Publicado en: Mar 18, 2019
Amazon Rekognition proporciona un conjunto completo de características de detección, análisis y reconocimiento facial para el análisis de imágenes y videos. Hoy lanzamos mejoras en la precisión de las características de análisis facial. Esta es la quinta actualización general del modelo desde que se lanzó el servicio. Mediante el análisis facial, se generan metadatos enriquecidos sobre los rostros detectados en cuanto a género, franja etaria, emociones; atributos (como “sonrisa”, “anteojos” y ”barba”), expresión facial, calidad de la imagen facial y puntos de referencia del rostro. Con este lanzamiento, hemos mejorado la precisión en la identificación del género, la detección de emociones (en las siete admitidas: “contento”, “triste”, “enojado”, “sorprendido”, “fastidiado”, “calmo” y “confundido”) y atributos como “ojos abiertos”. El lanzamiento es particularmente útil para los clientes que necesitan hacer búsquedas en grandes cantidades de fotos y categorizarlas. Por ejemplo, mediante el análisis facial, los clientes pueden encontrar fácilmente todas las fotos con personas sonrientes o todas aquellas en que haya hombres con barba y anteojos de sol.
En Woo, una aplicación de citas líder en India y que también utilizan los migrantes indios en todo el mundo, dijeron lo siguiente: “A fin de seleccionar rápidamente nuevos usuarios y asegurar que los perfiles y las fotos cumplieran con nuestros altos estándares, hacíamos una selección manual a la hora de revisar todas las fotos de perfil. En un negocio en crecimiento como el nuestro, este enfoque no podía escalarse lo suficientemente rápido. Las API de Amazon Rekognition, en particular DetectFaces, proporcionan metadatos de imagen enriquecidos. Mediante el uso de la información provista por la API, como la cantidad de rostros y el tamaño de ellos, el género y la franja etaria estimada, podemos eliminar por completo el trabajo de selección manual. Pasamos de un tiempo de retraso de medio día a poder seleccionar las imágenes en segundos. Además, Amazon Rekognition ha continuado mejorando, lo que significa que, con el tiempo, la calidad general de la selección automática es superior”. Nuestros clientes utilizan las características de detección, análisis y reconocimiento facial en una variedad de casos de uso, como la lucha contra el tráfico de personas (Marinus Analytics y Thorn), la reducción del fraude en los pagos con dispositivos móviles en economías con acceso limitado a los servicios bancarios (Aella Credit), y la agilización de la seguridad en los conciertos (K-STAR Group).
Los modelos mejorados de análisis facial ya están disponibles para Amazon Rekognition Image y Amazon Rekognition Video, y son la nueva opción predeterminada para los clientes en todas las regiones de AWS públicas admitidas. Esta característica estará disponible en AWS GovCloud en un lapso de 8 a 10 semanas. No es necesario tener experiencia en aprendizaje automático para empezar.