Amazon Rekognition

Makine öğrenimiyle görüntü ve video analizlerinizi otomatikleştirin.

Amazon Rekognition kendini kanıtlamış, yüksek oranda ölçeklenebilir ve kullanmak için makine öğrenimi uzmanlığı gerektirmeyen derin öğrenme teknolojilerini kullanarak uygulamalarınıza görüntü ve video analizi eklemeyi kolaylaştırır. Amazon Rekognition’ı kullanarak görüntülerdeki ve videolardaki nesneleri, kişileri, metinleri ve sahneleri tanımlayabilir ve aynı zamanda uygunsuz tüm içerikleri tespit edebilirsiniz. Amazon Rekognition ayrıca çok çeşitli kullanıcı doğrulama, kişi sayma ve kamu güvenliği kullanım örneklerinde yüzleri algılamak, analiz etmek ve karşılaştırmak için kullanabileceğiniz yüksek doğruluk oranına sahip yüz analizi ve yüz arama özellikleri sunmaktadır.

Amazon Rekognition Custom Labels ile, iş gereksinimlerinize özel nesneleri ve sahneleri görüntülerde tespit edebilirsiniz. Örneğin, üretim hattınızdaki belirli makine parçalarını sınıflandırmak veya iyi durumda olmayan bitkileri tespit etmek için bir model oluşturabilirsiniz. Amazon Rekognition Custom Labels, model geliştirmede sizi uğraştıracak kısımları halleder ve bu nedenle ürünü kullanmak için makine öğrenimi uzmanlığı gerekli değildir. Tanımlamak istediğiniz nesne veya sahnelerin görüntüsünü sağlamanız yeterlidir. Hizmet, kalan kısmı halleder.

Müşteriler

National Football League
CBS
National Geographic
Marinus Analytics
SmugMug
Sky News

Önemli özellikler

Nesne, sahne ve eylem algılama

Etiketler

Amazon Rekognition ile binlerce nesneyi (ör. bisiklet, telefon, bina) ve sahneyi (ör. otopark, plaj, şehir) tanımlayabilirsiniz. Video analiz ederken ayrıca "paket teslim etme" veya "futbol oynama" gibi belirli eylemleri de tanımlayabilirsiniz. Daha fazla bilgi edinin »

Nesne, sahne ve eylem algılama

Özel etiketler

Amazon Rekognition Custom Labels ile, Amazon Rekognition'ın algılama özelliklerini genişletebilir ve görüntülerden işinize benzersiz biçimde yardımcı olabilecek bilgileri edinebilirsiniz. Örneğin; sosyal medyada şirket logonuzu bulabilir, mağaza raflarındaki ürünleri tanımlayabilir, üretim hattındaki makine parçalarınızı sınıflandırabilir veya videolardaki hareketli karakterleri tespit edebilirsiniz. Daha fazla bilgi edinin »

Güvenli olmayan içerik algılama

İçerik denetimi

Amazon Rekognition, görüntü ve video varlıklarınızdaki güvenli veya uygun olmayabilecek içerikleri tespit etmenize yardımcı olur ve gereksinimlerinize uygun olarak nelere izin vermek istediğinizi doğru şekilde denetlemenizi sağlayacak ayrıntılı etiketler sunar. İnsan incelemesiyle Amazon Rekognition image denetimi tahminlerinin doğruluğunu artırmak için Amazon A2I hizmetini kullanın. Daha fazla bilgi edinin »

Yüz analizi

Metin algılama

Fotoğraflar ve videolardaki metinler, basılı sayfalardaki okunaklı kelimelerden oldukça farklıdır. Amazon Rekognition; mağaza adları, medyada yer alan zorlama hikayeler, sokak tabelaları ve ürün ambalajı üzerindeki metinler gibi bilgileri tanımlamak için eğri ve bozuk metinleri okuyabilir. Daha fazla bilgi edinin »

