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Tras la inscripción, los nuevos clientes de Amazon Rekognition pueden analizar 5 000 imágenes al mes y almacenar hasta 1 000 metadatos de caras al mes, durante los primeros 12 meses.

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P: ¿Qué es Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition es un servicio de reconocimiento de imágenes totalmente administrado con tecnología de aprendizaje profundo. Amazon Rekognition ha sido creado por los equipos de visión informática de Amazon a lo largo de muchos años y ya analiza miles de millones de imágenes cada día. La API de uso sencillo de Amazon Rekognition detecta miles de objetos y escenas, analiza rostros, compara dos rostros para medir las similitudes y verifica rostros en una colección. Con Amazon Rekognition, puede crear de manera sencilla aplicaciones que realizan búsquedas a partir del contenido visual de imágenes, analizan atributos faciales para identificar datos demográficos, implementan una verificación segura basada en el rostro, y más. Amazon Rekognition está diseñado para analizar imágenes a escala y se integra a la perfección con Amazon S3, AWS Lambda y otros servicios de AWS.

P: ¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático y una rama importante de la inteligencia artificial. Su objetivo consiste en inferir abstracciones de nivel superior a partir de datos sin procesar usando un gráfico profundo con numerosas capas de procesamiento compuestas por múltiples transformaciones lineales y no lineales. El aprendizaje profundo está basado libremente en modelos de procesamiento y comunicación de la información en el cerebro. El aprendizaje profundo sustituye características artesanales con aquellas aprendidas a partir de cantidades muy grandes de datos anotados. El aprendizaje se produce estimando de forma repetitiva cientos de miles de parámetros en un gráfico profundo con algoritmos eficaces.

Varias arquitecturas de aprendizaje profundo, como las redes neurales profundas convolucionales (CNN) y las redes neurales recurrentes, se han aplicado a la visión informática, el reconocimiento del habla, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento del audio para producir resultados vanguardistas en diversas tareas.

Amazon Rekognition forma parte de la familia de servicios de Amazon AI. Los servicios de Amazon AI utilizan el aprendizaje profundo para comprender imágenes, convertir el texto en habla realista y crear interfaces de conversación de texto y voz intuitivas.

P: ¿Necesito experiencia con el aprendizaje profundo para utilizar Amazon Rekognition?

No. Con Amazon Rekognition, no es necesario crear, mantener ni actualizar canalizaciones de aprendizaje profundo.

Para lograr resultados precisos en tareas de visión informática complejas, como la detección de objetos y escenas, el análisis de rostros y el reconocimiento de rostros, los sistemas de aprendizaje profundo deben perfeccionarse de manera adecuada y entrenarse con cantidades masivas de datos reales de campo etiquetados. El aprovisionamiento, la limpieza y el etiquetado precisos de datos es una tarea cara que requiere mucho tiempo. Además, entrenar una red neural profunda resulta caro en cuanto a recursos informáticos y a menudo requiere que se cree hardware personalizado con unidades de procesamiento gráfico (GPU).

Amazon Rekognition está totalmente administrado y viene preentrenado para realizar tareas de reconocimiento de imágenes, por lo que no ha de invertir tiempo y recursos en la creación de una canalización de aprendizaje profundo. Amazon Rekognition sigue mejorando la precisión de sus modelos al desarrollar los nuevos datos de entrenamiento obtenidos mediante el aprovisionamiento y la investigación más recientes. Eso le permite concentrarse en el diseño y desarrollo de aplicaciones de gran valor.

P: ¿Cómo puedo comenzar a utilizar Amazon Rekognition?   

Si todavía no se ha inscrito para utilizar Amazon Rekognition, puede hacer clic en el botón “Try Amazon Rekognition” de la página de Amazon Rekognition y completar el proceso de inscripción. Debe disponer de una cuenta de Amazon Web Services. Si aún no dispone de una, se le pedirá que la cree cuando inicie el proceso de inscripción. Una vez completada la inscripción, pruebe Amazon Rekognition con sus propias imágenes utilizando la consola de administración de Amazon Rekognition o descargue los SDK de Amazon Rekognition para comenzar a crear sus propias aplicaciones. Para obtener más información, consulte nuestra Guía de introducción.

