소개

Amazon Rekognition Video는 Amazon S3에 저장된 동영상에서 객체, 장면, 유명 인사, 텍스트, 활동 및 부적절한 콘텐츠를 탐지하는 기계 학습 기반 동영상 분석 서비스입니다. Rekognition Video는 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 Video는 프레임 내 탐지의 특정 위치인 경계 상자 좌표도 반환합니다.

또한 Amazon Rekognition Video는 Amazon Kinesis Video Streams에서 생성하는 라이브 스트림을 모니터링하여 사용자가 제공하는 얼굴 데이터에서 얼굴을 탐지하고 검색할 수 있습니다. Amazon Transcribe를 Amazon Rekognition Video와 함께 사용하여 폐쇄 자막 삽입, 욕설 필터링 및 동영상 트랜스크립션 스트리밍과 같은 오디오 분석을 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

사용 사례

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 품질 관리

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.

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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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라이브 스트림 동영상 분석

Amazon Rekognition Video는 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.

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고객

CBS

CBS 기업은 전 세계적으로 다양한 플랫폼에 걸쳐 업계를 선도하는 콘텐츠를 생성하고 배포하는 대중 매체 회사입니다. CBS는 미국에서 가장 시청률이 높은 텔레비전 네트워크와 세계에서 가장 큰 엔터테인먼트 콘텐츠 라이브러리 중 하나를 소유하고 있습니다. 이를 통해 CBS의 "the Eye"는 비즈니스에서 가장 많이 인정받는 브랜드 중 하나가 되었습니다.

"저희는 CBS에서 프로그램의 부적절한 콘텐츠를 조정하여 글로벌 시청자들이 불쾌함을 느끼지 않도록 하고 정부 규제를 위반하지 않기 위해 상당한 노력을 했습니다. 이를 위해 매달 수백 시간에 달하는 거의 실시간에 가까운 스크리닝과 편집을 실행하는 수동 방식에 투자하고 있습니다. 내부 프로세스를 확장하기 위해 우리는 조정 모델을 더욱 구체화하는 Custom Labels의 새로운 기능을 활용하는 동시에 Amazon Rekognition을 통해 동영상 콘텐츠의 자동화된 조정 작업을 기대하고 있습니다. 이를 통해 누드, 외설적인 몸짓 및 폭력 같은 민감한 콘텐츠의 태그 지정을 자동화하고 처리 작업을 몇 시간에서 몇 분으로 단축할 수 있을 것으로 기대합니다."

Jamie Duemo, Senior Vice President, 멀티 플랫폼 배포 - CBS 운영 및 엔지니어링

VidMob

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

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