Amazon Rekognition

Automatisez l'analyse des vos images et vidéos avec le machine learning.

Amazon Rekognition facilite l'ajout d'analyses d'images et de vidéos à vos applications à l'aide d'une technologie de deep learning éprouvée, hautement évolutive et qui ne nécessite aucune expertise en machine learning. Avec Amazon Rekognition, vous pouvez identifier des objets, des personnes, du texte, des scènes et des activités dans des images et des vidéos, ainsi que détecter le contenu inapproprié. Amazon Rekognition fournit également des fonctionnalités d'analyse du visage et de recherche faciale extrêmement précises que vous pouvez utiliser pour détecter, analyser et comparer les visages dans un large éventail de cas d'utilisation de vérification des utilisateurs, de comptage des personnes et de sécurité publique.

Avec les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition, vous pouvez identifier des objets et des scènes dans des images qui répondent aux besoins de votre entreprise. Par exemple, vous pouvez créer un modèle pour classer des pièces spécifiques de votre machine sur votre chaîne de montage ou pour détecter des plantes nuisibles. Les étiquettes Amazon Rekognition prennent en charge automatiquement le développement de modèles, de sorte qu'aucune expérience de machine learning n'est requise. Vous devez simplement fournir des images d'objets ou de scènes à identifier, et le service gère le reste.

Clients

Ligue nationale de football
Marinus Analytics
National Geographic
Orbit Showtime Network
SmugMug
Sky News

Caractéristiques principales

Détection d'objet, de scène et d'activité

Étiquettes

Avec Amazon Rekognition, vous pouvez identifier des milliers d'objets (par exemple vélo, téléphone, bâtiment) et de scènes (par exemple, parking, plage, ville). Lorsque vous analysez une vidéo, vous pouvez également identifier des activités spécifiques, telles que la « livraison d'un colis » ou « jouer au football ».

Détection d'objet, de scène et d'activité

Étiquettes personnalisées (bientôt disponibles)

Avec les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition, vous pouvez étendre les fonctionnalités de détection d'Amazon Rekognition pour extraire des informations d'images extrêmement utiles pour votre entreprise. Par exemple, vous pouvez rechercher le logo de votre entreprise sur les réseaux sociaux, identifier vos produits dans les magasins, classer les pièces de votre machine dans une chaîne de montage ou détecter vos personnages animés dans des vidéos.

Détection de contenu non sécurisé

Modération de contenu

Amazon Rekognition permet d'identifier le contenu potentiellement dangereux ou inapproprié dans les ressources images et vidéos et fournit des étiquettes détaillées vous permettant de contrôler avec précision ce que vous souhaitez autoriser en fonction de vos besoins.

 

Analyse faciale

Détection de texte

Sur les photos, le texte apparaît très différemment que sur une page imprimée. Amazon Rekognition peut lire du texte en biais et déformé pour capturer des informations telles que des noms de magasins, des panneaux de signalisation et le texte figurant sur l'emballage du produit.

Analyse faciale

Détection et analyse de visage

Avec Amazon Rekognition, vous pouvez facilement détecter le moment où les visages apparaissent dans les images et les vidéos et obtenir des attributs tels que le sexe, la tranche d'âge, les yeux ouverts, les lunettes et les poils du visage pour chaque visage. Dans les vidéos, vous pouvez également mesurer la manière dont ces attributs de visage changent au fil du temps, par exemple, en construisant la chronologie des émotions exprimées par un acteur.

 

Reconnaissance faciale

Recherche et vérification de visage

Amazon Rekognition fournit une recherche de visage rapide et précise, vous permettant d'identifier une personne sur une photo ou une vidéo à l'aide de votre référentiel privé d'images de visage. Vous pouvez également vérifier l'identité en analysant une image de visage par rapport aux images que vous avez stockées à des fins de comparaison.

