Amazon Rekognition

Deep Learning-basierte Bild- und Videoanalysen

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 außerdem äußerst genaue Gesichtsanalysen und Gesichtserkennung. Sie können Gesichter für unterschiedlichste Anwendungsfälle erkennen, analysieren und vergleichen, z. B. für die Benutzerverifizierung, Katalogisierung, 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

Bequem leistungsstarke Bild- und Videoanalysen in Anwendungen integrieren

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. Mit den APIs von Rekognition können Sie verschiedenste Funktionen anfordern, u. a. Objekterkennung, Gesichtserkennung und Personennachverfolgung.

Der Service wird laufend mit neuen Daten trainiert, um die Fähigkeiten zum Erkennen von Objekten, Szenen und Aktivitäten sowie die Erkennungsgenauigkeit zu steigern. Mit Amazon Rekognition nutzen Ihre Anwendungen diese ständigen Verbesserungen automatisch.

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

Batch- und Echtzeitanalyse

Geringe Kosten

Sie können Echtzeitanalysen für Videos aus Amazon Kinesis Video Streams ausführen oder Bilder analysieren, wenn sie in Amazon S3 hochgeladen werden. Bei großen Aufträgen kann Amazon Rekognition mit AWS Batch-Prozessen zusammenarbeiten und Tausende von in Amazon S3 gespeicherten Bildern oder Videos 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.

Rekognition-Kunden im Blickpunkt

Wichtigste Funktionen

Label-detection

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".

 

Face-search

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.

 

 

FACE-DETECTION

Gesichtsanalyse

Durch die Analyse von Gesichtsattributen in Bildern und Videos 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.

 

DRUGSTORE

Personennachverfolgung

Wenn Sie mit Rekognition Videos analysieren, können Sie Personen in einem Video nachverfolgen, auch wenn ihr Gesicht nicht sichtbar ist oder sie das Bild verlassen und wieder betreten. Sie können auch die Bewegung einer Person im Frame nachverfolgen, um z. B. zu erkennen, ob jemand ein Gebäude betreten oder verlassen hat.

 

image-moderation

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.

 

celeb-detection

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_image_on_website_napkin_words

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.

Anwendungsbeispiele 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. Durch den Abgleich deren Gesichter mit einer Datenbank gesuchter Personen kann die Strafverfolgung Übereinstimmungen präzise kennzeichnen und den Untersuchungsprozess dadurch erheblich 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

Erste Schritte

Der Einstieg in Rekognition Video ist ganz einfach. Besuchen Sie die Rekognition-Konsole, um dies mit ein paar Mausklicks auszuprobieren.

 

Weitere Informationen zu Funktionen von Amazon Rekognition Video

Anwendungsbeispiele 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.

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.

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

Überprüfung von Nummernschildern

Mit Amazon Rekognition können Ihre Anwendungen Fahrzeuge, die vor einer Kamera fahren, anhand des Nummernschilds identifizieren.

Beispiel: Workflow-Beschleunigung für mobile Lebensmittel-Abholservices
Rekognition_7

Erste Schritte

Der Einstieg in Rekognition Image ist ganz einfach. Besuchen Sie die Rekognition-Konsole, um dies mit ein paar Mausklicks auszuprobieren.

 

Weitere Informationen zu Funktionen von Amazon Rekognition Image

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