Einführung

Bei Amazon Rekognition Video handelt es sich um einen auf Machine Learning basierenden Videoanalyse-Service, der Objekte, Szenen, Prominente, Text, Aktivitäten und unangemessene Inhalte in Ihren in Amazon S3 gespeicherten Videos erkennt. Zudem bietet Rekognition Video äußerst präzise Gesichtsanalysen sowie Suchfunktionen zum Erkennen, Analysieren und Vergleichen von Gesichtern und hilft, die Bewegungen von Personen in Videos nachzuvollziehen.
Alle Ergebnisse oder Erkennungen werden jeweils mit einem Zeitstempel versehen, sodass Sie mühelos einen Index für eine detaillierte Videosuche erstellen oder zur weiteren Analyse schnell zu interessanten Teilen eines Videos navigieren können. Für Objekte, Gesichter, Text und Personen gibt Rekognition Video auch die Koordinaten von Begrenzungsrahmen zurück, die die spezifische Position der erkannten Entität im Einzelbild kennzeichnen.

Ferner kann Amazon Rekognition Video einen Live-Stream überwachen, den Sie mit Amazon Kinesis Video Streams erstellen, um Gesichter aus bereitgestellten Gesichtsdaten zu erkennen und danach zu suchen. Sie können Audioanalysen wie die Untertitelung, die Filterung von Schimpfwörtern und die Transkription von Streaming-Videos in Anwendungen integrieren, indem Sie Amazon Transcribe zusammen mit Amazon Rekognition Video einsetzen.

Anwendungsfälle

Suche und Indizierung von Medieninhalten

Mithilfe der von Amazon Rekognition Video generierten Metadaten zu Objekt-, Szenen-, Aktivitäts-, Prominenten-, Text- und Gesichtsanalysen können Sie große Videoarchive automatisch indizieren und leicht durchsuchbar machen. So können Ihre Mitarbeiter die benötigten Videos schnell finden und müssen nicht alle Videos manuell durchsehen. Mit Amazon Rekognition Video, Amazon Transcribe und serverlosen End-to-End-Lösungen von AWS wie etwa Media2Cloud und Media Insights Engine können Sie Archive auf ihrem Weg vom Band bis zu einem MAM-System (Media Asset Management) nahtlos pflegen, filtern und monetarisieren.

Compliance und Qualitätskontrolle

Mit Amazon Rekognition Video können Sie schnell Kennzeichnungen vornehmen, wenn in Tausenden Stunden von Videos unangemessene oder markengefährdende Inhalte auftauchen. Statt jede Sekunde jedes einzelnen Videos durchzusehen, müssen die menschlichen Moderatoren nur die von Amazon Rekognition Video gekennzeichneten Zeitstempel betrachten. Ferner können Sie mithilfe der detaillierten Hierarchie der verfügbaren Moderations-Labels den Compliance-Anforderungen der verschiedenen internationalen Märkte gerecht werden. Zur Durchführung einer Audiomoderation können Sie auf Metadaten aus Amazon Transcribe zurückgreifen.

Kontextbezogene Werbung

Mit Amazon Rekognition Video können Sie Werbung schalten, die für die gezeigten Videoinhalte am relevantesten ist. Mithilfe der Labels, Aktivitäten oder Prominenten, die bei einem bestimmten Zeitstempel erkannt wurden, können Sie die Wirksamkeit und den Ertrag der Werbung steigern, die unmittelbar nach der Ausstrahlung des Inhalts gezeigt wird.

Analysen für Einzelhandelsgeschäfte

Mit Amazon Rekognition Video können Sie das Verhalten und die Dichte von Käufern in Ihrem Einzelhandelsgeschäft analysieren, indem Sie den zurückgelegten Weg der einzelnen Personen untersuchen. Mithilfe der Gesichtsanalyse können Sie auch die durchschnittlichen Altersbereiche, die Geschlechterverteilung und die Emotionen nachvollziehen, die von den Käufern ausgedrückt werden, ohne sie zu identifizieren.

