Publié le: Mar 18, 2019
Amazon Rekognition fournit un ensemble complet de fonctionnalités de détection, d'analyse et de reconnaissance faciales pour l'analyse d'images et de vidéos. Aujourd'hui, nous apportons des améliorations de précision aux fonctionnalités d'analyse faciale. Il s'agit de la cinquième mise à jour du modèle depuis le lancement du service. L'analyse faciale génère de riches métadonnées sur les visages détectés : sexe, tranche d'âge, émotions, attributs tels que « Sourire », « Lunettes » et « Barbe », position du visage, qualité de l’image et traits caractéristiques du visage. Avec cette version, nous avons amélioré la précision de l'identification du sexe et de la détection des émotions (pour les 7 émotions prises en charge : « heureux », « triste », « en colère », « surpris », « écœuré », « calme » et « confus »). et des attributs tels que « EyesOpen » (Yeux ouverts). Cette version est particulièrement utile pour les clients qui doivent rechercher et classer de grandes quantités de photos. Par exemple, à l'aide de l'analyse faciale, les clients peuvent retrouver facilement toutes les photos contenant des personnes souriantes ou celles sur lesquelles figurent des hommes barbus qui portent des lunettes de soleil.
Woo, l'une des plus grandes applications de rencontre en Inde et pour la diaspora indienne à l'échelle mondiale, a déclaré ceci : « Pour organiser rapidement les nouveaux utilisateurs et veiller à ce que les profils et les photos répondent à nos normes élevées, nous avons utilisé l'organisation manuelle afin d'examiner l'ensemble des photos de profil. Pour une entreprise en pleine croissance comme la nôtre, cette approche ne pourrait jamais évoluer assez rapidement. Les API Amazon Rekognition, en particulier DetectFaces, fournissent de riches métadonnées d'image. En utilisant des informations telles que le nombre de visages, la taille des visages, le sexe et la tranche d'âge estimée via l'API, nous sommes parvenus à supprimer entièrement la tâche d'organisation manuelle. En un temps de latence d'une demi-journée, nous sommes désormais en mesure d'organiser des images en l'espace de quelques secondes. De plus, Amazon Rekognition n'a cessé de s'améliorer, ce qui a permis d'améliorer progressivement la qualité de l'organisation automatique ». Les clients ont utilisé nos fonctionnalités de détection, d’analyse et de reconnaissance faciales dans divers cas d’utilisation, tels que la lutte contre la traite des êtres humains (Marinus Analytics et Thorn), la réduction de la fraude pour les paiements mobiles dans les économies sous-financées (Aella Credit) et la rationalisation de la sécurité en concert (K-STAR Group).
Les modèles d'analyse faciale améliorée sont désormais disponibles pour les images et vidéos d'Amazon Rekognition et constituent le nouveau paramètre par défaut pour les clients de toutes les régions AWS publiques prises en charge. Cette fonctionnalité sera disponible dans la région AWS GovCloud dans 8 à 10 semaines. Aucune expérience en Machine Learning n'est requise pour commencer.