張貼日期: Mar 18, 2019
Amazon Rekognition 提供一套完整的臉部偵測、分析和識別功能，用於影像和影片分析。今天，我們推出臉部分析功能的準確性增強功能。這是自服務推出以來的第五次模型更新。臉部分析可針對偵測的臉部產生豐富的中繼資料，包括性別、年齡範圍、情緒以及「微笑」、「眼鏡」和「山羊鬍」等屬性、臉部姿態、臉部影像品質和臉部特徵。我們在這次更新改善了性別識別、情緒偵測 (所有 7 種支援的情緒：「快樂」、「悲傷」、「憤怒」、「驚訝」、「厭惡」、「平靜」和「困惑」) 以及諸如「眼睛睜開」等屬性的準確性。此版本對於需要搜尋和分類大型照片集的客戶特別有用。例如，客戶可以透過臉部分析輕鬆找出所有微笑的人物照片，或者所有留鬍子且戴著太陽鏡的男性照片。
Woo 是供印度和全球印度僑民使用的領先約會應用程式，它的說法是：「為了快速展示新使用者並確保個人資料和照片符合我們的高標準，我們過去使用手動展示檢查所有個人資料照片。對於像我們這樣不斷發展的企業，這種方法的擴展速度永遠不夠快。Amazon Rekognition API (尤其是 DetectFaces) 提供豐富的影像中繼資料。利用 API 中的臉部數量、臉部大小、性別和估計年齡範圍等資訊，我們能夠完全省去手動展示工作。以往的延遲時間為半天，現在我們可以在幾秒鐘內完成影像管理。此外，Amazon Rekognition 一直不斷改進，隨著時間的推移提供更好的整體自動展示品質。」客戶在各種使用案例採用我們的臉部偵測、分析和辨識功能，例如打擊人口販運 (Marinus Analytics 和 Thorn)、減少次級銀行用戶經濟體的行動支付欺詐 (Aella Credit)，以及更有效率地提高演唱會的安全 (K-STAR Group)。
現在，Amazon Rekognition Image 和 Video 均提供增強的臉部分析模型，而且這是所有受支援公有 AWS 區域客戶的新預設值。AWS GovCloud 將在未來 8-10 週內推出此功能。不需要機器學習相關經驗，即可開始使用。