試用 Amazon Rekognition

Amazon Rekognition 是可讓您輕鬆將影像分析新增到應用程式的服務。您可以使用 Rekognition 偵測影像中的物件、場景、文字和臉部;辨識名人;以及識別不當的內容。您也可以搜尋和比對臉部。Rekognition 的 API 可讓您在應用程式中快速新增複雜的深度學習型視覺搜尋及影像分類。

Amazon Rekognition 以 Amazon 電腦視覺科學家所開發的深度學習技術為基礎,不但經過驗證且可高度擴展,每天可為 Prime Photos 分析數十億張影像。Amazon Rekognition 運用深度神經網路模型來偵測影像中的數千個物件和場景並加上標籤,我們也不斷地在此服務中增加新的標籤和臉部辨識功能。

Rekognition 的 API 可讓您在應用程式中輕鬆建立強大的視覺搜尋和探索。使用 Amazon Rekognition,您只需支付分析的影像和存放的臉部中繼資料的費用。沒有最低費用,也沒有前期承諾。

AWS re:Invent 2016 介紹 Amazon Rekognition

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網路研討會:Amazon Rekognition 簡介

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臉部辨識

影像文字

Rekognition 可偵測和辨識影像的文字內容,像是街名、字幕、產品名稱和車輛牌照。影像文字專為使用真實世界影像而非文件影像所建立。分析影像時,影像文字會為每個偵測到的字或行,傳回辨識文字和矩形外框,以及可信度分數。

物件和場景偵測

Rekognition 可識別數千種物件,例如交通工具、寵物或家具,並提供置信度分數。Rekognition 還可以偵測影像中的場景,例如落日或海灘。這讓您在新增搜尋、篩選等功能及規劃大型影像庫時變得更容易。

物件和場景偵測
臉部辨識

影像仲裁

Rekognition 能讓您偵測露骨和暗示性內容,如此一來,您就能依據應用程式的要求篩選影像。Rekognition 提供包含可信度分數的階層式清單標籤,以便更精確地控制您想要允許的影像。

臉部分析

使用 Rekognition,您可以尋找影像中的臉部並分析臉部屬性,例如是否正在微笑或是眼睛是否睜開。分析影像時,Rekognition 會傳回位置,且每個偵測到的臉部會有一個矩形外框。使用 Rekognition 的臉部分析,您可以輕鬆地追蹤使用者人氣。

臉部分析
臉部比較

臉部比較

Rekognition 可讓您測量兩張影像中的臉部是否屬於同一個人的可能性。使用 Rekognition,您可以使用相似性分數,幾乎即時地對參考相片驗證使用者。

臉部辨識

Rekognition 可讓您在大量的影像集合中尋找相似的臉部。您可以對影像中偵測到的臉部建立索引。Rekognition 的臉部和準確搜尋可傳回最符合參考臉部的臉部。

臉部辨識
臉部辨識

名人辨識

Rekognition 可偵測和識別在其領域中有名、值得注意或表現傑出的數千名人士。您可以透過這個功能,在數位影像庫索引和搜尋您特別有興趣的名人。

在應用程式中輕鬆整合強大的影像辨識功能

在應用程式中輕鬆整合強大的影像辨識功能

Amazon Rekognition 以簡單的 API 提供強大準確的影像分析功能,免除了在應用程式中建置影像辨識功能的複雜度。您不需要電腦視覺或深度學習專長,便可以運用 Rekognition 可靠的影像分析功能。使用 Rekognition 的 API,您可以輕鬆快速地在任何 Web、行動或連線裝置應用程式中建立影像分析功能。

人工智慧核心

人工智慧核心

Amazon Rekognition 是建立在 Amazon 已經運用且經過驗證的深度學習技術之上。我們持續增加新物件的支援並改進臉部分析技術。Rekognition 的廣度和準確度會隨著我們的訓練與挑戰持續成長。

可擴展的影像分析

可擴展的影像分析

Amazon Rekognition 已經用來分析每天數十億張的影像。無論您要求的分析量有多少,此服務都能提供一致的回應時間。即使您的要求量增加,應用程式的延遲仍能維持一致。當您的應用程式受到歡迎,突然有數以百萬計的使用者時,也不需要佈建額外的容量。

