Amazon Rekognition

Автоматизируйте анализ изображений и видео с помощью машинного обучения.

Amazon Rekognition – это простой способ добавить в приложение функцию анализа изображений и видео с помощью проверенной и высокомасштабируемой технологии глубокого машинного обучения, для использования которой не требуется опыт работы с технологиями машинного обучения. Amazon Rekognition может идентифицировать объекты, людей, текст, сцены и конкретные действия на изображениях и в видео, а также определять неприемлемый контент. Amazon Rekognition с высокой точностью анализирует лица и открывает широкие возможности поиска лиц, которые можно применять для обнаружения, анализа и сравнения лиц в различных примерах использования, где необходима верификация пользователей, подсчет людей и обеспечение общественной безопасности.

Благодаря Amazon Rekognition Custom Labels можно идентифицировать на изображениях те объекты и сцены, которые соответствуют потребностям определенной сферы бизнеса. Например, можно построить модель для классификации конкретных деталей оборудования на сборочной линии или для выявления больных растений. Amazon Rekognition Custom Labels возьмет на себя самую трудоемкую работу по разработке модели, поэтому предварительный опыт работы с машинным обучением не требуется. Нужно просто загрузить изображения объектов или сцен, которые вы хотите идентифицировать, а сервис позаботится обо всем остальном.

Клиенты

Национальная футбольная лига
Marinus Analytics
National Geographic
Orbit Showtime Network
SmugMug
Sky News

Основные возможности

Обнаружение объектов, сцен и действий

Labels

Amazon Rekognition позволяет идентифицировать тысячи объектов (таких как велосипед, телефон, здание) и сцен (таких как парковка, пляж или город). При анализе видео можно идентифицировать конкретные действия, например доставку посылки или игру в футбол.

Обнаружение объектов, сцен и действий

Custom Labels (ожидается в скором времени)

Благодаря Amazon Rekognition Custom Labels значительно расширяются возможности Amazon Rekognition по обнаружению на изображениях и извлечению информации, которая представляет уникальную ценность для вашего бизнеса. Например, вы можете найти логотип своей компании в социальных сетях, идентифицировать продукты на полках магазинов, классифицировать детали оборудования на сборочной линии и обнаружить мультипликационных персонажей в видео.

Обнаружение подозрительного контента

Модерация контента

Amazon Rekognition позволяет выявлять подозрительный и неприемлемый контент как на изображениях, так и на видео. Он предоставляет подробные метки, на основании которых можно блокировать или разрешать контент в зависимости от конкретных требований.

 

Анализ лиц

Обнаружение текста

На фотографиях текст отображается совсем не так, как на печатной странице. Amazon Rekognition может распознавать искаженный или перекошенный текст и извлекать различную информацию, например названия магазинов, уличные вывески и текст на упаковке товара.

Анализ лиц

Обнаружение и анализ лиц

Amazon Rekognition обеспечивает простой способ обнаружения лиц на изображениях и в видео и получения для каждого лица таких характеристик, как пол, возрастная группа, открытые глаза, очки, растительность на лице. На видео можно также определить, как изменяются эти характеристики лиц со временем, например проследить, как меняются эмоции актера.

 

Распознавание лиц

Поиск и проверка лиц

Благодаря способности Amazon Rekognition выполнять быстрый и точный поиск лиц можно идентифицировать человека на фото или видео, используя свой частный репозиторий изображений. Кроме того, можно удостоверить личность, проанализировав изображение лица и сравнив его с сохраненными изображениями.

 

 

Распознавание знаменитостей

Распознавание знаменитостей

Можно быстро распознавать известных людей в библиотеках видеоматериалов и изображений и соответствующим образом каталогизировать видео и фотографии, чтобы использовать их в маркетинговых или рекламных целях, а также для мультимедийных примеров использования.