P: ¿Qué API ofrece Amazon Rekognition?
Amazon Rekognition ofrece API que detectan objetos y escenas, detectan y analizan rostros, comparan rostros y buscan rostros similares en una colección, así como API de administración de recursos. Para obtener más información, consulte la referencia de la API de Amazon Rekognition.

P: ¿Qué formatos de imagen admite Amazon Rekognition?

En la actualidad, Amazon Rekognition admite los formatos de imagen JPEG y PNG. Puede enviar imágenes como objeto de S3 o matriz de bytes.

P: ¿Qué tamaño de archivos de imágenes puedo usar con Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition admite tamaños de archivos de imágenes de hasta 15 MB cuando se envían como objeto de S3, y de hasta 5 MB cuando se envían como matrices de bytes.

P: ¿Cómo influye la resolución de la imagen en la calidad de los resultados?

Amazon Rekognition admite una gran variedad de resoluciones de imagen. Para obtener los mejores resultados, recomendamos el uso de una resolución VGA (640x480) o superior. Si la resolución es inferior a QVGA (320x240), hay bastantes probabilidades de que no puedan identificarse rostros, objetos o contenido inapropiado, aunque Amazon Rekognition acepta cualquier imagen que tenga al menos 80 píxeles en ambas dimensiones.

P: ¿Cuál es el tamaño mínimo que puede tener un objeto para que Amazon Rekognition lo detecte y analice?

Por lo general, asegúrese de que el objeto o rostro más pequeño presente en la imagen tenga al menos el 5% del tamaño (en píxeles) de la dimensión más corta de la imagen. Por ejemplo, si trabaja con una imagen de 1600x900, el objeto o rostro más pequeño debería tener al menos 45 píxeles en cada dimensión.

P: ¿En qué regiones de AWS se encuentra disponible Amazon Rekognition?

Actualmente, Amazon Rekognition está disponible en las regiones EE.UU. Este (Norte de Virginia), EE.UU. Oeste (Oregón), UE (Irlanda), AWS GovCloud (EE.UU.) y AWS Asia Pacífico (Tokio).


P: ¿Qué es una etiqueta?

Una etiqueta es un objeto, una escena o un concepto que se encuentra en una imagen basados en sus contenidos. Por ejemplo, una foto de varias personas en una playa tropical puede contener etiquetas como "Person", "Water", "Sand", "Palm Tree" y "Swimwear" (objetos), "Beach" (escena) y "Outdoors" (concepto).

P: ¿Qué es la puntuación de confianza y cómo puedo utilizarla?

Una puntuación de confianza es un número entre 0 y 100 que indica la probabilidad de que una predicción determinada sea correcta. En el ejemplo de la playa tropical, si el proceso de detección de objetos y escenas muestra una puntuación de confianza de 99 para la etiqueta "Water" y 35 para la etiqueta "Palm Tree", es más probable que la imagen contenga agua pero no una palmera.

Las aplicaciones muy sensibles a los errores de detección (positivos falsos) deberían descartar los resultados asociados con las puntuaciones de confianza por debajo de un umbral determinado. El umbral óptimo depende de la aplicación. En muchos casos, obtendrá la mejor experiencia para los usuarios si configura los valores de confianza mínima por encima del valor predeterminado.

P: ¿Qué es la detección de objetos y escenas?

La detección de objetos y escenas se refiere al proceso de analizar una imagen para asignar etiquetas en función de su contenido visual. Amazon Rekognition lo hace a través de la API DetectLabels. Esta API le permite identificar automáticamente miles de objetos, escenas y conceptos y muestra una puntuación de confianza para cada etiqueta. DetectLabels utiliza un umbral de confianza predeterminado de 50. La detección de objetos y escenas es ideal para clientes que desean buscar y organizar bibliotecas de imágenes de gran tamaño, incluidas aplicaciones de consumo y estilo de vida que dependen del contenido generado por los usuarios y compañías tecnológicas que desean mejorar sus algoritmos de focalización.

