소개

Amazon Rekognition Video는 실시간 스트리밍 동영상 이벤트와 저장 동영상 분석 모두를 지원하는 완전관리형 기계 학습(ML) 서비스입니다.

Amazon Rekognition 스트리밍 동영상 이벤트는 저비용, 짧은 대기 시간을 가진 서비스로, 연결된 카메라에서 동영상 스트림의 객체를 탐지할 수 있습니다. Amazon Rekognition 스트리밍 동영상 이벤트는 사람, 반려 동물 또는 물건과 같은 탐지된 객체와 경계 상자 좌표, 탐지된 객체의 확대 이미지, 타임스탬프를 반환합니다. 원하는 객체가 탐지되면 적시에 실행 가능한 알림을 제공할 수 있습니다.

Amazon Rekognition 저장 동영상 분석은 Simple Storage Service(Amazon S3)에 저장된 동영상을 분석하는 서비스로, 객체, 장면, 유명 인사, 텍스트, 활동 및 부적절한 콘텐츠를 탐지합니다. Rekognition Video 저장 동영상 분석은 또한 얼굴을 탐지, 분석 및 비교할 수 있는 매우 정확한 얼굴 분석 및 얼굴 검색 기능을 제공하며 동영상에서 사람의 움직임을 파악하는 데 도움이 됩니다. 세부적인 동영상 검색을 위한 인덱스를 쉽게 만들거나 추가 분석을 위해 동영상의 흥미로운 부분으로 빠르게 이동할 수 있도록 타임스탬프와 함께 각 결과 또는 탐지가 제공됩니다. 객체, 얼굴, 텍스트 및 사람의 경우 Rekognition Video 저장 동영상 분석은 프레임 내 탐지의 특정 위치인 경계 상자 좌표도 반환합니다.

사용 사례

커넥티드 홈

Amazon Rekognition 스트리밍 동영상 이벤트는 커넥티드 홈 사용 사례를 위해 저비용, 짧은 대기 시간을 가진 완전관리형 기계 학습 서비스입니다. 이 서비스는 사람, 반려 동물, 물건과 같은 객체를 라이브 동영상 스트림에서 탐지합니다. 원하는 객체가 탐지되면 적시에 실행 가능한 알림을 제공할 수 있으며, 오경보를 최소화합니다. 사람이 탐지되었을 때 차고 전등을 자동으로 켜는 것과 같이 멋진 자동화 경험을 만들 수 있습니다.

미디어 자산 검색 및 인덱싱

Amazon Rekognition Video에서 생성된 객체, 장면, 활동, 유명 인사, 텍스트 및 얼굴 분석 메타데이터를 사용하면 동영상 자산의 큰 아카이브를 자동으로 인덱싱하여 동영상 자산을 쉽게 검색할 수 있도록 할 수 있습니다. 운영자는 모든 동영상을 직접 훑어보지 않고도 필요한 자산을 빠르게 찾을 수 있습니다. Media2Cloud, Media Insights Engine 등의 엔드 투 엔드 서버리스 AWS 솔루션, Amazon Rekognition Video 및 Amazon Transcribe를 사용하면 테이프에서 MAM(미디어 자산 관리) 시스템으로 전환하는 과정에서 아카이브를 원활하게 큐레이션, 필터링 및 수익화할 수 있습니다.

규정 준수 및 브랜드 안전성

Amazon Rekognition Video를 사용하면 부적합하거나 안전하지 않은 콘텐츠가 수천 시간의 자산에 표시될 때 신속하게 플래그를 지정할 수 있습니다. 조정자는 각 자산의 매 초를 살펴보는 대신 Amazon Rekognition Video에서 플래그를 지정한 타임스탬프만 확인하면 됩니다. 또한 사용 가능한 조정 레이블의 세부 계층 구조를 사용하여 서로 다른 여러 국제 시장의 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 오디오 조정을 수행하기 위해 Amazon Transcribe의 메타데이터를 사용할 수 있습니다.

문맥 광고

Amazon Rekognition Video를 사용하면 표시된 동영상 콘텐츠와 가장 연관성이 높은 광고를 제공할 수 있습니다. 특정 타임스탬프에서 탐지된 레이블, 활동 또는 유명 인사를 활용하여 해당 콘텐츠가 방송된 직후에 표시될 광고의 효과와 수익을 늘릴 수 있습니다.

소매점 분석

Amazon Rekognition Video에서는 각 개인이 따라가는 경로를 연구하여 소매점의 구매자 밀도와 행동을 분석할 수 있습니다. 얼굴 분석을 통해 신원을 확인하지 않고도 구매자의 평균 연령대, 성별 분포 및 감정을 파악할 수 있습니다.

공공 안전 과제에 빠르게 대응

Amazon Rekognition Video를 사용하면 저장된 동영상이나 스트리밍 동영상에서 실종자를 찾는 데 도움이 되는 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 여러분이 제공한 실종자 데이터베이스와 대조하여 얼굴을 검색함으로써 일치하는 잠재적 얼굴을 정확하게 표시하고 구조 작업을 가속화할 수 있습니다.