Yüz analizi

Yüz algılaması ve analizi

Amazon Rekognition ile, görüntü ve videolarda beliren yüzleri kolayca tespit edebilir ve tüm yüzlerde cinsiyet, yaş aralığı, açık/kapalı göz, gözlük ve sakal gibi öznitelikleri bulabilirsiniz. Videoda yüz özniteliklerinin zamanla nasıl değiştiğini de ölçebilirsiniz. Örneğin, bir aktörün yüzünde beliren duyguların zaman çizelgesini oluşturabilirsiniz. Daha fazla bilgi edinin »

Yüz tanıma

Yüz arama ve doğrulama

Amazon Rekognition, özel yüz görüntüleri deponuzu kullanarak fotoğraf veya videodaki bir kişiyi tanımlamanızı sağlayan hızlı ve doğru yüz arama özelliğine sahiptir. Ayrıca bir yüz görüntüsünü, karşılaştırma için depoladığınız görüntülere göre analiz ederek kimlik doğrulaması yapabilirsiniz. Daha fazla bilgi edinin »

Ünlü tanıma

Ünlü tanıma

Video kayıtlarını ve fotoğrafları pazarlama, reklam ve medya sektörü kullanım örnekleri için kataloglamak üzere video ve görüntü kütüphanelerinizdeki tanınmış kişileri hızla tespit edebilirsiniz. Daha fazla bilgi edinin »

Yol belirleme

Yol belirleme

Video dosyalarında Amazon Rekognition kullanırken görüntüdeki kişilerin yolunu yakalayabilirsiniz. Örneğin, sporcuların bir oyun sırasındaki hareketlerini kullanarak oyun sonrası analizleri için hamleleri tespit edebilirsiniz. Daha fazla bilgi edinin »

Müşteri başarı öyküleri

NFL
“Günümüzün medya ortamında, kuruluşların yönettiği yapılandırılmamış içeriklerin miktarı katlanarak artıyor. Geleneksel araçları kullanan kullanıcılar, aradıkları belirli bir öğeyi bulmak için binlerce medya varlığı arasında yaptığı aramada zorluk yaşayabilir. Amazon Rekognition’ın yeni özelliği Custom Labels’ı kullanarak, işimiz için belirli kullanım örneklerine uyarlanmış meta veri etiketlerini otomatik olarak oluşturabiliyor ve içerik oluşturma ekiplerimize arama yapılabilir modeller sunabiliyoruz. Bu özellik, aradığımız içerikleri çok daha hızlı şekilde bulmamızı sağlıyor ve daha da önemlisi önceden manuel olarak yapılması gereken öğeleri etiketleme işini otomatik olarak gerçekleştiriyor. Bu araçlar ekibimizin bu verilerden doğrudan yararlanmasını sağlıyor ve tüm medya platformlarımızdaki müşterilerimize iyileştirilmiş ürünler sunuyor.”

Brad Boim, Üretim Sonrası ve Varlık Yönetiminden Sorumlu Kıdemli Yönetici, NFL Media


CBS

CBS Corporation, global olarak birçok platformda sektörün önde gelen içeriklerini üreten ve dağıtan bir kitlesel medya şirketidir. ABD’nin en çok izlenen televizyon ağının sahibi ve dünyanın en büyük eğlence içeriği kütüphanelerinden biri olan CBS, “Göz” logolu marka imajıyla sektörün en yaygın tanınan şirketlerinden biridir.