P: ¿Qué tipos de etiquetas admite Amazon Rekognition?  

Rekognition admite miles de etiquetas que pertenecen a categorías comunes incluidas, entre otras:

  • Personas y eventos: "Wedding", "Bride", "Baby", "Birthday Cake", "Guitarist", etc.
  • Alimentos y bebida: "Apple", "Sandwich", "Wine", "Cake", "Pizza", etc.
  • Naturaleza y aire libre: "Beach", "Mountains", "Lake", "Sunset", "Rainbow", etc.
  • Animales y mascotas: "Dog", "Cat", "Horse", "Tiger", "Turtle", etc.
  • Hogar y jardín: "Bed", "Table", "Backyard", "Chandelier", "Bedroom", etc.
  • Deportes y ocio: "Golf", "Basketball", "Hockey", "Tennis", "Hiking", etc.
  • Plantas y flores: "Rose", "Tulip", "Palm Tree", "Forest", "Bamboo", etc.
  • Arte y entretenimiento: "Sculpture", "Painting", "Guitar", "Ballet", "Mosaic", etc.
  • Transporte y vehículos: "Airplane", "Car", "Bicycle", "Motorcycle", "Truck", etc.
  • Electrónica: "Computer", "Mobile Phone", "Video Camera", "TV", "Headphones", etc.

P: No puedo encontrar la etiqueta que necesito. ¿Cómo puedo solicitar una etiqueta nueva?

Envíenos sus solicitudes a través de Soporte para clientes de AWS. Amazon Rekognition amplía constantemente su catálogo de etiquetas en función de los comentarios de los clientes.


P. ¿Qué es Moderación de imágenes?

La Moderación de imágenes de Amazon Rekognition es una API sencilla basada en el aprendizaje profundo para la detección de contenido adulto explícito y sugerente en imágenes. Los desarrolladores pueden usar estos metadatos adicionales para filtrar contenido inapropiado basado en sus necesidades comerciales. Además de marcar una imagen de acuerdo con la presencia de contenido para adultos, Moderación de imágenes también devuelve una lista jerárquica de etiquetas con puntuaciones de confianza. Estas etiquetas indican categorías específicas de contenido para adultos, lo que proporciona un mayor control granular a los desarrolladores para filtrar y administrar grandes volúmenes de contenido generado por el usuario. Esta API puede utilizarse en flujos de trabajo de moderación para aplicaciones como sitios sociales y de citas, plataformas de intercambio de fotos, blogs y foros, aplicaciones para niños, sitios de comercio electrónico, entretenimiento y servicios de publicidad en línea.

P. ¿Qué tipos de contenido explícito y sugerente para adultos detecta Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition detecta los siguientes tipos de contenido explícito y sugerente para adultos en las imágenes:

  • Desnudos explícitos
    • Desnudos
    • Desnudos masculinos explícitos
    • Desnudos femeninos explícitos
    • Actividad sexual
    • Desnudos parciales
  • Contenido sugerente
    • Trajes de baño o ropa interior femenina
    • Trajes de baño o ropa interior masculina
    • Ropa provocativa

La API de Moderación de imágenes de Amazon Rekognition devuelve una jerarquía de etiquetas, así como una puntuación de confianza para cada etiqueta detectada. Por ejemplo, dada una imagen inapropiada, Rekognition puede devolver "Desnudo explícito" con una puntuación de confianza de etiqueta de nivel superior. Los desarrolladores podrían usar este procedimiento para marcar contenido. En la misma respuesta, Rekognition también devuelve el segundo nivel de granularidad proporcionando un contexto adicional como "Desnudo masculino explícito" con su propia puntuación de confianza. Los desarrolladores podrían utilizar esta información para crear una lógica de filtrado más compleja.

