Introducción
Amazon Rekognition Video es un servicio de machine learning (ML) completamente administrado que soporta eventos de streaming de video y análisis de videos almacenados en tiempo real.
Amazon Rekognition es un servicio de streaming de videos de bajo costo y baja latencia que puede detectar objetos en los streaming de videos de las cámaras conectadas. Los eventos de streaming de video de Amazon Rekognition devuelven objetos detectados, como una persona, una mascota o un paquete, las coordenadas del cuadro delimitador, una imagen ampliada del objeto detectado y una marca temporal. Puede emitir alertas oportunas y procesables cuando se detecta un objeto deseado.
El análisis de videos almacenados en Amazon Rekognition es un servicio para analizar los videos almacenados en Amazon S3 y detectar objetos, escenas, lugares emblemáticos, celebridades, texto, actividades y cualquier contenido inapropiado. El análisis de videos almacenados en Rekognition Video también proporciona un análisis de rostros muy preciso y capacidades de búsqueda de rostros para detectarlos, analizarlos y compararlos, y ayuda a comprender el movimiento de las personas en los videos. Cada resultado o detección se empareja con una marca temporal a fin de crear fácilmente un índice para la búsqueda detallada de video o navegar rápidamente hacia una parte interesante del video para un análisis más profundo. Para objetos, rostros, texto y personas, el análisis de videos almacenados en Rekognition Video también devuelve coordenadas del cuadro delimitador, que es la ubicación específica de la detección en el marco.
Casos de uso
El streaming de eventos de video de Amazon Rekognition es un servicio de machine learning de bajo costo, de baja latencia y completamente administrado para casos de uso de hogares conectados. Este servicio detecta objetos, como personas, mascotas y paquetes de transmisiones de video en directo. Puede emitir alertas oportunas y procesables cuando se detecta un objeto deseado, y minimizar las alertas falsas. Puede crear experiencias de automatización elegantes, como encender de manera automática la luz del garaje cuando se detecta una persona.
Mediante el uso de los metadatos del análisis de objetos, escenas, actividades, celebridades, texto y rostros que Amazon Rekognition Video genera, se pueden indexar automáticamente grandes archivos de recursos de video y facilitar su búsqueda. Los operadores pueden encontrar rápidamente los recursos que necesitan, en lugar de buscar manualmente en todos los videos. Con el uso de Amazon Rekognition Video, Amazon Transcribe y las soluciones integrales sin servidores de AWS como Media2Cloud y Media Insights Engine, puede mantener, filtrar y monetizar archivos sin problemas durante todo el proceso desde la grabación hasta un sistema de administración de recursos multimedia (MAM).
Con Amazon Rekognition Video, puede identificar rápidamente cuando aparece contenido inapropiado o inseguro para su marca en miles de horas de recursos. En lugar de mirar cada segundo de cada recurso, los moderadores humanos solo tienen que mirar las marcas temporales que Amazon Rekognition Video indica. Además, gracias a la jerarquía detallada de las etiquetas de moderación disponibles, se pueden abordar las necesidades de conformidad de los diferentes mercados internacionales. Se pueden utilizar los metadatos de Amazon Transcribe para realizar la moderación de audio.
Amazon Rekognition Video permite presentar anuncios que sean más relevantes en relación con el contenido del video que se muestre. Al utilizar las etiquetas, las actividades o las celebridades detectadas en una determinada marca temporal, se puede aumentar la eficacia y los beneficios del anuncio que se mostrará justo después de que el contenido salga al aire.
Con Amazon Rekognition Video, puede analizar el comportamiento y la densidad de compradores en su tienda minorista con el estudio del recorrido que cada persona realiza. Mediante el uso del análisis de rostros, también puede comprender el rango de edad promedio, la distribución de género y las emociones expresadas por los compradores, sin identificarlos.
