Amazon Rekognition 現已在亞太區域 (首爾、孟買) 提供。

Amazon Rekognition 現已在亞太區域 (首爾、孟買) 提供。

Amazon Rekognition 是深度學習型影像和視訊分析服務，可辨識物件、人物、文字、場景和活動，並且能偵測不適當的內容。有了 Amazon Rekognition，客戶可輕易運用中繼資料自動擷取，將影像和視訊分析整合到他們的應用程式中。此中繼資料透過不同方式運用，例如驗證設施登錄身分、審核使用者產生的內容、強化搜尋能力，以及自動化手動工作流程。

位於南韓的娛樂公司 K-STAR，專門提供演唱會票券和付款服務。K-STAR 集團董事長 Hyojin Kim 說：「演唱會反覆發生的痛處在於歌迷需大排長龍等著提供紙本購票證明，然後在入口處通過驗證。」「為了解決這個問題，我們開發了採用Amazon Rekognition的『臉部辨識票劵』服務。現在歌迷可自動選擇快速驗證購票，而不用排隊取票，或在入口處等待掃描紙本票券。我們所協助舉辦的演唱會不再有排隊人潮，歌迷可享受到使用我們全新『臉部辨識票劵』系統的便利性和趣味體驗。在開發此服務時，我們比較了 Rekognition 和其他當地的人臉分析服務，最終因為 S3 的可擴充性和與其他 AWS 服務間的無縫整合而決定採用 Rekognition。」

Shaadi.com 是全球最大的線上配對服務商之一，他們幫助全球人們透過經驗證的個人檔案精選資料庫找到人生伴侶。好的照片對於獲得正面的使用者體驗而言至關重要。為了確保照片合宜並且符合網站規範，Shaadi.com 建立一個專門審核使用者上傳照片的團隊。自動化保證能簡化流程，但他們之前環境的資源需求卻不允許這麼做。工程部副總 Ajay Poddar 說：「傳統基礎建設中的自動化照片審核會要求我們採購、建置和管理多種應用程式和新硬體。」Shaadi.com 改為運用 AWS Lambda 無伺服器運送和自訂 API 組合，採納了 Amazon Rekognition。Poddar 說：「使用 Amazon Rekognition 讓我們能夠以合理的價格快速自動化高度複雜的流程。」「我們預計能減少使用者個人檔案顯示照片的時間達 95%，並且可縮短人工作業達 50%。」

現在您也可開始透過 Amazon Rekognition 建置，使用 Amazon Rekognition Console 或參考相關 文件 即可達成。各區域的 Amazon Rekognition 影像及視訊定價詳情，請參見此頁面。