Tenga en cuenta que la API de moderación de imágenes no es una autoridad o pretende ser un filtro exhaustivo de contenido explícito y sugerente para adultos. Además, la API de moderación de imágenes no detecta si una imagen incluye contenido ilegal (como pornografía infantil) o contenido adulto no natural.

P. ¿Puede la API de Moderación de imágenes de Amazon Rekognition detectar otros contenidos inapropiados además del contenido explícito y sugerente para adultos?

Actualmente, Rekognition solo admite las etiquetas que hemos descrito anteriormente. Trabajaremos para agregar y mejorar continuamente etiquetas basadas en los comentarios de nuestros clientes.

Si necesita detectar otros tipos de contenido inapropiado en las imágenes, póngase en contacto con nosotros mediante el proceso de comentarios descrito más adelante en esta sección.

P. ¿Cómo puedo asegurarme de que Rekognition cumple con el uso de moderación de imágenes para adultos que necesito?

Los modelos de Moderación de imágenes de Rekognition se han sometido a pruebas y se han ajustado, pero recomendamos que mida la precisión de sus propios conjuntos de datos para valorar el desempeño.

Puede utilizar el parámetro "MinConfidence" en las solicitudes de API para equilibrar la detección de contenido (recall) frente a la precisión de la detección (precision). Si reduce "MinConfidence", es probable que detecte la mayor parte del contenido inapropiado, pero también es probable que recoja contenido que no sea realmente explícito o sugerente. Si aumenta "MinConfidence", es probable que se asegure de que todo el contenido detectado sea realmente explícito o sugerente, pero algunas imágenes inapropiadas no se podrán etiquetar. Para obtener ejemplos sobre cómo usar "MinConfidence", consulte la documentación aquí.

En caso de que Rekogntion no detecte contenido de adultos en imágenes, póngase en contacto con nosotros mediante el proceso de comentarios descrito a continuación.

P. ¿Cómo puedo enviar comentarios a Rekognition para mejorar su moderación?

Envíenos sus solicitudes a través de Soporte para clientes de AWS. Amazon Rekognition amplía continuamente los tipos de contenido inapropiado detectado en función de los comentarios de los clientes. Normalmente se tarda entre 6 y 8 semanas en agregar nuevos tipos de contenido para adultos explícito o sugerente. Tenga en cuenta que los contenidos ilegales (como la pornografía infantil) no serán aceptados a través de este proceso.


P: ¿Qué es el análisis facial?

El análisis facial es el proceso de detección de un rostro en una imagen y la extracción de atributos faciales relevantes del mismo. La API DetectFaces de Amazon Rekognition toma una imagen y muestra un recuadro para cada rostro detectado, junto con atributos como el sexo, la presencia de gafas de sol y puntos de referencia del rostro. Puede utilizar el análisis facial para analizar la demografía y los sentimientos de los clientes, o utilizar los recuadros de los rostros para otras tareas de procesamiento.

P: ¿Qué atributos faciales puedo obtener de Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition muestra los siguientes atributos faciales para cada rostro detectado, así como un recuadro que lo rodea y una puntuación de confianza para cada atributo:

  • Sexo
  • Sonrisa
  • Emociones
  • Gafas
  • Gafas de sol
  • Ojos abiertos
  • Boca abierta
  • Bigote
  • Barba
  • Postura
  • Calidad
  • Puntos de referencia del rostro

P: ¿Qué es la postura del rostro?

La postura del rostro se refiere a la rotación del rostro detectado en los ejes de inclinación, balanceo y oscilación. Cada uno de estos parámetros se muestra como ángulo entre -180 y +180 grados. La postura del rostro se puede utilizar para encontrar la orientación del polígono que rodea el rostro (en lugar del recuadro que lo rodea), para medir la deformación, monitorizar rostros con precisión y más.

P: ¿Qué es la calidad del rostro?