Schnelle Reaktion auf Herausforderungen im Zusammenhang mit der öffentlichen Sicherheit

Mit Amazon Rekognition Video können Sie Anwendungen erstellen, die beim Auffinden gesuchter Personen in gespeicherten oder gestreamten Videos helfen. Gesichter können mit einer von Ihnen bereitgestellten Datenbank vermisster Personen gesucht werden, um Rettungsaktionen durch potentielle Übereinstimmungen zu beschleunigen.

Wichtige Funktionen

Erkennung von Objekten, Szenen und Aktivitäten

Mit Amazon Rekognition Video können Sie Tausende Objekte wie Fahrzeuge oder Haustiere, Szenen wie Städte, Strände oder Hochzeiten und Aktivitäten wie eine Paketzustellung oder auch einen Tanz automatisch erkennen. Für jedes erkannte Label wird ein Zuverlässigkeitswert angezeigt. Für gängige Objekte wie Personen oder Fahrzeuge werden außerdem Begrenzungsrahmen angezeigt, um das Zählen und Lokalisieren von Objekten zu ermöglichen. Amazon Rekognition Video nutzt Bewegungen im Video, um komplexe Aktivitäten wie das Ausblasen von Kerzen oder das Löschen eines Feuers genau zu identifizieren. Anhand dieser umfangreichen Metadaten können Sie Ihre Inhalte durchsuchbar machen oder Werbung schalten, die dem Kontext des vorausgehenden Inhalts am besten entspricht.

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Content-Moderation

Amazon Rekognition Video erkennt automatisch unangemessene Inhalte wie Nacktheit, Gewalt oder Waffen in Videos und markiert jede Erkennung mit einem Zeitstempel. Außerdem erhalten Sie eine hierarchische Liste von Labels mit Zuverlässigkeitswerten, die Unterkategorien von unsicheren Inhalten beschreiben. "Anstößige Nacktheit (weiblich)" ist zum Beispiel eine Unterkategorie von "Detaillierte Nacktheit". Mithilfe von Zuverlässigkeitswerten und detaillierten Labels können Sie unterschiedliche Geschäftsregeln einrichten, um den Compliance-Anforderungen verschiedener Märkte und Regionen gerecht zu werden.

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Texterkennung

Amazon Rekognition Video erkennt und liest automatisch Text in Videos und liefert die Erkennungszuverlässigkeit, den Positionsbegrenzungsrahmen und den Zeitstempel für jede Texterkennung. Darüber hinaus erhalten Sie praktische Optionen zum Herausfiltern von Wörtern nach Bereichen von Interesse (Regions Of Interest, ROIs), für die Größe des Begrenzungsrahmens und den Zuverlässigkeitswert von Wörtern. Beispiel: Bei Bildschirmgrafiken soll nur Text im unteren Drittel oder beim Lesen von Anzeigetafeln in einem Fußballspiel nur Text in der linken oberen Ecke erkannt werden.

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Erkennung von Prominenten

Mit Amazon Rekognition Video können Sie erkennen, wann und wo bekannte Persönlichkeiten in einem Video auftauchen. Die Ausgabe mit Zeitstempel zeigt den Namen und die eindeutige Kennung des Prominenten sowie URLs zu weiteren Inhalten zur betreffenden Person an, beispielsweise ihren IMDB-Link.

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Gesichtserkennung und -analyse

Amazon Rekognition Video kann bis zu 100 Gesichter in einem Videobild erkennen und die Position des Begrenzungsrahmens zurückgeben. Für jedes erkannte Gesicht können Sie neben dem Zeitstempel weitere Attribute wie Geschlecht, Emotionen, den geschätzten Altersbereich und die Angabe, ob die Person lächelt, erhalten.

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Suche nach Gesichtern

Amazon Rekognition Video kann bekannte Personen in einem Video identifizieren, indem es ein privates Repository mit Gesichtsbildern durchsucht. Für jeden Treffer erhalten Sie eine Ähnlichkeitswertung sowie einen Zeitstempel für jeden Fall, in dem dieselbe Person während des Videos identifiziert wird. Amazon Rekognition Video kann außerdem alle unbekannten Personen (d. h. ohne Treffer im Repository) in einem Video zusammenfassen und jeweils Zeitstempel mit eindeutigen Kennungen für alle diese Personen zurückgeben.