"CBS olarak global izleyicilerimizi incitmemek ve resmi kurum yönetmeliklerini ihlal etmemek amacıyla, programlarımızdaki uygunsuz içeriklerin denetimine büyük önem veriyoruz. Bunu, her ay yüzlerce saatlik içeriğin manuel yöntemlerle neredeyse gerçek zamanlı taranması ve düzenlenmesi için yaptığımız yatırımlarla destekliyoruz. Dahili süreçlerimizin ölçeğini büyütmek amacıyla, Amazon Rekognition’ı kullanarak video içeriklerimizin denetimini otomatikleştirmeyi ve yeni Custom Labels özelliğini kullanarak denetim modellerimizi daha da iyileştirmeyi düşünüyoruz. Böylece çıplaklık, müstehcen hareketler ve şiddet gibi hassas içeriklerin etiketlenmesini otomatikleştirme olanağı yakalayacağız ve eskiden saatler alan işlemler artık dakikalar içinde tamamlanacak."

Jamie Duemo, Çoklu Platform Dağıtımından Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı - CBS Operations and Engineering


influential-600x400

Influential, etki sahibi kişilere yönelik yapay zeka destekli pazar yeri konusunda ilk sıradadır. Influential, eyleme dönüştürülebilir öngörüler ve tahmine dayalı zeka ile etki sahibi kişileri önermek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanarak etki sahibi kişileri belirleme zahmetini ortadan kaldırır.

“Şirket içi yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarımıza ek olarak, etki sahibi kişilere ulaşmayı daha iyi kolaylaştırmak için veri kümelerimizi zenginleştirmede üçüncü taraflarla birlikte çalışıyoruz. Amazon Rekognition'ın nesne ve sahne algılama özelliği, sosyal medya içeriklerinin yanı sıra hangi medyaları paylaştıklarını göz önünde bulundurarak etki sahibi kişi topluluğumuzu belirli dikey sektör ve alanlara daha iyi şekilde ayırmamızı sağlıyor. Arama özelliklerimizi metnin ötesine genişleterek, Marka Eşleştirme Puanımızı daha iyi eğitebiliyoruz. Bu, Rekognition’ın kullanıcı dostu etiketleriyle bir araya gelince kullanıcı sorgularındaki isabet oranımızı %200’den daha fazla artırıyor.”

Piotr Tomasik, Teknolojiden Sorumlu Yönetici - Influential


marinus-analytics-600x400

Marinus Analytics, büyük verileri eyleme dönüştürülebilir zekaya çevirmek için yapay zeka üzerine kurulmuş araçları kolluk kuvvetlerine sunuyor. Marinus’un önde gelen yazılımı Traffic Jam, seks ticareti araştırmalarında kolluk kuvvetleri tarafından kullanılabilecek bir araç paketidir.

“Kolluk kuvvetleri, internet çağında mağdurların güvenliğini sağlamak için gelişmiş araçlara ihtiyaç duymaktadır. Kolluk kuvvetleri; evden kaçan çocukların, insan ticareti yapan kişilerin eline düşme olasılığının daha yüksek olduğunun bilincindedir. Amazon Rekognition’ı kullanmadan önce kaybolan çocukları bulmak için yapabilecekleri tek şey çevrimiçi verileri manuel olarak incelemekti. Bu işlem çok zaman alıyordu ve uygulanması mümkün değildi. Traffic Jam’in Amazon Rekognition destekli FaceSearch özelliğiyle artık araştırmacılar, mağdurları bulmak için artık birkaç saniye içinde milyonlarca kayıt arasında arama yaparak etkili bir şekilde harekete geçebiliyor.”

Emily Kennedy, CEO ve Kurucu - Marinus Analytics


aella-credit-600x400

Aella Credit; biyometrik, işveren ve cep telefonu verilerini kullanarak gelişen piyasalarda güvenilir gelir kaynağı olan kişilere anında kredi sağlamaktadır.