La calidad del rostro describe la calidad de la imagen del rostro detectado con dos parámetros: nitidez y brillo. Ambos parámetros se muestran como valores entre 0 y 1. Puede aplicar un umbral a estos parámetros para filtrar rostros bien iluminados y nítidos. Esto resulta útil para aplicaciones que se benefician de imágenes de gran calidad, como la comparación de rostros y el reconocimiento de rostros.

P: ¿Qué son los puntos de referencia del rostro?

Los puntos de referencia del rostro son un conjunto de puntos prominentes, normalmente localizados en las esquinas, puntas o puntos centrales de componentes principales del rostro, como los ojos, la nariz y la boca. La API DetectFaces de Amazon Rekognition muestra un conjunto de puntos de referencia del rostro que se pueden utilizar para recortar rostros, cambiar un rostro por otro, superponer marcas personalizadas para crear filtros personalizados, y más.

P: ¿Cuántos rostros se pueden detectar en una imagen?

Con Amazon Rekognition, se pueden detectar hasta 100 rostros en una imagen.


P: ¿Qué es la comparación de rostros?

La comparación de rostros es el proceso de comparar un rostro con uno o más rostros para medir la similitud. Mediante la API CompareFaces, Amazon Rekognition le permite medir la probabilidad de que dos rostros de dos imágenes pertenezcan a la misma persona. La API compara un rostro en la imagen de entrada de origen con cada rostro detectado en la imagen de entrada de destino y muestra una puntuación de similitud para cada comparación. También aparece un recuadro que rodea el rostro y una puntuación de confianza para cada rostro detectado. Puede utilizar la comparación de rostros para verificar la identidad de una persona comparando su foto de empleado registrada en casi tiempo real.

P: ¿Puedo utilizar una imagen de origen con más de un rostro?

Sí. Si la imagen de origen contiene varios rostros, CompareFaces detecta el rostro de mayor tamaño y lo compara con cada rostro detectado en la imagen de destino.

P: ¿Con cuántos rostros puedo realizar la comparación?

Puede comparar un rostro en la imagen de origen con un máximo de 100 rostros detectados en la imagen de destino.


P: ¿Qué es el reconocimiento facial?  

El reconocimiento facial es el proceso de identificar o verificar la identidad de una persona buscando su rostro en una colección de rostros. Amazon Rekognition le permite añadir el reconocimiento de rostros a sus aplicaciones con las API SearchFaces y SearchFacesByImage. Con el reconocimiento de rostros, puede crear aplicaciones fácilmente como la autenticación multifactor para pagos bancarios, la entrada automatizada al edificio para empleados y muchos otros.

P: ¿Qué es una colección de rostros y cómo puedo crear una?  

Una colección de rostros es un índice buscable de vectores de características faciales, propiedad suya y que usted administra. Con la API CreateCollection, puede crear de manera sencilla una colección en una región de AWS admitida y obtener un nombre de recursos de Amazon (ARN). Cada colección de rostros tiene un CollectionId asociado.

P: ¿Cómo puedo añadir o eliminar rostros en la colección de rostros?

Para añadir un rostro a una colección de rostros existente, utilice la API IndexFaces. Esta API acepta una imagen en formato de objeto de S3 o matriz de bytes y añade una representación vectorial de los rostros detectados en la colección. IndexFaces también muestra un ID de rostro y recuadro que rodea al rostro para cada rostro añadido.

Para eliminar un rostro en una colección de rostros existente, utilice la API DeleteFaces. Esta API opera en la colección de rostros proporcionada (con un ID de colección) y elimina las entradas correspondientes a la lista de Id de rostros. Para obtener más información sobre cómo añadir o eliminar rostros, consulte nuestro ejemplo sobre la administración de colecciones.

P: ¿Cómo puedo buscar un rostro en una colección de rostros?