 

Отслеживание перемещений

Отслеживание перемещений

При использовании Amazon Rekognition для работы с видеофайлами можно фиксировать перемещения людей. Например, можно идентифицировать спортсменов по их перемещениям во время матча для анализа результатов игры.

 

Примеры использования

Обеспечьте возможность поиска контента

Amazon Rekognition автоматически извлекает метаданные из файлов изображений и видео, на которых запечатлены объекты, лица, текст и многое другое. Эти метаданные используются для поиска изображений и видео по ключевым словам и помогают найти правильные средства для синдикации контента.    

Пометка неприемлемого контента

С помощью Amazon Rekognition можно автоматически помечать неприемлемый контент, например изображения и видео, содержащие наготу, сцены насилия или оружие. Используя возвращенные подробные метаданные, можно создавать собственные правила, основываясь на том, что считается приемлемым для культуры и демографической группы пользователей.

Цифровое удостоверение личности

С помощью Amazon Rekognition можно создавать масштабируемые рабочие процессы аутентификации для автоматических платежей и других сценариев удостоверения личности. Amazon Rekognition обеспечивает простой способ верификации лиц зарегистрированных пользователей путем сравнения фото или селфи с документом, удостоверяющим личность (например, водительским удостоверением).

Быстрое реагирование на проблемы общественной безопасности

Amazon Rekognition позволяет создавать приложения, которые помогают находить пропавших людей на изображениях и на видео. Выполнив поиск по базе данных пропавших людей, можно с точностью распознать и отметить возможные совпадения на видео, чтобы ускорить поисковую операцию.

Идентификация товаров, достопримечательностей и брендов

Разработчики приложений могут использовать Amazon Rekognition Custom Labels для идентификации конкретных объектов в социальных сетях и приложениях для работы с фотографиями. Например, можно обучить пользовательскую модель идентифицировать знаменитые достопримечательности города и предоставлять туристам информацию об их истории, часах работы и ценах на билет. От туриста требуется всего лишь сделать фото объекта.

Анализ моделей поведения покупателей

С помощью Amazon Rekognition можно анализировать поведение покупателей и посещаемость розничного магазина путем изучения маршрута каждого покупателя. Применяя анализ лиц, можно также узнать возрастные группы покупателей, распределение по полу, а также какие эмоции у них вызывает посещение магазина. И для этого не требуется идентификация их личностей.

Истории успеха клиентов

nfl
«В современном медиапространстве объем неструктурированного контента, которым управляют организации, увеличивается в геометрической прогрессии. Используя традиционные инструменты поиска, пользователи могут испытывать определенные затруднения, просматривая тысячи медиаресурсов, чтобы найти именно то, что нужно. Используя новую возможность Amazon Rekognition – Custom Labels, – мы можем автоматически генерировать теги метаданных для конкретных примеров использования в бизнесе и передавать фасеты для поиска командам, работающим над созданием контента. Это значительно увеличивает скорость поиска контента и, что не менее важно, позволяет автоматически применять теги элементов, что раньше выполнялось вручную. Благодаря этим инструментам наши производственные команды получают непосредственный доступ к этим данным и могут использовать их для создания усовершенствованных продуктов для клиентов всех наших медиаплатформ».

Брэд Бойм (Brad Boim), старший управляющий по вопросам постпроизводства и управления ресурсами, NFL Media


osn-logo-600x400

OSN – это крупнейшая развлекательная сеть в регионе MENA с правами на трансляцию в 25 странах. Сеть OSN насчитывает более 150 каналов, и ее основным преимуществом является несравненный ассортимент эксклюзивных программ, разработанный в долгосрочном партнерстве с крупными студиями, в том числе Disney, HBO, NBC Universal, Fox, Paramount, MGM, Sony и DreamWorks.

«За счет использования сервисов искусственного интеллекта AWS – Amazon Rekognition и Amazon Transcribe – для автоматизации тегирования метаданных контента нам удалось сократить количество отснятого материала, который должны просмотреть редакторы, более чем на треть. Это позволяет сократить цепочку поставки медиаконтента, и сейчас мы представляем контент на суд аудитории быстрее, чем когда бы то ни было».