Amazon Rekognition Video le permite crear aplicaciones que ayudan a encontrar personas desaparecidas en videos almacenados o en directo. Cuando busca sus rostros en una base de datos de personas desaparecidas que usted proporciona, puede marcar con precisión posibles coincidencias y acelerar una operación de rescate.
Amazon Rekognition Video permite transmitir flujos de trabajo manuales basado en archivos comunes para el control de la calidad, la inserción de anuncios y la producción de contenidos. Con el uso de los marcadores de entrada y salida de cuadros precisos para segmentos, como los fotogramas negros con silencio (utilizados al delimitar las pautas publicitarias) o los créditos (utilizados al insertar avisos de ‘siguiente episodio’), los editores humanos pueden evitar el tedioso proceso de depurar un video completo desde cero.
Características clave de los eventos de streaming de video
El streaming de video de Amazon Rekognition es un servicio de bajo costo, baja latencia y completamente administrado que se usa para detectar objetos, como personas, mascotas y paquetes en tiempo real. Los eventos de streaming de video de Amazon Rekognition devuelven objetos detectados, como una persona, una mascota o un paquete, las coordenadas del cuadro delimitador, una imagen ampliada del objeto detectado y una marca temporal. Puede emitir alertas oportunas y procesables cuando se detecta un objeto deseado.
Los eventos de streaming de video de Amazon Rekognition pueden analizar transmisiones en vivo de videos en tiempo real para detectar y buscar rostros. Mediante el suministro de una transmisión de Amazon Kinesis Video Streams como elemento de entrada de Rekognition Video, puede realizar una búsqueda de rostros a partir de un repositorio de sus propias imágenes con un nivel de latencia muy bajo.
Características clave para el análisis de videos almacenados
Amazon Rekognition Video identifica automáticamente miles de objetos, como vehículos o mascotas, escenas como una ciudad, una playa o una boda; y actividades como la entrega de un paquete o un baile, y lugares emblemáticos. Por cada etiqueta que detecte, obtiene una puntuación de confianza. Para objetos comunes como 'personas' o 'automóviles', también obtiene cuadros delimitadores de objetos que permiten el conteo y la localización de objetos. Amazon Rekognition Video se basa en los movimientos del video para identificar de forma precisa actividades complejas, como “soplar una vela” o “apagar fuego”. Al utilizar estos metadatos valiosos, puede hacer que su contenido sea fácil de buscar o presentar anuncios que se ajusten mejor al contexto del contenido que los preceden.
Amazon Rekognition Video detecta automáticamente contenido inapropiado como desnudez, violencia o armas en los videos y proporciona marcas temporales para cada detección. También obtiene una lista jerárquica de etiquetas con puntuación de confianza, en la que se describen las subcategorías de contenido inseguro. Por ejemplo, 'desnudez femenina gráfica' es una subcategoría de 'desnudez explícita'. Las puntuaciones de confianza y las etiquetas detalladas le permiten establecer diversas reglas comerciales para cumplir con las necesidades de conformidad de los diferentes mercados y territorios.
Amazon Rekognition Video detecta y lee automáticamente el texto de los videos y proporciona la puntuación de confianza, la ubicación del cuadro delimitador y la marca temporal para cada detección de texto. Además, se obtienen opciones prácticas para filtrar palabras por regiones de interés, tamaño del texto del cuadro delimitador y puntuación de confianza del texto. Por ejemplo, es posible que solo desee detectar el texto en la tercera región inferior para los gráficos en pantalla o solo en la esquina superior izquierda para leer las tablas de puntuación en un partido de fútbol.
Con Amazon Rekognition Video, podrá detectar y reconocer cuándo y dónde aparecen personas conocidas en un video. El resultado con tiempo codificado incluye el nombre y el identificador único de la celebridad y las direcciones URL con contenido relacionado con la celebridad, por ejemplo, el enlace a IMDB.