與熱門 AWS 服務整合

與熱門 AWS 服務整合

Amazon Rekognition 是針對與熱門的 AWS 服務無縫運作所設計,例如 Amazon S3 和 AWS Lambda。可以直接從 AWS Lambda 呼叫 Rekognition 的 API 來回應 Amazon S3 事件。由於 S3 和 Lambda 會根據應用程式需求來自動擴展,因此您可以建立可擴展、經濟實惠且可靠的影像分析應用程式。例如,每當有人來到您的住所時,門上的攝影機可以將訪客的相片傳送至 S3,觸發使用 Rekognition API 的 Lambda 函數來識別訪客。您可以直接對 Amazon S3 中存放的影像進行分析,無須載入或移動資料。此服務支援 AWS Identity and Access Management (IAM),可輕鬆安全地控制對 Rekognition API 的存取。您可以使用 IAM 來建立和管理 AWS 使用者與群組,授予開發人員和最終使用者適當的存取權。 

低成本

低成本

使用 Amazon Rekognition,您只需支付分析的影像數目和存放的臉部中繼資料的費用。沒有最低費用或前期承諾。開始免費試用,隨著資料量的成長,Rekognition 的分級定價模式還可讓您節省更多。

Amazon Rekognition 讓影像變為可供搜尋,所以您可以在影像中尋找出現的物件、場景和文字。您可以建立 AWS Lambda 函數,當新的影像上傳至 S3 時,自動將新偵測到的影像標籤直接新增到 Elasticsearch 搜尋索引。

可搜尋的影像庫

Amazon Rekognition 讓您使用影像仲裁 API 自動偵測影像中的不當內容。此 API 會傳回一組詳細內容類別的可信度分數,您可據此建立自己的規則,訂出適合您使用者文化和特定人口的內容。

臉部辨識

使用 Amazon Rekognition,您的應用程式可以藉由比較即時影像和參考影像來確認使用者身分。

以臉部為基礎的使用者驗證

「透過使用 Amazon Rekognition,我們可以視需要標記誰在講話/誰在螢幕上,時間可詳細到以秒為單位。Rekognition 讓我們能夠索引目前兩倍的內容,從一年 3500 小時增加到一年 7500 小時,這可讓我們索引 100% 的首次推出內容,而且非常容易設定,即使處理我們資料庫中的 97,000 筆資料也不是難事。」

– C-SPAN Archives 技術支援經理 Alan Cloutier   


Amazon Rekognition 可以從臉部影像偵測情緒,例如高興、悲傷或驚訝。Rekognition 可以分析即時影像並將情緒屬性傳送至 Redshift,定期報告每個商店位置的趨勢。

人氣分析
Socialsoup

「對我們客戶的好處非常大。我們可以找到品牌的「內容靈魂伴侶」,並將適當的內容建立者和活動配對。我們最近完成了 30,000 個影響者資料檔分析,現在希望超越簡單的參與層級,了解哪些內容類型能吸引最多人參與。

– Social Soup 執行長兼創辦人 Sharyn Smith


Amazon Rekognition 藉由使用 IndexFaces API 功能存放臉部中繼資料,讓搜尋相似臉部的影像集合更為容易。然後您就可以使用 SearchFaces 功能傳回高置信度的符合項目。臉部集合是您所擁有與管理之臉部的索引。

臉部辨識
SmugMug

「SmugMug 客戶希望能把時間用在創造更多的回憶,而不是手動管理相片集。Amazon Rekognition 讓我們能夠自動地識別客戶相片中的內容,解除大量功能的鎖定,讓客戶和他們的訪客有更多時間享受生活和欣賞相片。」

– SmugMug 共同創辦人兼執行長 Don MacAskill


Amazon Rekognition 的 RecognizeCelebrities API 使用以神經網路為基礎的模型讓您搜尋相片庫,自動地識別在其領域中有名、值得注意或表現傑出的數千名人士,可大規模操作且具高度準確性。然後您可以將名人的姓名、ID 和影像 ID 傳送到 Amazon Elasticsearch 搜尋索引,讓影像可用於名人搜尋之用。

臉部辨識

開始使用 Rekognition 非常簡單。只要按幾下滑鼠,就可以瀏覽 Rekognition 主控台並開始試用。

試用 Amazon Rekognition