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Wegverfolgung von Personen

Mit Amazon Rekognition Video können Sie erfassen, wo, wann und wie sich einzelne Personen in Videos bewegen. Zudem bietet Amazon Rekognition einen speziellen Index für jede gefundene Person, sodass Sie die Anzahl der Personen im Video zählen können.

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Analysen von Livestream-Videos

Amazon Rekognition Video kann Live-Videostreams in Echtzeit analysieren, um Gesichter zu erkennen und danach zu suchen. Mithilfe eines Amazon Kinesis-Videostreams als Eingabe für Rekognition Video können Sie in einem Repository mit eigenen Bildern nach Gesichtern suchen – und das mit äußerst niedriger Latenz.

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Kunden

CBS

Die CBS Corporation ist ein Massenmedienunternehmen, das branchenführende Inhalte auf einer Vielzahl von Plattformen weltweit erstellt und verbreitet. CBS besitzt das meistgesehene Fernsehsender in den USA und eine der weltweit größten Bibliotheken für Unterhaltungsinhalte. Damit ist die Marke "The Eye" eine der bekanntesten in der Branche.

"Wir bei CBS sind sehr bemüht sicherzustellen, dass wir unangemessene Inhalte in unseren Programmen mäßigen, um unsere globalen Zuschauer nicht zu beleidigen oder gegen behördliche Vorschriften zu verstoßen. Dies wird durch Investitionen in manuelle Methoden unterstützt, mit denen monatlich hunderte Stunden an Inhalten nahezu in Echtzeit überprüft und bearbeitet werden können. Um unsere internen Prozesse zu skalieren, setzen wir auf Amazon Rekognition, um die Moderation unserer Videoinhalte zu automatisieren und gleichzeitig die neue Funktion von benutzerdefinierten Labels zu nutzen, um Moderationsmodelle weiter zu verfeinern. Auf diese Weise können wir das Markieren sensibler Inhalte wie Nacktheit, obszöne Gesten und Gewalt automatisieren und die Verarbeitung von Stunden auf Minuten beschleunigen."

Jamie Duemo, Senior Vice President, Vertrieb von Multi-Plattformen – CBS Operations and Engineering

VidMob

VidMob ist eine Technologieplattform, die Marketingexperten mit einem globalen Netzwerk aus Cuttern, Animatoren und Motion-Graphic-Designern zusammenbringt.

"Unser Problem liegt nicht im Erfassen von Leistungsdaten, sondern darin, zu verstehen, warum manche kreativen Elemente bessere Ergebnisse erzielen als andere und ausgehend von diesen Erkenntnissen entsprechend zu handeln. Durch die Entwicklung von Agile Creative Suite™ von VidMob basierend auf Amazon Rekognition sind wir in der Lage, die zwei wichtigsten Schwachpunkte für Vermarkter zu bewältigen. Bis heute wurden in Agile Creative Suite mehr als 40 000 kreative Elemente mithilfe von Rekognition analysiert. Dank der Datengranularität in Rekognition erhalten wir erstaunliche Einblicke. Diese können wir unseren Kunden bereitstellen, die sich so ein ganz neues Bild von ihren Inhalten machen können."

Alex Collmer, CEO und Gründer – VidMob

Bei Pattern89 handelt es sich um die weltweit erste Plattform für datenwissenschaftliches Coaching für bezahlte Werbung in sozialen Medien.

"Wir bei Pattern89 nutzen Amazon Rekognition, damit wir unseren Kunden eine tiefgreifende Datenanalyse bieten können. Dazu gehört auch kreatives Coaching zur Verbesserung der Werbe-Performance auf Facebook und Instagram. Unsere Kunden konnten unsere Empfehlungen umsetzen und damit ihre Werbeausgaben senken, die Einnahmen erhöhen und die Effizienzkennzahlen verbessern. Wir haben uns wegen der einfachen API, der Unterstützung zahlreicher Medientypen und der hervorragenden Kennzeichnung und Gesichtserkennung für Amazon Rekognition entschieden."

Matt Brown, CTO – Pattern89

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