Amazon Rekognition

輕鬆地在應用程式新增智慧影像和影片分析。

Amazon Rekognition 讓您在應用程式中新增影像和影片分析變得容易。您只需將影像或影片提供給 Rekognition API,服務就會識別各種物件、人物、文字、場景和活動,並偵測任何不當的內容。Amazon Rekognition 還可針對您提供的影像和影片,提供最精準的臉部分析和臉部辨識。您可以將偵測、分析及比對臉部運用在使用者驗證、計算人數和公共安全等各種使用案例。

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,每天可分析數十億影像和影片,且不需要機器學習專業知識就能使用。Amazon Rekognition 是簡單且易於使用的 API,可快速分析存放在 Amazon S3 中的任何影像或影片檔案。Amazon Rekognition 能不斷從新資料中學習,而我們會持續為這項服務加入新標籤和臉部辨識功能。

AWS re:Invent 2017 介紹 Amazon Rekognition Video

優勢

輕鬆整合

Amazon Rekognition 讓您能透過易於使用的 API 在應用程式中輕鬆新增視覺分析功能,不必具備任何機器學習專業知識就能完成。

持續學習

服務會使用新資料持續進行訓練,以擴展辨識物件、場景和活動的能力,進而提高辨識的準確度。

全受管

無論您的要求量有多少,Amazon Rekognition 都能提供一致的回應時間。即使您的要求量增加到數千萬,應用程式的延遲仍能維持一致。

批次和即時分析

您可以在 Amazon Kinesis Video Streams 的影片上執行即時分析,在影像上傳至 Amazon S3 時進行分析。對於大型任務,可使用 AWS Batch 分析數千個影像或影片。

低成本

使用 Amazon Rekognition,您只需為分析的影像數量或影片分鐘數,還有為了進行臉部辨識而存放的臉部資料付費。沒有最低費用或前期承諾。

安全與身分

您可以在全新或現有的應用程式輕鬆整合以臉部為基礎的使用者驗證。這是只要使用一個 API 就能完成的簡單程序。

主要特色

物件、場景和活動偵測

物件、場景和活動偵測

Amazon Rekognition 可讓您識別數千種物件 (如腳踏車、電話、建築物) 和場景 (如停車場、海灘、城市)。分析影片時,您還可以識別畫面中發生的特定活動,如「送包裹」或「踢足球」。

 

臉部辨識

臉部辨識

Rekognition 快速且準確的搜尋功能可讓您使用自己的私有臉部影像儲存庫來識別相片或影片中的人物。

 

 

臉部分析

臉部分析

您可以分析影像和影片中的臉部屬性,以判斷開心、年齡範圍、眼睛睜開、眼鏡、臉部毛髮等條件。您還可以在影片中測量這些項目隨著時間變化的情形,如建立演員情緒的時間軸。

 

路徑

路徑

使用 Amazon Rekognition 搭配影片檔案,可擷取場景中人們的移動路徑。例如,您可以透過運動員在比賽中的動作,找出可用於賽後分析的比賽。

 

不安全內容偵測

不安全內容偵測

Amazon Rekognition 可協助您識別影像和影片資產中可能不安全或不當的內容,並提供詳細的標籤,讓您根據自己的需求準確控制所允許的內容。

 

名人辨識

名人辨識

您可以快速識別影片庫和影像庫中的名人,將影片和相片分門別類以用於行銷、廣告和媒體產業使用案例。

 

影像文字

影像文字

Rekognition 專為處理真實世界中的影像所建立,可偵測和辨識影像中的文字,如街名、字幕、產品名稱和牌照。

Rekognition Video 使用案例

立即對公共安全和保安做出回應

Amazon Rekognition Video 可讓您建立在社交媒體影片內容中協尋失蹤人口的應用程式。在您提供的失蹤人口資料庫辨識臉部,可正確找出相符的臉孔並加速救援行動。

範例:在社交媒體上協尋失蹤人口
在社交媒體上協尋失蹤人口

可搜尋的影片庫

Amazon Rekognition Video 會自動從上傳的影片產生中繼資料,方便您針對名人的姓名及出現時間建立搜尋索引。您可以使用 AWS Lambda 函數,在有新影片上傳至 Amazon S3 時,自動在搜尋索引中加入新影片標籤,以保持索引在最新狀態。然後您可以搭配 Amazon Elastic Search Service 使用此搜尋索引,快速找出特定的影片內容。

範例:使用者提交內容中的名人偵測
可搜尋的影片庫

偵測不安全影片

Amazon Rekognition Video 可讓組織管理使用者產生的內容 (如社交媒體或約會應用程式),以自動偵測影片中的露骨或暗示性內容,還有針對適合使用者文化和特定人口的內容訂出自己的規則。

範例:篩選使用者產生的內容
偵測不安全影片

Rekognition Image 使用案例

可搜尋的影像庫

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和場景。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。開始使用 »

範例:房地產搜尋
可搜尋的影像庫

影像仲裁

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。開始使用 »

範例:仲裁使用者上傳的影像
影像仲裁

以臉部為基礎的使用者驗證

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。

範例:員工識別證掃描
以臉部為基礎的使用者驗證

情緒分析

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。

範例:零售店人氣分析
情緒分析

臉部辨識

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。

範例:尋找朋友的影像
臉部辨識

名人辨識

Amazon Rekognition 的 RecognizeCelebrities API 使用以神經網路為基礎的模型來讓您搜尋相片庫,自動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。

範例:在影像存檔中搜尋名人影像
名人辨識

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