Amazon Rekognition

기계 학습을 통해 이미지 및 비디오 분석을 자동화합니다.

Amazon Rekognition을 사용하면 기계 학습 전문 지식을 사용하지 않고도 확장성이 뛰어난 입증된 딥 러닝 기술을 사용하여 애플리케이션에 이미지 및 비디오 분석을 쉽게 추가할 수 있습니다. Amazon Rekognition에서는 이미지 및 비디오에서 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 활동을 식별하고 부적절한 콘텐츠를 탐지할 수 있습니다. 또한 Amazon Rekognition은 다양한 사용자 확인, 사람 수 계산, 공공 안전 사용 사례를 위해 얼굴 탐지, 분석 및 비교하는 데 사용할 수 있는 매우 정확한 얼굴 분석 및 얼굴 검색 기능을 제공합니다.

Amazon Rekognition Custom Labels를 사용하면 비즈니스 요구 사항에 특정한 이미지의 객체와 장면을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 어셈블리 라인에서 특정 기계 부품을 분류하거나 비정상적인 공장을 탐지하기 위해 모델을 구축할 수 있습니다. Amazon Rekognition Custom Labels는 모델 개발의 중요한 부분을 자동으로 관리하므로, 기계 학습 전문 지식이 필요하지 않습니다. 식별하려는 객체나 장면의 이미지를 제공하기만 하면, 서비스에서 나머지를 처리합니다.

5,000개 이미지 무료

AWS 프리 티어를 12개월간 매달 제공

장점

대규모 시각적 분석 작업 자동화

Amazon Rekognition을 사용하면 수백만 개의 이미지와 동영상을 분석하는 등 수동으로 처리할 수 없는 작업을 수 분 내에 수행할 수 있습니다. 또한 기계 학습을 통해 번거롭고 반복적인 인간의 시각적 검토 작업을 강화함으로써 직원 생산성을 높이고 오류를 최소화할 수 있습니다.

ML 전문 지식 없이 시작

Amazon Rekognition을 사용하면 데이터를 수집하고 컴퓨터 비전 모델을 처음부터 구축할 필요없이 수 시간 내로 애플리케이션에 사전 교육된 광범위한 컴퓨터 비전 API를 신속하게 추가할 수 있습니다. 고유한 요구 사항이 있는 경우 AutoML을 사용하여 라벨이 지정된 이미지를 10개까지 업로드하여 사용자 지정 ML 모델을 자동으로 교육시키고 호스팅할 수 있습니다.

ML 인프라 비용 절감

Amazon Rekognition은 비즈니스 요구 사항에 따라 자동으로 확장 및 축소할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다. 자체 ML 인프라를 구축하고 관리할 필요가 없습니다. 컴퓨터 비전으로 구동되는 안정적이고 확장 가능하며 안전한 애플리케이션을 신속하게 제공하고 분석하는 이미지와 비디오에 대해서만 비용을 지불할 수 있습니다.

주요 기능

객체, 장면 및 동작 탐지

레이블

Amazon Rekognition에서는 수천 개의 객체(예: 자전거, 전화기, 건물)와 장면(예: 주차장, 해변, 도시)을 식별할 수 있습니다. 비디오를 분석할 때는 "택배 배달" 또는 "축구하기" 등과 같이 특정 활동을 식별할 수도 있습니다. 자세히 알아보기 »

객체, 장면 및 동작 탐지

Custom labels

Amazon Rekognition Custom Labels를 사용하면 Amazon Rekognition의 탐지 기능을 확장하여 특정한 비즈니스에만 유용한 이미지의 정보를 추출할 수 있습니다. 예를 들어 소셜 미디어에서 기업 로고를 찾거나 매장에서 제품을 식별하거나 어셈블리 라인에서 기계 부품을 분류하거나 비디오에서 애니메이션 캐릭터를 탐지할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

안전하지 않은 콘텐츠 탐지

콘텐츠 조정

Amazon Rekognition은 이미지와 비디오 자산 모두에서 잠재적으로 위험하거나 부적절한 콘텐츠를 식별하는 데 도움이 되며, 상세한 레이블을 제공하므로 요구 사항을 기준으로 어떤 콘텐츠를 허용할지 정확하게 제어할 수 있습니다. Amazon A2I를 사용하여 인적 검토를 통해 Amazon Rekognition 이미지 조정 예측의 정확도를 개선하십시오. 자세히 알아보기 »

얼굴 분석

텍스트 탐지

사진 및 비디오의 텍스트는 인쇄된 페이지의 명확한 단어와는 매우 다르게 표시됩니다. Amazon Rekognition은 기울어지고 왜곡된 텍스트를 읽어 매장 이름, 미디어에 표시되는 강제 적용 자막, 도로명 표지판 및 제품 포장의 텍스트와 같은 정보를 캡처할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

얼굴 분석

얼굴 탐지 및 분석

Amazon Rekognition에서는 이미지와 비디오에서 얼굴이 나타나는 순간을 쉽게 탐지하고 각 얼굴에서 성별, 연령대, 뜬 눈, 안경, 헤어 스타일과 같은 속성을 확보할 수 있습니다. 비디오에서 시간이 지나면서 이러한 속성들이 어떻게 변하는지 측정할 수도 있습니다(예: 배우가 표현하는 감정이 변화하는 시간대를 구성). 자세히 알아보기 »