Дэйв Мэйс (Dave Mace), руководитель по вопросам цифровых и облачных услуг, OSN


influential-600x400

Influential – это площадка премиум-класса по изучению влияния на аудиторию, основанная на технологиях искусственного интеллекта. Influential решает проблему идентификации инфлюенсеров за счет использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения и предлагает инфлюенсеров на основе действенной оценки и прогнозирующего интеллекта.

«В дополнение к применению собственных алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, мы заключаем партнерства с третьими сторонами с целью расширения наборов данных и упрощения поиска инфлюенсеров. Использование функции обнаружения объектов и сцен сервиса Amazon Rekognition позволяет лучше сегментировать инфлюенсеров в группы по сферам и тематикам на основании публикуемого ими мультимедиа, а также контента в социальных сетях. Теперь поисковые возможности не ограничиваются исключительно писком текста, и у нас появились дополнительные возможности по обучению нашего сервиса Brand Match Score, что в сочетании с интуитивно понятными тегами и метками Rekognition повышает коэффициент эффективности поиска по запросам пользователей более чем на 200 %».

Петр Томасик (Piotr Tomasik), главный технический директор, Influential


marinus-analytics-600x400

Marinus Analytics предоставляет правоохранительным органам инструменты, созданные на основе искусственного интеллекта, и помогает превратить большие данные в ценную оперативную информацию. Ключевой программный продукт компании Marinus – Traffic Jam – представляет собой набор инструментов, предназначенный для использования правоохранительными органами при расследовании преступлений, связанных с секс-торговлей.

«В эру Интернета правоохранительным органам необходимы современные инструменты для развития направлений, ориентированных на помощь жертвам. Правоохранительным органам давно известно, что дети, сбежавшие из дома, с большой вероятностью становятся жертвами торговли людьми. До использования Amazon Rekognition единственным возможным вариантом поиска пропавших людей был просмотр данных в Интернете вручную, что занимало слишком много времени, а иногда было невозможным. А теперь, используя сервис FaceSearch от Traffic Jam, созданный на основе Amazon Rekognition, следователи могут осуществлять эффективный поиск жертв по миллионам записей за считанные секунды».

Эмили Кеннеди (Emily Kennedy), главный исполнительный директор и основатель компании Marinus Analytics


aella-credit-600x400

Компания Aella Credit предоставляет мгновенные займы частным лицам, которые могут подтвердить источники своих доходов, на развивающихся рынках, используя биометрические данные, данные о работодателе и мобильный телефон клиента.

«Проверка и подтверждение личности были основной проблемой на развивающихся рынках. Возможность правильно идентифицировать пользователей является основным препятствием, с которым сталкиваются компании, стремящиеся завоевать доверие миллиардов людей в странах с развивающимися рынками. Благодаря использованию сервиса Amazon Rekognition для проверки личности в мобильном приложении нам удалось значительно снизить количество ошибок при проверке и получить возможности для масштабирования. Теперь мы можем определять и проверять личность человека в реальном времени без выполнения дополнительных действий оператором, что позволяет клиентам быстрее получить доступ к нашим продуктам. Мы испробовали различные разрекламированные технологии, но ни одна из популярных альтернатив не сопоставляла цвет кожи с такой точностью. Amazon Rekognition помогает нам эффективно распознавать лица клиентов на всех рынках. Кроме того, этот сервис помогает нам соблюдать принцип KYC («Знай своего клиента») и обнаруживать пересекающиеся профили и дубликаты наборов данных».

Уэйл Аканби (Wale Akanbi), главный технический директор и сооснователь компании Aella Credit

Готовы приступить к разработке?
Начало работы с Amazon Rekognition
Есть вопросы?
Свяжитесь с нами
Хотите сообщить о нарушении?
Перейдите по ссылке