和面部识别 API 本地集成了来自 Amazon Kinesis Video Streams (一种使开发人员能够传输数千个实时源和关联元数据的服务) 的视频流。对于安全应用程序,这使相关人物的实时识别变得简单且准确。

问:Amazon Rekognition Video 是否可与 Amazon Kinesis Video Streams 结合使用?

Rekognition Video 使用 Kinesis Video Stream 作为输入来处理视频流。分析结果是从 Rekognition Video 到 Kinesis 数据流的输出,最后由客户端应用程序读取。Rekognition Video 提供了一个流处理器,可用于启动和管理流视频的分析。要了解更多信息,请参阅使用流视频

账单

问:Amazon Rekognition 如何统计已处理的图像数量?

对于接受图像作为输入的 API,Amazon Rekognition 会将已分析图像的实际数量统计为已处理的图像数量。DetectLabels、DetectModerationLabels、DetectFaces、IndexFaces、RecognizeCelebrities 和 SearchFaceByImage 都属于这一类别。对于 CompareFaces API,当需要传递两张图像作为输入时,只有源图像会被计入已处理的图像数量。

对于不需要图像作为输入参数的 API 调用,Amazon Rekognition 将每次 API 调用计入已处理的图像数量。SearchFaces 和 ListFaces 都属于此类别。

其余的 Amazon Rekognition API (DeleteFaces、CreateCollection、DeleteCollection 和 ListCollections) 不计入已处理的图像数量。

问:Amazon Rekognition 如何统计已处理的视频的分钟数?

对于已存档的视频,Amazon Rekognition 会统计由 API 成功处理的视频的分钟数,并根据时间计费。对于实时流视频,您可以为我们成功处理的视频每五秒收费一次。

问:Amazon Rekognition 对哪些 API 收费?

Amazon Rekognition Image 会对以下 API 收费:DetectLabels、DetectModerationLabels、DetectFaces、IndexFaces、RecognizeCelebrities、SearchFaceByImage、CompareFaces、SearchFaces 和 ListFaces。Amazon Rekognition Video 费用基于视频的持续时间 (以分钟为单位),由 StartLabelDetection、StartFaceDetection、StartFaceDetection、SatrtContentModeration、StartPersonTracking、StartCelebrityRecognition、StartFaceSerach 和 StartStreamProcessor API 成功处理。

问:Amazon Rekognition 的费用是多少?

请参阅 Amazon Rekognition 定价页面了解最新的价格信息。

问:在我的面部集合中存储特征向量的话需要付费吗?

需要。Amazon Rekognition 每月向每 1000 张面部向量收取 0.01 美元的费用。有关详细信息,请参阅定价页面

问:Amazon Rekognition 是否参加 AWS 免费套餐?

是的。作为 AWS 免费使用套餐的一部分,您可以免费开始使用 Amazon Rekognition。注册后,Amazon Rekognition 新客户在前 12 个月可享受:每月免费分析 5000 张图像。在此免费套餐中,您可以使用所有 Amazon Rekognition API,而且还能免费存储多达 1000 张面部图像。此外,Amazon Rekognition Video 客户第一年可以每月免费分析 1000 分钟的视频。

问:你们的价格是否包括税费?

有关税费的详细信息,请参阅 Amazon Web Services 税务帮助

AWS 集成

问:Amazon Rekognition Video 能否处理存储在 Amazon S3 上的图像?

可以。您只需将 Amazon Rekognition API 指向您的 S3 存储桶,就可以开始分析存储在 Amazon S3 中的图像。您不需要移动数据。有关如何在 Amazon Rekognition API 调用中使用 S3 对象的更多详情,请参阅我们的检测标签练习

问:使用 Amazon Rekognition 时,我能否使用另一个区域中的 Amazon S3 存储桶中存储的图像?

不能。请确保您要使用的 Amazon S3 存储桶与您的 Amazon Rekognition API 终端节点位于同一个区域内。

问:如何使用 Amazon Rekognition 批量处理多个图像文件?

