部署解决方案
| 使用案例 | 解决方案 | 开始使用 |
| 图像和视频分析 | 使用 Amazon Rekognition 的大规模图像和视频处理应用的参考架构。 | GitHub |
| 媒体、营销和广告 | Media Insights Engine - 用于构建在 AWS 上处理视频、图像、音频和文本的应用程序的框架。 使用 Amazon Rekognition SegmentDetection 和 TechnicalCues API 检测视频短片、例如 Black Frames、End Credits 和 Color Bars。 使用 Amazon Rekognition 人脸识别 API 计算并显示受众参与程度。 Media2Cloud - 用于通过 AI/ML 增强元数据提取视频资产的框架 使用 Amazon Rekognition 视频中的文本 API 寻找在视频中放置覆盖式广告的机会。 使用 Amazon Rekognition 自定义标签识别和检测视频和图像中的特定品牌。 |
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| 工作场所安全 | 使用 DetectProtectiveEquipment API 处理来自摄像头的帧以检测个人防护装备，例如头盔、手套和面罩。 使用自定义标签检测特定个人防护装备，例如高可见性背心和安全护目镜。 |
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| 自定义标签 | 使用 Amazon Rekognition 自定义标签对图像进行成本优化的批处理。 Amazon Rekognition 自定义标签演示解决方案。 Amazon Rekognition 自定义标签模型反馈解决方案。 |
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| 在线考试监考 | 使用 Amazon Rekognition 人脸识别、标签和文本 API 进行在线考试监考的参考架构。 | GitHub |
视频
AWS 后续步骤用于媒体分析的 Amazon Rekognition Video (38:23)
Liam Morrison 媒体和视频行业 AI/ML 主要解决方案架构师演示了用于媒体分析的 Amazon Rekognition Video 如何使用机器学习简化质量控制、广告插入和内容生成。
AWS re:Invent 2019：添加计算机视觉到您的应用程序中 (57:15)
公司使用计算机视觉大规模了解其图像和视频的内容和上下文。此次分组会概述了开发自己的应用程序时要考虑的细微差别。我们讨论了解决业务的计算机视觉需求的多种方法，以及为您的特定使用案例开发模型的后续步骤。
详细了解 Amazon Rekognition Video 使用案例和功能 (41:40)
本次网络研讨会简要介绍了 Amazon Rekognition Video，它是一种基于深度学习的视频分析服务，可以追踪人、检测活动，并识别对象、名人和不当内容。
AWS re:Invent 2017 Amazon Rekognition 功能更新 (46:34)
本视频介绍了 AWS re:Invent 2017 上发布的最新的 Amazon Rekognition 功能，包括实时面部识别、图像中的文本识别以及改进的面部检测。
利用 ML 服务来增强内容推荐 (48:38)
本次网络研讨会深入探讨了客户如何借助 Amazon Rekognition、Amazon Transcribe 和 Amazon Comprehend 来使用提取的元数据提供更多相关内容。
AWS re:Invent 2020：COVID-19：使用 Amazon Rekognition 进行身份验证和安全地工作 (29:10)
今天，各种公司都在想方设法适应 COVID-19 带来的挑战。加入我们的研讨会，了解公司如何利用完全托管的计算机视觉服务 Amazon Rekognition，通过自动化的可扩展在线身份验证和工作场所安全合规性继续开展其商业活动。