 

 

Reconnaissance de célébrités

Reconnaissance de célébrités

Vous pouvez rapidement identifier des personnes connues dans vos bibliothèques d'images et de vidéos pour cataloguer des séquences et des photos à des fins d'utilisation dans le marketing, la publicité et le secteur multimédia.

 

Suivi de trajectoire

Suivi de trajectoire

Vous pouvez saisir la trajectoire des personnes présentes en utilisant Amazon Rekognition sur des fichiers vidéo. Par exemple, vous pouvez utiliser le mouvement des athlètes lors d'un match pour identifier les schémas de jeu pour l'analyse post-match.

 

Cas d'utilisation

Rendre le contenu interrogeable

Amazon Rekognition extrait automatiquement les métadonnées de vos fichiers image et vidéo, en capturant des objets, des visages, du texte, etc. Ces métadonnées peuvent être utilisées pour rechercher facilement vos images et vidéos avec des mots-clés ou pour trouver les ressources appropriées pour la syndication de contenu.    

Signaler le contenu inapproprié

Avec Amazon Rekognition, vous pouvez automatiquement signaler le contenu inapproprié, tel que la nudité, la violence graphique ou les armes, dans les images et les vidéos. En utilisant les métadonnées détaillées renvoyées, vous pouvez créer vos propres règles en fonction de ce qui est considéré approprié pour la culture et les données démographiques de vos utilisateurs.

Activer la vérification d'identité numérique

À l'aide d'Amazon Rekognition, vous pouvez créer des flux de travail d'authentification évolutifs pour les paiements automatisés et d'autres scénarios de vérification d'identité. Amazon Rekognition vous permet de vérifier facilement les visages des utilisateurs activés en comparant une photo ou un selfie avec un document d'identification tel qu'un permis de conduire.

Répondre rapidement aux problèmes de sécurité publique

Amazon Rekognition permet de créer des applications permettant de rechercher des personnes manquantes dans des images et des vidéos. En cherchant leurs visages dans une base de données de personnes disparues que vous fournissez, vous pouvez identifier avec précision les correspondances potentielles et accélérer une opération de sauvetage.

Identifier des produits, des sites et des marques

Les développeurs d'applications peuvent utiliser les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour identifier des éléments spécifiques dans les médias sociaux et les applications photo. Par exemple, vous pouvez former un modèle personnalisé pour identifier les sites célèbres d'une ville afin de fournir aux touristes des informations sur son histoire, ses heures d'ouverture et le prix des billets en prenant simplement une photo.

Analyser les modèles d'achat

Avec Amazon Rekognition, vous pouvez analyser le comportement et la densité de l'acheteur dans votre magasin en examinant le chemin suivi par chaque personne. À l'aide de l'analyse du visage, vous pouvez également comprendre les tranches d'âges moyens, la répartition par sexe et les émotions exprimées par les personnes, sans les identifier.

Témoignages de réussite

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« Dans le paysage multimédia actuel, le volume de contenu non structuré géré par les organisation augmente de manière exponentielle. En utilisant des outils traditionnels, les utilisateurs peuvent avoir des difficultés à parcourir les milliers de ressources multimédias afin de localiser un élément qu’ils recherchent. En utilisant la nouvelle fonctionnalité d'Amazon Rekognition, les étiquettes personnalisées, nous sommes en mesure de générer automatiquement des balises de métadonnées adaptées à des cas d'utilisation spécifiques pour notre entreprise et de fournir des facettes interrogeables à nos équipes de création de contenu. Cela améliore considérablement la vitesse de recherche du contenu et, surtout, nous permet de marquer automatiquement les éléments qui nécessitaient auparavant des tâches manuels. Ces outils permettent à nos équipes de production d'exploiter directement ces données et fournissent des produits améliorés à nos clients sur toutes nos plates-formes multimédias ».

