Amazon Rekognition

Fügen Sie intelligente Bild- und Videoanalysen ganz einfach zu Ihren Anwendungen hinzu.

Mit Amazon Rekognition ist es einfach, Bild- und Videoanalysen zu Ihren Anwendungen hinzuzufügen. Sie stellen nur ein Bild oder Video für die Rekognition-API bereit, und der Service identifiziert die darin enthaltenen Objekte, Personen, Texte, Szenen und Aktivitäten und erkennt alle unangemessenen Inhalte. Amazon Rekognition bietet auch hochpräzise Gesichtsanalyse und Gesichtserkennung für Bilder und Videos, die Sie zur Verfügung stellen. Sie können Gesichter für unterschiedlichste Anwendungsfälle erkennen, analysieren und vergleichen, z. B. für die Benutzerverifizierung, zum Zählen von Personen und im Rahmen der öffentlichen Sicherheit.

Amazon Rekognition basiert auf den gleichen bewährten, hochskalierbaren Deep Learning-Technologien, die von den Computer Vision Scientists bei Amazon entwickelt wurden, um täglich Milliarden von Bildern und Videos zu analysieren. Für die Verwendung sind keine Fachkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erforderlich. Amazon Rekognition ist eine einfache und benutzerfreundliche API, mit der alle in Amazon S3 gespeicherten Bild- und Videodateien schnell analysiert werden können. Amazon Rekognition lernt von neuen Daten, und es werden laufend neue Label und Gesichtsanalysefunktionen zum Service hinzugefügt.

AWS re:Invent 2017 – Vorstellung von Amazon Rekognition Video

Vorteile

Einfache Integration

Ständiges Lernen

Vollständig verwaltet

Mit Amazon Rekognition können Sie mit benutzerfreundlichen APIs ganz einfach visuelle Analysefunktionen in Ihren Anwendungen hinzufügen, ohne über Fachkenntnisse zum maschinellen Lernen zu verfügen.

Der Service wird laufend mit neuen Daten trainiert, um die Fähigkeiten zum Erkennen von Objekten, Szenen und Aktivitäten sowie die Erkennungsgenauigkeit zu steigern.

Amazon Rekognition bietet unabhängig vom Volumen der Anforderungen gleichbleibende Antwortzeiten. Die Anwendungslatenz bleibt gleich, auch wenn das Volumen auf mehrere Millionen Anforderungen steigt.

Stapel- und Echtzeitanalyse

Geringe Kosten

Sicherheit und Identität

Sie können Echtzeitanalysen für Videos aus Amazon Kinesis Video Streams ausführen oder Bilder analysieren, wenn sie in Amazon S3 hochgeladen werden. Verwenden Sie AWS Batch für große Jobs, um Tausende Bilder oder Videos zu analysieren.

Bei Amazon Rekognition bezahlen Sie nur für die analysierte Anzahl der Bilder bzw. Länge der Videos, und für die für die Gesichtserkennung gespeicherten Gesichtsdaten. Es fallen weder Mindestgebühren noch Vorausleistungen an.

Sie können die Benutzerverifizierung mit Gesichtserkennung ganz einfach in neue oder bestehende Anwendungen integrieren. Dieser einfache Prozess kann mit nur einer API durchgeführt werden.

Wichtigste Funktionen

Erkennung von Objekten, Szenen und Aktivitäten

Erkennung von Objekten, Szenen und Aktivitäten

Mit Amazon Rekognition können Sie Tausende von Objekten (z. B. Fahrrad, Telefon, Gebäude) und Szenen (z. B. Parkplatz, Strand, Stadt) identifizieren. Beim Analysieren von Videos können außerdem bestimmte Aktivitäten in einem Frame erkannt werden, z. B. "Zustellung eines Pakets" oder "Fußballspiel".

 

Gesichtserkennung

Gesichtserkennung

Mithilfe der schnellen und genauen Suchfunktion von Rekognition können Sie eine Person auf einem Foto oder Video anhand Ihres eigenen Repositorys mit Gesichtsbildern identifizieren.

 

 

Gesichtsanalyse

Gesichtsanalyse

Durch die Analyse von Gesichtsattributen in Bildern und Videos, die Sie bereitstellen, können Sie Eigenschaften wie Stimmung, Altersbereich, offene/geschlossene Augen, Brille, Gesichtsbehaarung usw. bestimmen. Bei Videos können Sie außerdem messen, wie sich diese Eigenschaften über einen bestimmten Zeitraum ändern, und so z. B. eine zeitliche Darstellung der Emotionen eines Schauspielers erstellen.

 

Wegfindung

Wegfindung

Sie können den Weg von Personen in der Szene erfassen, wenn Sie Amazon Rekognition mit Videodateien verwenden. Beispielsweise können Sie die Bewegung von Athleten während eines Spiels verfolgen, um Spielzüge nach dem Spiel zu analysieren.

 

Erkennung unsicherer Inhalte

Erkennung unsicherer Inhalte

Mit Amazon Rekognition können Sie potenziell unsichere und unangemessene Inhalte in Bild- und Videoassets ermitteln. Außerdem sind detaillierte Labels verfügbar, um individuell für Ihre Anforderungen genau zu steuern, was zugelassen werden soll.

 

Erkennung von Persönlichkeiten

Erkennung von Persönlichkeiten

Sie können schnell bekannte Personen in Ihren Video- und Bildbibliotheken ermitteln, um Filmmaterial und Fotos für Anwendungsfälle in Marketing, Werbung und im Medienbereich zu katalogisieren.