您可以按照 GitHub 上的 Amazon Rekognition 批处理示例中所述的步骤批量处理您的 Amazon S3 图像。

问:如何使用 AWS Lambda 和 Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition 提供对 AWS Lambda 的无缝访问,并让您能够对 Amazon S3、Amazon DynamoDB 等 AWS 数据存储进行基于触发器的图像分析。要将 Amazon Rekognition 与 AWS Lambda 配合使用,请按照此处介绍的步骤进行操作,并选择一个 Amazon Rekognition 蓝图。

数据隐私

问:是否存储由 Amazon Rekognition 处理的图像和视频输入,以及如何由 AWS 使用?

Amazon Rekognition 可以存储和使用仅由该服务处理的图像和视频输入,以提供和维护服务,以及改进和发展 Amazon Rekognition 和其他 Amazon 机器学习/人工智能技术的质量。使用您的内容对于持续改进您的 Amazon Rekognition 客户体验 (包括相关技术的开发和培训) 是必要的。我们不会使用您的内容中可能包含的任何个人身份信息来将产品、服务或营销定位到您或您的最终用户。您的信任、隐私和内容的安全性是我们最重视的问题,我们会采取适当并且先进的技术和物理控制措施 (包括静态和动态加密),以防止他人未经授权访问或披露您的内容,并确保我们依照对您的承诺使用您的内容。有关更多信息,请参阅 https://aws.amazon.com/compliance/data-privacy-faq/

问:是否可以删除 Amazon Rekognition 存储的图像和视频输入?

可以。您可以通过联系 AWS Support 请求删除与您的账户相关联的图像和视频。删除图像和视频输入可能会降低您的 Amazon Rekognition 体验的质量。

问:谁有权访问由 Amazon Rekognition 处理和存储的内容?

只有经过授权的员工才能访问由 Amazon Rekognition 处理的内容。您的信任、隐私和内容的安全性是我们最重视的问题,我们会实施适当的、先进的技术和物理控制 (包括静态和动态加密),旨在防止对您的内容进行未经授权的访问或披露,并确保我们依照对您的承诺使用您的内容。有关更多信息,请参阅 https://aws.amazon.com/compliance/data-privacy-faq/

问:我是否仍然拥有由 Amazon Rekognition 处理和存储的内容?

您始终保留您的内容的所有权,我们将仅在您同意的情况下使用您的内容。

问:是否将由 Amazon Rekognition 处理的内容移到使用 Amazon Rekognition 的 AWS 区域之外?

由 Amazon Rekognition 处理的任何内容都将静态加密并存储在您使用 Amazon Rekognition 的 AWS 区域中。Amazon Rekognition 处理的部分内容可能存储在另一个 AWS 区域中,仅用于持续改进和开发您的 Amazon Rekognition 客户体验及其他 Amazon 机器学习/人工智能技术。您可以通过联系 AWS Support,请求删除与您的账户相关联的图像和视频。您的信任、隐私和内容的安全性是我们最重视的问题,我们会实施适当的、先进的技术和物理控制 (包括静态和动态加密),旨在防止对您的内容进行未经授权的访问或披露,并确保我们依照对您的承诺使用您的内容。有关更多信息,请参阅 https://aws.amazon.com/compliance/data-privacy-faq/

问:是否可以将 Amazon Rekognition 用于针对不满 13 岁的儿童并受《儿童网络隐私保护法》(COPPA) 约束的网站、项目或其他应用程序?

可以。但您需要遵守 Amazon Rekognition 服务条款的规定,包括按照 COPPA 的要求来提供任何需要的通知并获得任何需要的、可验证的家长同意,才能将 Amazon Rekognition 用于全部或部分针对不满 13 岁的儿童的网站、项目或其他应用程序。

问:如何确定我的网站、项目或应用程序是否受 COPPA 的约束?

要了解 COPPA 的要求并获取指南以便确定您的网站、项目或应用程序是否受 COPPA 的约束,请直接参阅美国联邦贸易委员会提供并维护的各种资源。该网站还包含有关如何确定某种服务是否全部或部分针对不满 13 岁的儿童的信息。

访问控制

问:如何控制对 Amazon Rekognition 的用户访问?

Amazon Rekognition 与 AWS Identity and Access Management (IAM) 集成。您可以使用 AWS IAM 策略确保只有授权用户才能访问 Amazon Rekognition API。有关更多详情,请参阅 Amazon Rekognition 身份验证和访问控制页面

详细了解 Amazon Rekognition 定价

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