張貼日期: Jan 18, 2019
Amazon Rekognition Video 是依據深度學習技術的影像分析服務，可識別各種物件、人物、文字、場景和活動，並偵測不安全的內容。物件和場景偵測 (又稱為標籤偵測) 可以識別影片中的數千個常見物件和場景，還有表示每個標籤出現時的時間戳記。Amazon Rekognition Video 已完成更新，精準度已大幅改進，可在各種使用案例中，準確偵測所有現有的標籤。此外，標籤偵測現在可藉由傳回邊界框來框住每個物件，明確指出物件的位置，例如影片中的狗、人和車等。邊界框是一組座標，可精準指示影片訊框中的特定物件位置。客戶可使用邊界框資訊來計算物件數量 (「3 輛車」)，並可了解影片中特定時間戳記時的物件之間關係 (「人在車的旁邊」)。最後，對於每一個找到的標籤，Amazon Rekognition Video 現在都會以階層清單傳回其父標籤。例如，標籤「狗」的父標籤為「哺乳動物」、「犬科」和「動物」。此中繼資料可讓客戶依父子關係來分類相關的標籤，藉此改善分類，並且可以更輕鬆地對應至內部知識分類。不需要機器學習相關經驗，即可開始使用。
邊界框、階層式中繼資料和增強的標籤偵測準確性現已在提供 Amazon Rekognition Video 的所有 AWS 區域推出，但 AWS GovCloud (US) 區域除外。您可以透過 Amazon Rekognition 主控台立即開始使用。有關詳細資訊，請參閱技術文件。Amazon Rekognititon 已支援將這些功能用於影像。
- 歡迎觀看這個 10 分鐘教學課程，了解如何利用 Amazon Rekognition Video 分析影片，並擷取豐富的中繼資料。