Una vez que haya creado una colección de rostros indexada, puede buscar un rostro en ella usando una imagen (SearchFaceByImage) o un ID de rostro (SearchFaces). Estas API toman un rostro de origen y muestran un conjunto de rostros que coinciden con él, ordenados de mayor a menor puntuación de similitud. Para obtener más información, consulte nuestro ejemplo sobre la búsqueda de rostros.

P: ¿Amazon Rekognition usa datos almacenados en una colección de rostros?

No. Amazon Rekognition no puede acceder a los datos almacenados en una colección de rostros ni utilizarlos sin su permiso. Usted posee el control absoluto de sus datos.

P: ¿Qué son las versiones de modelos de rostros y cómo funcionan?
Amazon Rekognition usa modelos de aprendizaje profundo para llevar adelante la detección y el reconocimiento de rostros. Continuamos mejorando la precisión de nuestros modelos a partir de los comentarios de los clientes y los últimos avances en investigaciones. Estas mejoras se trasladan a los clientes como actualizaciones de los modelos de rostros. Cuando crea una colección nueva, Amazon Rekognition usa automáticamente la última versión del modelo de rostros. Las colecciones existentes continúan usando la versión del modelo con el que fueron creadas y sus vectores de rostros almacenados no se actualizan automáticamente a la versión nueva.

Es posible que las diferentes versiones del modelo no sean compatibles entre sí. Específicamente, si la misma imagen se indexa en varias colecciones que usan diferentes versiones del modelo, los identificadores de rostros para los mismos rostros detectados son diferentes. Si una imagen se indexa en varias colecciones asociadas con el mismo modelo, los identificadores de rostros serán los mismos.

P: ¿Cómo puedo averiguar cuál es la versión del modelo de rostros que estoy usando?
Puede controlar la versión del modelo de rostros utilizado en una colección mediante el campo FaceModelVersion que devuelve cualquier API que funcione en colecciones de rostros.

P: ¿Cómo puedo trasladar mis colecciones existentes a la versión del modelo de rostros más reciente?
Para poder usar el modelo más reciente con rostros almacenados en una colección existente, cree una colección nueva con CreateCollection y vuelva a indexar el conjunto original de imágenes fuente en la colección nueva con IndexFaces. Deberá actualizar cualquier identificador de rostros que su aplicación haya almacenado, ya que los identificadores de rostros de la colección nueva pueden ser diferentes a los de la colección anterior. Si ya no necesita la colección anterior, puede eliminarla con DeleteCollection.


P: ¿Qué es Texto en imágenes?

Texto en imágenes es una capacidad de Amazon Rekognition que le permite detectar y reconocer texto en una imagen, como nombres de calles, títulos, nombres de productos y patentes de vehículos. La función Texto en imágenes está diseñada específicamente para trabajar con imágenes reales en vez de con imágenes de documentos. El API DetectText de Amazon Rekognition incorpora una imagen y devuelve la etiqueta de texto y un cuadro de límite para cada cadena de caracteres detectada, junto con una puntuación de confianza. Por ejemplo, en aplicaciones de redes sociales y para compartir imágenes, puede activar la búsqueda visual con base en un índice de imágenes que contenga las mismas etiquetas de texto. En aplicaciones de entretenimiento y medios, puede crear metadatos de texto para fotogramas de video para admitir la búsqueda de contenido relevante, como noticias, resultados deportivos, propagandas y títulos. En aplicaciones de seguridad y vigilancia, puede identificar vehículos en función de las patentes a partir de imágenes tomadas por cámaras de tránsito y de agentes de la policía.

P: ¿Qué tipo de texto admite la función Texto en imágenes de Amazon Rekognition?

La función Texto en imágenes está diseñada específicamente para trabajar con imágenes reales en vez de con imágenes de documentos. Reconoce textos escritos en la mayoría de los alfabetos latinos y números incorporados en una amplia variedad de diseños, fuentes y estilos, y superpuestos en objetos en segundo plano con varias orientaciones, como banners y pósteres. Texto en imágenes reconoce hasta 50 secuencias de caracteres por imagen y las incluye en una lista como palabras o líneas. Además, Texto en imágenes reconoce únicamente texto horizontal con una orientación de +/- 30 grados.