안면 인식

얼굴 검색 및 검증

Amazon Rekognition은 빠르고 정확한 검색 기능을 제공하므로, 이를 통해 얼굴 이미지 프라이빗 리포지토리를 사용하여 사진 또는 비디오에 있는 사람을 식별할 수 있습니다. 또한 비교를 위해 저장해둔 이미지와 얼굴 이미지를 분석하여 신원을 확인할 수도 있습니다. 자세히 알아보기 »

유명 인사 인식

유명 인사 인식

비디오 및 이미지 라이브러리에서 유명한 사람을 신속하게 식별하여 마케팅, 광고 및 미디어 산업 사용 사례에 따라 화면과 사진을 분류할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

PPE 탐지

PPE(개인 보호 장비) 탐지

Amazon Rekognition에서는 대규모로 온프레미스 카메라에서 이미지를 분석하여 이미지 안의 사람이 얼굴 커버(마스크), 손 커버(장갑), 머리 커버(헬멧)와 같은 PPE(개인 보호 장비)를 착용하고 있는지, 그리고 보호 장비가 해당되는 신체 일부를 덮고 있는지(얼굴 커버의 경우 코, 머리 커버의 경우 머리, 손 커버의 경우 손) 자동으로 탐지할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

비디오 세그먼트 감지

비디오 세그먼트 감지

Amazon Rekognition Video를 사용하면 무음 블랙 프레임, 크레딧, 샷 경계 및 SMPTE 색상 표시줄과 같은 비디오의 주요 세그먼트를 자동으로 감지할 수 있습니다. 이를 통해 품질 관리, 광고 삽입 및 콘텐츠 준비를 위한 파일 기반 워크플로를 간소화하여 인적 노력을 줄이고 아카이브 현대화를 확장할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

사용 사례

미디어 분석

콘텐츠 검색 가능

Amazon Rekognition은 이미지 및 비디오 파일에서 객체, 얼굴, 텍스트 등을 캡처하여 자동으로 메타데이터를 추출합니다. 이러한 메타데이터는 키워드로 이미지 및 비디오를 쉽게 검색하거나 콘텐츠 연합을 위한 올바른 자산을 찾는 데 사용할 수 있습니다.    

부적절한 콘텐츠에 플래그 지정

Amazon Rekognition에서는 이미지 및 비디오에서 누드, 폭력적인 장면이나 무기 등과 같은 부적절한 콘텐츠에 자동으로 플래그를 지정할 수 있습니다. 반환되는 자세한 메타데이터를 사용하여 사용자의 문화 및 인구 통계 정보에 적합하다고 판단되는 기준에 따라 자체 규칙을 생성할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

디지털 신원 확인 활성화

Amazon Rekognition을 사용하면 자동화된 결제 및 기타 신원 확인 시나리오에 대해 확장 가능한 인증 워크플로를 생성할 수 잇습니다. Amazon Rekognition에서는 사진이나 셀카 사진을 운전면허증 등의 신분증과 비교하여 옵트인한 사용자에 대한 얼굴 확인을 쉽게 수행할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

작업장 안전

대규모로 PPE(개인 보호 장비) 탐지를 자동화하여 업무 공간의 안전 사례를 개선하고 상황에 따른 안전 및 위생 규정을 보다 효율적으로 준수할 수 있습니다. Amazon Rekognition에서는 대규모로 온프레미스 카메라에서 이미지를 분석하여 이미지 안의 사람이 얼굴 커버, 손 커버, 머리 커버와 같은 PPE를 착용하고 있는지 탐지할 수 있습니다. 자세히 알아보기 »

제품, 명소 및 브랜드 식별

앱 개발자는 Amazon Rekognition Custom Labels를 사용하여 소셜 미디어 및 사진 앱에서 특정 항목을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 사진만 찍어도 도시의 명소를 식별하여 관광객에게 명소에 대한 역사, 운영 시간 및 티켓 가격에 대한 정보를 제공하도록 사용자 지정 모형을 훈련할 수 있습니다.

고객 성공 사례

PBS

PBS는 객체 탐지를 사용하여 미디어 콘텐츠 작업을 간소화합니다.

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Pinterest

Pinterest는 콘텐츠 조정에 텍스트 탐지를 사용합니다.

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Aella Credit

Aella Credit은 얼굴 탐지 및 비교를 사용하여 신청자의 신원을 확인합니다.

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Thorn

Thorn은 얼굴 검색을 사용하여 아동 성매매 피해자를 더 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다.

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ICFES

ICFES는 얼굴 탐지 및 비교를 사용하여 학생 75,000명의 시험 무결성을 유지합니다.

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San Diego Gas & Electric

San Diego Gas & Electric은 사용자 지정 레이블을 사용하여 드론 촬영 장면에서 변압기 손상을 탐지합니다.

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자세한 내용은 Amazon Rekognition 고객을 참조하세요.

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