 

Text in Bildern

Text in Bildern

Rekognition wurde insbesondere für die Arbeit mit Originalfotos konzipiert und kann Text auf Bildern erkennen, u. a. Straßennamen, Beschriftungen, Produktnamen und Nummernschilder.

Rekognition-Kunden im Blickpunkt

Anwendungsfälle für Rekognition Video

Sofortige Reaktion für die öffentliche Sicherheit

Mit Amazon Rekognition Video können Sie Anwendungen erstellen, die beim Auffinden gesuchter Personen in Videoinhalten sozialer Medien helfen. Gesichter können mit einer Datenbank vermisster Personen, die von Ihnen bereitgestellt wird, verglichen werden, um Rettungsaktionen durch positive Erkennungen zu beschleunigen.

Beispiel: Suche nach gesuchten Personen in sozialen Medien
Flow_Diagrams_Rekognition_Identify-missing-persons_2

Durchsuchbare Videobibliothek

Amazon Rekognition Video generiert automatisch Metadaten aus hochgeladenen Videos, damit Sie einen Suchindex für Namen von bekannten Personen und den Zeitpunkt ihres Auftretens erstellen können. Der Index wird mit AWS Lambda-Funktionen auf dem aktuellen Stand gehalten, indem automatisch neue Videolabels zum Suchindex hinzugefügt werden, wenn ein neues Video in Amazon S3 hochgeladen wird. Sie können diesen Index dann mit dem Amazon Elasticsearch Service verwenden, um Videoinhalte schnell zu finden.

Beispiel: Erkennen von bekannten Personen in von Benutzern gesendeten Inhalten
Rekognition_Video_02

Erkennen von unsicheren Videos

Mit Amazon Rekognition Video können Organisationen, die von Benutzern generierte Inhalte verwalten, z. B. Social Media- oder Dating-Apps, automatisch unangemessene oder anstößige Inhalte in Videos erkennen und eigene Regeln für angemessene Inhalte entsprechend der Kultur und Demografie ihrer Benutzer einrichten.

Beispiel: Filtern von benutzergenerierten Inhalten
Rekognition_Video_03

Anwendungsfälle für Rekognition Image

Durchsuchbare Bildbibliothek

Amazon Rekognition macht Bilder durchsuchbar, sodass Sie Objekte und Szenen entdecken können die sich innerhalb dieser Bilder befinden. Sie können eine AWS Lambda-Funktion erstellen, die neu erkannte Bildkennzeichnungen automatisch direkt zu einem Elasticsearch-Suchindex hinzufügt, wenn ein neues Bild in S3 hochgeladen wird. Erste Schritte »

Beispiel: Suche nach Immobilien
Rekognition_1

Image Moderation

Amazon Rekognition ermöglicht Ihnen das automatische Erkennen unangemessener Inhalte in Bildern mithilfe der Image Moderation-API. Die API gibt für eine detaillierte Gruppe an Inhaltskategorien eine Zuverlässigkeitsbewertung zurück, anhand der Sie entsprechend der Kultur und Demografie Ihrer Benutzer eigene Regeln erstellen können. Erste Schritte »

Beispiel: Moderation von Bildern, die von Benutzern hochgeladen wurden
Rekognition_2

Gesichtsbasierte Benutzerverifizierung

Mit Amazon Rekognition können Ihre Anwendungen Benutzeridentitäten bestätigen, indem das Live-Bild mit einem Referenzbild verglichen wird.

Beispiel: Mitarbeiterausweis-Scan
Rekognition_3

Stimmungsanalyse

Amazon Rekognition kann Gefühle wie Glück, Traurigkeit oder Überraschung in Gesichtsbildern erkennen. Rekognition kann Live-Bilder analysieren und die Gefühlsattribute an Redshift senden, um in regelmäßigen Abständen Berichte über die Trends an den einzelnen Filialstandorten zu senden.

Beispiel: Gefühlsanalyse für Einzelhandelsgeschäft
Rekognition_4

Gesichtserkennung

Amazon Rekognition vereinfacht die Durchsuchung Ihrer Bildsammlung auf ähnliche Gesichter, indem Gesichts-Metadaten unter Verwendung der IndexFaces API-Funktion gespeichert werden. Sie können dann mit der SearchFaces-Funktion Übereinstimmungen mit hohem Vertrauensniveau zurückgeben. Eine Gesichtssammlung ist ein Index mit Gesichtern, die Sie besitzen und verwalten.

Beispiel: Suche nach Bildern von Freunden
Rekognition_5

Erkennung von Persönlichkeiten

Die RecognizeCelebrities-API von Amazon Rekognition nutzt für die Durchsuchung von Fotobibliotheken netzwerkbasierte neuronale Modelle, durch die auch in den größten Bibliotheken tausende prominente, bemerkenswerte oder auf ihrem Gebiet herausragende Persönlichkeiten mit größter Genauigkeit automatisch erkannt werden. Anschließend können Sie den Namen und die Kennung der Persönlichkeit wie auch die Fotokennung in einen Amazon ElasticSearch-Suchindex übertragen, um die Fotosammlung nach Persönlichkeiten durchsuchbar zu machen.

Beispiel: Suche nach Persönlichkeiten in Fotoarchiven
Rekognition_6

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