Publicado: Nov 2, 2018
O Amazon Rekognition é um serviço de análise de imagens e vídeos baseado em aprendizado profundo que pode identificar objetos, pessoas, textos, cenas e atividades, bem como detectar conteúdo inseguro. Hoje, estamos anunciando uma atualização importante na detecção de objetos e cenas, também conhecida como detecção de rótulos. A detecção de rótulos identifica objetos e cenas em imagens. Até agora, o Amazon Rekognition podia identificar a presença de um objeto em uma imagem, mas não conseguia determinar o posicionamento do objeto na imagem. Agora, o Amazon Rekognition pode especificar a localização de objetos comuns como cães, pessoas e carros em uma imagem e retornar caixas delimitadoras dos objetos. Além disso, sua precisão para todos os rótulos de objetos e cenas existentes em diversos casos de uso foi aprimorada substancialmente. Os clientes também podem usar as informações de caixa delimitadora para inferir a quantidade de ocorrências de cada objeto (“3 cães”) na imagem e o relacionamento entre objetos (“cão em um sofá”). Todos esses novos aprimoramentos são disponibilizados sem custo adicional.
Os clientes de empresas de notícias, esportes e mídia social enfrentam o rápido crescimento das bibliotecas de imagem. Essas empresas procuram formas de pesquisar e filtrar rapidamente esse conteúdo. Metadados fornecidos por humanos funcionam até um certo ponto para essas aplicações. Mas essa abordagem oferece precisão e escalabilidade limitadas. Com a detecção de objetos e cenas do Amazon Rekognition, os clientes podem indexar automaticamente vastas bibliotecas de imagens para facilitar sua pesquisa.
“A GuruShots conecta e inspira milhões de apaixonados por fotografia em todo o mundo e reinventou a forma como as pessoas interagem com suas fotos para tornar a experiência mais divertida, animada e gratificante. Antes, os usuários finais marcavam as imagens com tags para obter melhores insights. Para oferecer uma melhor experiência aos clientes, procuramos formas escaláveis de marcar automaticamente as imagens enviadas para análise posterior. Usando o Amazon Rekognition, agora podemos marcar cada imagem carregada pelo usuário e usar os metadados gerados para detectar tendências, aprimorar os resultados de pesquisas e ajustar o conteúdo de acordo com as preferências dos usuários. Esse novo processo otimizado resultou em um aumento de 40% na retenção de usuários e de 50% no envolvimento.” – Eran Hazout, fundador e diretor de tecnologia, GuruShots
Com as caixas delimitadores de objetos, os clientes agora podem contar quantas vezes cada objeto aparece em uma imagem (“3 cães”), bem como determinar quais objetos são proeminentes ou importantes em relação aos demais usando as coordenadas de posição e o tamanho da caixa delimitadora em relação às dimensões da imagem. Essas informações podem ser usadas para tomar decisões sobre preferências de usuários. Por exemplo, é provável que alguém que tenha muitas fotografias com um “carro” em posição de destaque seja um apaixonado por automóveis. Além disso, alguns clientes usam caixas delimitadoras para processamento adicional das imagens (por exemplo, borrar determinados objetos, como armas). As informações da caixa delimitadora também podem ser usadas para buscar tipos específicos de imagens (imagens com vários cães, ou cães em destaque, em vez de um cão no plano de fundo). Para aumentar ainda mais a capacidade da pesquisa de ativos, o Amazon Rekognition agora retorna rótulos de pais em uma lista hierárquica. Por exemplo, o rótulo “cão” tem os pais “mamífero”, “canino” e “animal”. Esses metadados permitem que os clientes agrupem rótulos relacionados por relações pai-filho para aprimorar a categorização e a filtragem.
Os recursos de caixas delimitadores, metadados hierárquicos e maior precisão da detecção de rótulos estão disponíveis hoje em todas as regiões em que o Amazon Rekognition Image é oferecido. Os aprimoramentos de rótulos para o Amazon Rekognition Video serão disponibilizados em breve. Você pode começar a usar ainda hoje por meio do console do Rekognition ou fazendo download do AWS SDK mais recente. Para obter mais informações, consulte a documentação.