Amazon Rekognition Video puede detectar hasta 100 caras en un cuadro de video y devolver la ubicación del cuadro delimitador. Por cada cara que se detecta, también se pueden obtener atributos adicionales como el género, las emociones, el rango de edad estimado y si la persona está sonriendo, junto con las marcas temporales de cada detección.
Amazon Rekognition Video puede identificar a personas conocidas en un video mediante la búsqueda en un repositorio privado de imágenes de rostros. Puedes obtener una puntuación de similitud para cada coincidencia y marcas temporales para cada instancia donde se identifica a la misma persona a lo largo del video. Amazon Rekognition Video también puede agrupar a todas las personas desconocidas en un video que no tengan ninguna coincidencia en el repositorio y devolver las marcas temporales con identificadores únicos para cada una de ellas.
Con Amazon Rekognition Video puede capturar hacia dónde, cuándo y cómo se mueve cada persona en un video. Amazon Rekognition también proporciona un índice único para cada persona que se encuentra, lo que permite calcular la cantidad de personas en el video.
Clientes
Adobe Systems (Adobe) ofrece a los propietarios de viviendas un conjunto completo de soluciones de seguridad para el hogar que se instalan en cuestión de minutos y permiten a los propietarios mantener seguros a sus familias y propiedades. Desde el lanzamiento de la empresa en 2015, los sensores de cámara han desempeñado una parte esencial en la solución de Adobe, al permitir a los clientes monitorear de manera visual sus hogares desde cualquier lugar.
“Siempre nos centramos en tomar decisiones tecnológicas que proporcionen valor a nuestros clientes y que permitan un rápido crecimiento al mantener los costos bajos. Con los eventos de streaming de video de Amazon Rekognition, podemos lanzar la detección de personas, mascotas y paquetes a una fracción del costo de desarrollar todo nosotros mismos. Para nosotros fue una obviedad, no queríamos crear un servicio de visión artificial a medida. Recurrimos a los expertos del equipo de Rekognition. Las API del streaming de video de Amazon Rekognition son precisas, escalables y fáciles de incorporar a nuestros sistemas. La integración impulsa nuestras características de notificación inteligente, por lo que en lugar de que un cliente reciba 100 notificaciones al día, cada vez que se desencadena el sensor de movimiento, solo recibe 2 o 3 notificaciones inteligentes cuando hay un evento de interés presente en la transmisión de video”.
Scott Beck, director de tecnología, Abode Systems
VidMob es una plataforma de tecnología que vincula a los profesionales de marketing con una red global de expertos editores, animadores y diseñadores gráficos de movimiento.
“El desempeño de los datos no es un problema, pero entender por qué determinados recursos creativos funcionan mejor que otros y tener la posibilidad de tomar acciones acordes, sí es importante. Al haber creado Agile Creative Suite™ de VidMob sobre Amazon Rekognition, abordamos dos de los problemas más relevantes que deben enfrentar los profesionales del marketing. Hasta la fecha, Agile Creative Suite ha analizado más de 40 000 recursos creativos con Rekognition. La granularidad de los datos de Rekognition nos permite obtener información increíblemente valiosa para nuestros clientes y permitirles ver su contenido de una manera totalmente nueva”.
Alex Collmer, CEO y fundador de VidMob
Pattern89 es la primera plataforma de entrenamiento en ciencias de datos del mundo de pago social.
“Pattern89 utiliza Amazon Rekognition para proporcionarles a nuestros clientes un profundo análisis de los datos, incluido el entrenamiento creativo para mejorar el rendimiento de los anuncios en Facebook e Instagram. Nuestros clientes pudieron implementar nuestras recomendaciones para reducir los gastos de publicidad, aumentar los ingresos y mejorar las métricas de eficiencia. Elegimos Amazon Rekognition por la API sencilla, el soporte para diversos tipos de contenido multimedia y los mejores etiquetados y detecciones de rostros de su clase”.
Matt Brown, director de tecnología de Pattern89
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