“Kimlik doğrulaması, gelişen piyasalarda büyük bir sorun oluşturmaktadır. Kullanıcıları doğru şekilde tanımlamak, gelişen piyasalarda milyarlarca kişiye kredi sağlamada önemli bir sorundur. Mobil uygulamamızda kimlik doğrulaması için Amazon Rekognition’ı kullanarak, doğrulama hatalarını önemli ölçüde azalttık ve bu bize büyüme imkanı sağladı. Artık insan müdahalesi olmadan kişilerin kimliklerini gerçek zamanlı olarak tespit edip doğrulayabiliyoruz ve bu sayede ürünlerimize daha hızlı erişim imkanı sunuyoruz. Piyasadaki bilinen çeşitli çözümleri denedik ancak popüler alternatiflerden hiçbiri farklı ten renklerinin eşlemesini doğru şekilde yapamadı. Amazon Rekognition, piyasalarımızdaki müşterilerimizin yüzlerini etkili bir şekilde tanımlamada bize yardımcı oldu. Ürün ayrıca çakışan profilleri ve yinelenen veri kümelerini tespit ederek müşterileri tanıma konusunda bize kolaylık sağladı.”

Wale Akanbi, Teknolojiden Sorumlu Yönetici ve Kurucu Ortak - Aella Credit

Kullanım örnekleri

Medya Analizi

İçerikleri arama yapılabilir hale getirin

Amazon Rekognition, görüntü ve video dosyalarınızdaki meta verileri otomatik olarak ayıklayarak dosyalardaki nesneleri, yüzleri, metinleri ve daha birçok öğeyi yakalar. Bu meta veriler, görüntü ve videolarınızda anahtar kelimeyle kolayca arama yapmak veya içerik dağıtımında doğru varlıkları bulmak için kullanılabilir.    

Uygunsuz içerikleri işaretleyin

Amazon Rekognition ile görüntü ve videolardaki çıplaklık, sansürlenmemiş şiddet veya silahlar gibi uygunsuz içerikleri otomatik olarak işaretleyebilirsiniz. Döndürülen ayrıntılı meta verileri kullanarak hangi içeriklerin kullanıcılarınızın kültür ve toplumunda uygun görüldüğünü göz önünde bulundurarak kendi kurallarınızı oluşturabilirsiniz.

Dijital kimlik doğrulamayı etkinleştirin

Amazon Rekognition’ı kullanarak otomatik ödemeler ve diğer kimlik doğrulama senaryoları için ölçeklenebilir kimlik doğrulama iş akışları oluşturabilirsiniz. Amazon Rekognition bir fotoğraf veya selfie'yi, ehliyet gibi kişinin kimliğini tanımlayan bir belgeyle karşılaştırarak ürünü kullanmayı kabul eden kullanıcılar için kolayca yüz doğrulaması gerçekleştirmenizi sağlar.

Kamu güvenliği sorunlarında hızlı bir şekilde harekete geçin

Amazon Rekognition, kayıp şahısları görüntü ve videolarda bulmanıza yardımcı olacak uygulamalar geliştirmenizi sağlar. Sağlayacağınız kayıp kişi veritabanındaki yüzler arasında arama yaparak potansiyel eşleşmeleri doğru bir biçimde işaretleyebilir ve bir kurtarma operasyonunu hızlandırabilirsiniz.

Ürünleri, anıt yerleri ve markaları tanımlayın

Uygulama geliştiricileri, sosyal medya ve fotoğraf uygulamalarındaki belirli öğeleri tanımlamak için Amazon Rekognition Custom Labels’ı kullanabilir. Örneğin, bir şehirdeki ünlü önemli yerleri tanımlamak için özel bir model eğitebilir ve turistlerin sadece fotoğraf çekerek bu yerlerin geçmişi, açılış-kapanış saatleri ve bilet fiyatları hakkında bilgi sahibi olmalarını sağlayabilirsiniz.

Bloglar

tarih
  • tarih
1

Amazon Rekognition hakkında daha fazla bilgi edinin

Özellik sayfasını ziyaret edin
Oluşturmaya hazır mısınız?
Amazon Rekognition'ı kullanmaya başlayın
Başka sorunuz mu var?
Bize ulaşın
Kötüye kullanımı bildirmeniz mi gerekiyor?
Buraya gidin