Brad Boim, directeur principal, Gestion de la post-production et des ressources chez NFL Media


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OSN est le principal réseau de divertissement de la région MENA. Ses droits de diffusion sont autorisés dans 25 pays de la région. Avec plus de 150 chaînes, OSN s’appuie sur une offre imbattable de programmes exclusifs reposant sur des partenariats à long terme avec des studios tels que Disney, HBO, NBC Universal, Fox, Paramount, MGM, Sony et DreamWorks.

« En utilisant les services d'intelligence artificielle d'AWS Amazon Rekognition et d'Amazon Transcribe pour automatiser le marquage des métadonnées de notre contenu, nous avons réduit de plus du tiers le métrage que nos curateurs humains devaient visionner, accélérant ainsi notre chaîne logistique multimédia et diffusant le contenu à notre public plus rapidement que jamais. ”

Dave Mace, chef des services numériques et cloud chez OSN


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Influential est une place de marché d'influenceurs de premier plan qui repose sur l'intelligence artificielle. Influential élimine le point faible de l'identification des influenceurs en tirant parti de l'intelligence artificielle et du machine learning pour suggérer des personnes influentes grâce à des informations exploitatbles et à l'intelligence prédictive.

« Outre nos algorithmes AI/ML internes, nous nous sommes associés à des tiers pour enrichir nos ensembles de données afin de faciliter davantage le sourcing d'influenceurs. La détection d’objets et de scènes Amazon Rekognition nous permet de mieux segmenter notre population d’influenceurs en secteurs et domaines spécifiques en fonction du média qu’ils publient et du contenu de leurs médias sociaux. En élargissant nos capacités de recherche au-delà du texte, nous permettons une meilleure formation de notre indice de correspondance des marques, qui, combiné aux balises et étiquettes conviviales de Rekognition, augmente notre taux de succès des requêtes utilisateur de plus de 200 % ».

Piotr Tomasik, directeur technique chez Influential


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Marinus Analytics fournit aux autorités policières des outils, basés sur l'intelligence artificielle, pour transformer le Big Data en renseignement exploitable. Le logiciel phare de Marinus, Traffic Jam, est une suite d'outils qu'utilisent les autorités policières dans les enquêtes sur la traite sexuelle.

« La police a besoin d'outils sophistiqués pour promouvoir une police proche des victimes à l'ère d'Internet. La police sait que les enfants fugueurs sont parmi les plus susceptibles d'être victimes de la traite. Avant d'utiliser Amazon Rekognition, leur seul recours consistait à parcourir manuellement les données en ligne pour tenter de les retrouver. Un travail fastidieux voire impossible. Désormais, avec Traffic Jams Face Search, optimisé par Amazon Rekognition, les enquêteurs sont en mesure de prendre des mesures efficaces en recherchant des victimes dans des millions d'enregistrements en quelques secondes ».

Emily Kennedy, président directeur général et fondateur de Marinus Analytics


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Aella Credit propose des prêts instantanés aux personnes disposant d'une source de revenu vérifiable sur les marchés émergents, à l'aide de données biométriques, d'employeurs et de téléphones mobiles.

« La vérification et la validation d'identité ont constitué un défi majeur sur les marchés émergents. La capacité d'identifier correctement les utilisateurs est un obstacle clé à la création de crédits pour des milliards de personnes sur les marchés émergents. L'utilisation d'Amazon Rekognition pour la vérification d'identité sur notre application mobile a permis de réduire considérablement les erreurs de vérification et nous a donné la possibilité d'évoluer. Nous pouvons désormais détecter et vérifier l'identité d'un individu en temps réel sans aucune intervention humaine, permettant ainsi un accès plus rapide à nos produits. Nous avons essayé diverses solutions bien annoncées, mais aucune des alternatives populaires ne permettait de définir avec précision différentes couleurs de peau. Amazon Rekognition nous a aidés à reconnaître efficacement les visages de nos clients sur nos marchés. Cela nous a également aidés, via KYC, à découvrir des profils qui se chevauchent et des doublons d'ensembles de données ».

Wale Akanbi – Directeur technique et co-fondateur d' Aella Credit

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