 

P: ¿Cómo puedo enviar comentarios a Rekognition para mejorar el reconocimiento de texto?


Envíenos sus solicitudes a través de Soporte para clientes de AWS. Amazon Rekognition amplía continuamente los tipos de contenido con texto reconocido en función de los comentarios de los clientes.

P: ¿Qué es el reconocimiento de famosos?

El Reconocimiento de famosos de Amazon Rekognition es una API fácil de utilizar basada en el aprendizaje intensivo que sirve para la detección y el reconocimiento de personas famosas, destacadas o importantes en su ámbito. La API RecognizeCelebrities ha sido diseñada para funcionar a escala y reconocer a famosos de una serie de categorías, como la política, los deportes, los negocios, el entretenimiento y los medios. Nuestra característica de reconocimiento de famosos es perfecta para clientes que deseen indexar y buscar famosos en sus bibliotecas digitales de imágenes según sus intereses particulares.

P: ¿A quién se puede identificar con la API de reconocimiento de famosos?

Amazon Rekognition solo puede identificar a famosos cuyo reconocimiento se haya programado en los modelos de aprendizaje intensivo. Tenga en cuenta que la API RecognizeCelebrities no es, ni pretende ser, una fuente de referencia ni una lista exhaustiva de famosos. La característica se ha diseñado para incluir tantos famosos como sea posible, según las necesidades y los comentarios de nuestros clientes. Estamos añadiendo nombres nuevos constantemente, pero el hecho de que el Reconocimiento de famosos no reconozca a personas que podrían ser consideradas como tales por determinados grupos o por nuestros clientes no refleja nuestra opinión sobre su celebridad. Si desea que el Reconocimiento de famosos identifique a determinadas personas, envíenos sus comentarios.

P: ¿Una persona famosa que sea identificada a través de la API de Amazon Rekognition puede solicitar su eliminación?

Sí. Si una persona famosa desea que se le quite de la característica, puede enviar un correo electrónico al servicio de atención al cliente de AWS y procesaremos su solicitud.

P: ¿De qué fuentes dispone para aportar información adicional sobre un famoso?

La API admite una lista opcional de fuentes para ofrecer información adicional sobre el famoso, como parte de sus resultados. Actualmente ofrecemos la URL de IMDB, cuando está disponible. Es posible que más adelante añadamos otras fuentes.


P: ¿Cómo cuenta Amazon Rekognition la cantidad de imágenes procesadas?

Para las API que aceptan imágenes como entrada, Amazon Rekognition cuenta la cantidad real de imágenes analizadas como la cantidad de imágenes procesadas. DetectLabels, DetectModerationLabels, DetectFaces, IndexFaces, RecognizeCelebrities y SearchFaceByImage pertenecen a esta categoría. En el caso de la API CompareFaces API, si se utilizan dos imágenes como entrada, solo la imagen de origen se cuenta como una unidad de imágenes procesada.

Para llamadas a la API que no requieren una imagen como parámetro de entrada, Amazon Rekognition cuenta cada llamada a una API como una imagen procesada. SearchFaces y ListFaces pertenecen a esta categoría.

Las demás API de Amazon Rekognition APIs (DeleteFaces, CreateCollection, DeleteCollection y ListCollections) no se suman a la cantidad de imágenes procesadas.

P: ¿Por qué API cobra Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition cobra por el uso de las siguientes API: DetectLabels, DetectModerationLabels, DetectFaces, IndexFaces, RecognizeCelebrities, SearchFaceByImage, CompareFaces, SearchFaces y ListFaces.

P: ¿Cuánto cuesta Amazon Rekognition?

Para obtener información actualizada sobre los precios, consulte la página de precios de Amazon Rekognition.

P: ¿Se me cobrará por los vectores de características que almaceno en mi colección de rostros?