비디오 세그먼트 감지

Amazon Rekognition Video는 품질 제어, 광고 삽입, 컨텐츠 제작을 위한 일반 파일 기반 수동 워크플로를 간소화합니다. 무음의 블랙 프레임(광고 브레이크를 분리하는 데 사용)이나 크레딧(‘다음 화’ 프롬프트를 삽입하는 데 사용)과 같이 세그먼트에 프레임 단위로 정확하게 마커를 삽입하고 제거하는 기능을 사용하여 편집하는 사람은 동영상 전체를 처음부터 스크러빙하는 지루한 프로세스를 피할 수 있습니다.

스트리밍 동영상 이벤트의 주요 기능

레이블 탐지

Amazon Rekognition 스트리밍 동영상 이벤트는 저비용, 짧은 대기 시간을 가진 완전관리형 서비스로서 사람, 반려 동물, 물건과 같은 객체를 실시간으로 탐지합니다. Amazon Rekognition 스트리밍 동영상 이벤트는 사람, 반려 동물 또는 물건과 같은 탐지된 객체와 경계 상자 좌표, 탐지된 객체의 확대 이미지, 타임스탬프를 반환합니다. 원하는 객체가 탐지되면 적시에 실행 가능한 알림을 제공할 수 있습니다.

자세히 알아보기 »

얼굴 검색

Amazon Rekognition 스트리밍 동영상 이벤트는 라이브 동영상 스트림을 실시간으로 분석하여 얼굴을 탐지하고 검색할 수 있습니다. Amazon Kinesis Video Streams의 스트림을 Rekognition Video에 입력으로 제공하면 매우 낮은 지연 시간으로 자체 이미지의 리포지토리에서 얼굴 검색을 수행할 수 있습니다.

자세히 알아보기 »

저장 동영상 분석의 주요 기능

객체, 장면 및 동작 탐지

Amazon Rekognition Video는 차량이나 애완 동물과 같은 객체, 도시, 해변 또는 결혼식과 같은 장면, 소포 전달이나 춤과 같은 활동 수천 가지를 자동으로 식별합니다. 탐지된 각 레이블에 대해 신뢰도 점수가 제공됩니다. '사람' 또는 '자동차'와 같은 일반적인 객체의 경우 계산과 객체 지역화를 사용하기 위한 객체 경계 상자도 제공됩니다. Amazon Rekognition Video는 "촛불을 불어 끄거나" "불을 끄는 것"과 같이 복잡한 활동을 정확하게 식별하기 위해 동영상의 동작 및 시간을 활용합니다. 이러한 풍부한 메타데이터를 사용하여 콘텐츠를 검색 가능하게 만들거나 이전 콘텐츠의 컨텍스트와 가장 일치하는 광고를 제공할 수 있습니다.

자세히 알아보기 »

콘텐츠 조정

Amazon Rekognition Video는 동영상에서 과도한 노출, 폭력 또는 무기와 같은 부적절한 콘텐츠를 자동으로 탐지하고 각 탐지의 타임스탬프를 제공합니다. 안전하지 않은 콘텐츠의 하위 범주를 설명하는 신뢰도 점수가 있는 계층적 레이블 목록도 제공됩니다. 예를 들어 ‘여성 나체 그림’은 ‘노골적인 나체’의 하위 범주입니다. 신뢰도 점수와 세부 레이블을 사용하면 다양한 시장과 지역의 규정 준수 요구 사항 충족을 위한 다양한 비즈니스 규칙을 설정할 수 있습니다.

자세히 알아보기 »

텍스트 탐지

Amazon Rekognition Video는 자동으로 동영상에서 텍스트를 탐지하고 읽고, 탐지 신뢰도, 위치 경계 상자 및 각 텍스트 탐지의 타임스탬프를 제공합니다. 또한 ROI(관심 영역), 단어 경계 상자 크기 및 단어 신뢰도 점수별로 단어를 필터링하는 편리한 옵션도 제공합니다. 예를 들어 화면에 표시되는 그래픽을 위해 아래쪽 세 번째 영역의 텍스트만 탐지하거나 축구 경기에서 득점 게시판을 읽기 위해 왼쪽 위 모서리의 텍스트만 탐지할 수 있습니다.

자세히 알아보기 »

유명 인사 인식

Amazon Rekognition Video를 사용하면 유명한 사람이 언제 어디서 동영상에 나오는지 탐지하고 인식할 수 있습니다. 시간 코드 출력에는 유명 인사의 이름과 고유 ID 및 유명 인사와 관련된 콘텐츠를 가리키는 URL(예: 유명 인사의 IMDB 링크)이 포함됩니다.

자세히 알아보기 »

얼굴 탐지 및 분석

Amazon Rekognition Video는 한 동영상 프레임에서 최대 100개의 얼굴을 탐지하고 경계 상자 위치를 반환할 수 있습니다. 또한 탐지된 각 얼굴에 대해 성별, 감정, 추정 연령대, 미소를 짓고 있는지 여부와 같은 추가 속성을 각 탐지의 타임스탬프와 함께 제공합니다.

자세히 알아보기 »

얼굴 검색

Amazon Rekognition Video는 얼굴 이미지의 프라이빗 리포지토리와 비교 검색하여 동영상에서 알려진 사람을 식별할 수 있습니다. 각 일치 항목의 유사도 점수와 동영상에서 동일한 인물이 식별된 각 인스턴스의 타임스탬프가 제공됩니다. Amazon Rekognition Video는 리포지토리에 일치 항목이 없는 동영상의 알려지지 않은 사람을 모두 모으고 각 사람에 대한 고유한 식별자와 함께 타임스탬프를 반환할 수도 있습니다.

자세히 알아보기 »

사람 경로

Amazon Rekognition Video를 사용하면 동영상에서 각 사람이 언제 어디서 어떻게 움직이는지 캡처할 수 있습니다. 또한 Amazon Rekognition은 발견된 각 사람에 대해 고유한 인덱스를 제공합니다. 이를 통해 동영상에서 사람 수를 계산할 수 있습니다.

자세히 알아보기 »

고객

Abode

Abode Systems(Abode)는 주택 소유자에게 수 분 만에 간단하게 설정할 수 있는 포괄적인 DIY 홈 시큐리티 솔루션을 제공하여, 주택 소유자가 가족과 재산을 안전하게 지킬 수 있도록 합니다. 2015년 설립 이후 카메라 센서는 Abode 솔루션의 핵심적인 역할을 하는 부분이 되었으며, 고객이 어디서든 자신의 집을 눈으로 모니터링할 수 있도록 합니다.

“고객에게 가치를 제공하며, 낮은 비용을 유지하면서 빠르게 성장할 수 있는 기술을 선택하는 데 항상 집중합니다. Amazon Rekognition 스트리밍 동영상 이벤트를 활용하여, 직접 모든 것을 개발하는 비용의 일부만 들여서 사람, 반려 동물, 물건 탐지를 시작할 수 있었습니다. 이는 너무나도 쉬운 결정이었습니다. 저희는 맞춤형 컴퓨터 비전 서비스를 만들고 유지 보수하길 원하지 않았습니다. 저희는 Rekognition 팀의 전문가에게 의지했습니다. Amazon Rekognition의 스트리밍 동영상 이벤트 API는 정확하고 확장 가능하며 저희 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다. 통합은 스마트 알림 기능을 강화합니다. 따라서 모션 센서가 트리거될 때마다 고객이 하루에 알림 100개를 받는 대신 동영상 스트림에서 관심 있는 이벤트가 있을 때 2~3개의 스마트 알림만 받습니다.”

Scott Beck, Abode Systems 최고 기술 책임자(CTO)

VidMob은 전문 편집자, 애니메이터 및 모션 그래픽 디자이너의 글로벌 네트워크를 마케팅 담당자와 연결하는 기술 플랫폼입니다.

"성능 데이터는 문제가 아닙니다. 어떤 창작물이 다른 것보다 효과가 좋은지 이해하고 해당 정보를 활용할 수 있다는 것이 중요합니다. VidMob은 Amazon Rekognition을 기반으로 Agile Creative Suite™를 구축함으로써 마케터가 가장 골치 아파하는 문제 두 가지를 해결합니다. 현재까지 Agile Creative Suite는 Rekognition을 통해 40,000개가 넘는 창작물을 분석했습니다. Rekognition에서 제공하는 세분화된 데이터를 통해 고객에 대한 놀라운 인사이트를 확보하여 고객이 자신의 콘텐츠를 완전히 새로운 방식으로 바라보도록 지원할 수 있습니다."

Alex Collmer, VidMob의 CEO 겸 창립자

Pattern89는 유료 소셜을 위한 세계 최초의 데이터 과학 코칭 플랫폼입니다.

“Pattern89는 Amazon Rekognition을 사용하여 고객에게 Facebook 및 Instagram의 광고 성과 개선을 위한 창의적인 코칭을 포함한 심층 데이터 분석을 제공합니다. 고객은 권장 사항을 이행하여 광고 지출을 줄이고 수익을 늘리고 효율성 지표를 개선할 수 있었습니다. 저희는 단순한 API, 여러 미디어 유형 지원, 동급 최강의 레이블링 및 얼굴 탐지 때문에 Amazon Rekognition을 선택했습니다.”

Matt Brown, Pattern89의 CTO

동영상

Amazon S3 내 이미지를 사용한 Rekognition 사용자 지정 레이블 데이터 세트 빠르게 생성하기
A Rekognition 사용자 지정 레이블 모델 평가하기
A Rekognition 사용자 지정 레이블 모델 훈련하기
추론을 위해 Rekognition Custom Labels Model 배치 및 사용하기

Amazon Rekognition 요금 자세히 알아보기

요금 페이지로 이동하기
구축할 준비가 되셨습니까?
Amazon Rekognition Video 시작하기
추가 질문이 있으십니까?
문의처