Sí. Amazon Rekognition cobra 0,01 USD por 1 000 vectores faciales al mes. Para obtener más información, consulte la página de precios.

P: ¿Participa Amazon Rekognition en la capa gratuita de AWS?

Sí. Como parte de la capa de uso gratuita de AWS, puede comenzar a utilizar Amazon Rekognition de manera gratuita. Una vez inscritos, los clientes nuevos de Amazon Rekognition pueden analizar hasta 5 000 imágenes al mes de manera gratuita durante los primeros 12 meses. Como parte de la capa gratuita, puede utilizar todas las API de Amazon Rekognition, y también almacenar hasta 1 000 rostros sin cargo.

P: ¿Los impuestos están incluidos en los precios?

Para obtener más información sobre impuestos, consulte la ayuda sobre impuestos de Amazon Web Services.


P: ¿Funciona Amazon Rekognition con imágenes almacenadas en Amazon S3?

Sí. Puede comenzar a analizar imágenes almacenadas en Amazon S3 simplemente apuntando la API de Amazon Rekognition API a su bucket de S3. No es necesario que transfiera sus datos. Para obtener más información sobre cómo utilizar los objetos de S3 con llamadas a las API de Amazon Rekognition, consulte nuestro ejercicio sobre detección de etiquetas.

P: ¿Puedo utilizar Amazon Rekognition con imágenes guardadas en un bucket de Amazon S3 en otra región?

No. Asegúrese de que el bucket de Amazon S3 que quiere utilizar esté en la misma región que el punto de enlace de la API de Amazon Rekognition.  

P: ¿Cómo puedo procesar varios archivos de imágenes en un lote con Amazon Rekognition?

Puede procesar sus imágenes de Amazon S3 por lotes siguiendo los pasos indicados en nuestro ejemplo de procesamiento por lotes de Amazon Rekognition en GitHub.

P: ¿Cómo puedo utilizar AWS Lambda con Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition proporciona acceso sencillo a AWS Lambda y le permite añadir el análisis de imágenes basado en activadores a sus almacenes de datos de AWS, como Amazon S3 y Amazon DynamoDB. Para utilizar Amazon Rekognition con AWS Lambda, siga los pasos descritos aquí y seleccione uno de los planos de Amazon Rekognition disponibles.


P: ¿Almacena Amazon Rekognition las imágenes que envío para su análisis?

No, a menos que nos proporcione permiso para hacerlo. Las API de Amazon Rekognition no almacenan las imágenes enviadas para su análisis. En el caso de colecciones de rostros, Amazon Rekognition solo almacena representaciones como metadatos faciales en formato de vectores de características, y no imágenes recortadas identificables. Tenga en cuenta que las imágenes enviadas a AWS Support para la resolución de problemas pueden almacenarse y utilizarse con fines de capacitación, tal y como se especifica cuando envía las imágenes.

P: ¿Utiliza Amazon Rekognition las imágenes enviadas con fines de capacitación?

No, a menos que nos proporcione permiso para hacerlo. Si desea compartir sus conjuntos de datos de imágenes y proporcionar permiso a Amazon Rekognition para usarlas con fines de capacitación, contacte con Soporte para clientes de AWS para obtener más información.

P: ¿Tengo que proporcionar datos de entrenamiento a Amazon Rekognition?

No. Amazon Rekognition viene preentrenado para detectar miles de etiquetas, detectar rostros en diversas condiciones y poder representar un rostro con un conjunto compacto de vectores de características. No es necesario proporcionar datos de entrenamiento ni personalizar la configuración de modelos. Amazon Rekognition sigue mejorando sus modelos y amplía periódicamente su catálogo de etiquetas.


P: ¿Cómo puedo controlar el acceso de los usuarios a Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition se integra con AWS Identity and Access Management (IAM). Se pueden utilizar políticas de AWS IAM para garantizar que solo los usuarios autorizados dispongan de acceso a las API de Amazon Rekognition. Para obtener más información, consulte la página de control del acceso y la autenticación de Amazon Rekognition.