Amazon Rekognition

透過機器學習技術自動化影像和影片分析程序。

Amazon Rekognition 採用經過驗證、高度可擴展的深度學習技術,讓您可輕鬆地在應用程式中加入影像和影片分析,而無需使用任何機器學習專業知識。透過 Amazon Rekognition,您可識別影像和影片中的各種物體、人物、文字、場景和活動,也可以偵測任何不當的內容。Amazon Rekognition 還提供了高度準確的臉部分析和臉部搜尋功能,可用於偵測、分析和比較臉部資料,以進行各種使用者驗證、人數統計和公共安全使用案例。

藉由 Amazon Rekognition 自訂標籤,您可以識別出影像中特定於您業務需求的物件和場景。例如,您可以建立模型來對裝配線上的特定機器零件進行分類或偵測運作狀態不佳的工廠。Amazon Rekognition 自訂標籤為您減輕了模型開發的繁重負擔,因此您不需具備機器學習的相關經驗。您只需要提供待識別的物體或場景的影像,然後此服務將會處理其餘部分。

5,000 個影像免費

(使用 AWS 免費方案的 12 個月)

優勢

大規模自動化視覺分析任務

藉由 Amazon Rekognition,您可以應對無法手動執行的任務,例如在幾分鐘內分析上百萬份影像和影片。您還可以透過機器學習來增加繁瑣、重複的人工視覺檢閱任務,從而提高人力生產力,並最大程度地減少錯誤。

無需 ML 專業知識即可開始使用

藉由 Amazon Rekognition,您可以在幾個小時內快速地將廣泛的預先訓練電腦視覺 API 新增至您的應用程式,而無需收集資料和從頭開始建置電腦視覺模型。如果您有獨特需求,可以使用 AutoML 透過上傳少至十張帶標籤的影像來自動訓練和託管自訂 ML 模型。

降低 ML 基礎設施成本

Amazon Rekognition 是一種全受管服務,可根據您的業務需求自訂擴展和縮減。您無需建置和管理自己的機器學習 (ML) 基礎設施。您可以快速交付電腦視覺助力的可靠、可擴展且安全的應用程式,且僅針對您所分析的影像和影片付費。

主要功能

物體、場景和活動偵測

標籤

Amazon Rekognition 可讓您識別數千種物體 (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,您還可以識別特定的活動,如「送包裹」或「踢足球」。 進一步了解 »

物體、場景和活動偵測

自訂標籤

透過 Amazon Rekognition 自訂標籤,您可以擴展 Amazon Rekognition 的偵測功能,以從影像中擷取對您的業務特別實用的資訊。例如,您可以在社群媒體上找到公司標誌、識別商店貨架上的產品、對裝配線中的機器零件進行分類,或偵側影片中的動畫人物。 進一步了解 »

不安全內容偵測

內容審核

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。 透過 Amazon A2I 並利用人工審查提高 Amazon Rekognition 影像仲裁預測的準確性。 進一步了解 »

臉部分析

文字偵測

照片和影片中的文字和印刷頁上的整齊文字看起來完全不同。Amazon Rekognition 可讀取歪斜和變形的文字,從中擷取出如商店名稱、媒體上的強迫性敘述、路牌和產品包裝上的文字等資訊。 進一步了解 »

臉部分析

臉部偵測與分析

透過 Amazon Rekognition,您可以輕鬆地偵測出臉部何時出現在影像和影片中,並取得如性別、年齡範圍、眼睛是否睜開、戴眼鏡、留鬍子的屬性。您還可以在影片中測量這些臉部屬性隨著時間變化的情形,如建立演員情感表達的時間軸。 進一步了解 »

臉部辨識

臉部搜尋和驗證

Amazon Rekognition 提供了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。您亦可比對儲存用於比較的影像來分析臉部影像,以驗證其身分。 進一步了解 »

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。 進一步了解 »

PPE 偵測

個人防護設備 (PPE) 偵測

有了 Amazon Rekognition,您可以大規模分析來自內部部署攝影機的影像,自動偵測影像中的人員是否穿戴了個人防護設備 (PPE),如面部保護蓋 (面罩)、手部保護蓋 (手套)、頭部保護蓋 (頭盔),以及防護設備是否保護了相應身體部位 (面部保護蓋遮住鼻子、頭部保護蓋遮住頭部以及手套遮住手部)。進一步了解 »

短片偵測

短片偵測

藉由 Amazon Rekognition Video,您可以自動偵測影片中的關鍵片段,例如無聲黑色框、演職員表、鏡頭邊界和 SMPTE 彩條。這可讓您透過精簡基於檔案的工作流程來進行品質控制、廣告插入以及內容準備,從而節省人力和擴展封存現代化。進一步了解 »

使用案例

媒體分析

使內容可搜尋

Amazon Rekognition 可自動從影像和影片檔案中擷取中繼資料,以擷取物體、人臉、文字等。此中繼資料可用於輕鬆搜尋含有關鍵字的影像和影片,或尋找合適的資產以進行內容整合。    

標記不當內容

透過 Amazon Rekognition,您可以自動標記影像和影片中不適當的內容,例如裸露、暴力畫面或武器。使用傳回的詳細中繼資料,您可以根據被視為適合使用者文化和人口統計的內容來建立自己的規則。進一步了解 »

啟用數位身分驗證

使用 Amazon Rekognition,您可以針對自動付款和其他身份驗證案例建立可擴展的身份驗證工作流程。Amazon Rekognition 可將照片或自拍照與身分證明文件 (如駕駛執照) 進行比較,輕鬆地針對選擇加入的使用者執行臉部驗證。

工作場所安全

大規模自動化偵測個人防護設備 (PPE),以改善工作場所安全實務,更好地遵循職業安全和健康法規。有了 Amazon Rekognition,您可以大規模分析來自內部部署攝影機的影像,以偵測影像中的人員是否穿戴了 PPE,例如面罩、手套和頭盔。進一步了解 »

識別產品、地標和品牌

應用程式開發人員可以使用 Amazon Rekognition 自訂標籤來識別社群媒體和照片應用程式中的特定項目。例如,您可以培訓自訂模型以識別城市中的著名地標,之後僅需拍照即可為遊客提供有關其歷史、營業時間和門票價格的資訊。

客戶成功案例

PBS

PBS 使用物件偵測來串流媒體內容作業。

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Pinterest

Pinterest 使用文字偵測來進行內容審核。

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Aella Credit

Aella Credit 使用面部偵測和對比來驗證申請人的身分。

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Thorn

Thorn 使用面部搜尋協助更快識別兒童性販運受害者。

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ICFES

ICFES 使用面部偵測和對比功能來維持 75,000 名學生的考試完整性。

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San Diego Gas & Electric

San Diego Gas & Electric 使用自訂標籤來使用無人機鏡頭偵測變壓器損壞。

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若要進一步了解,請瀏覽 Amazon Rekognition 客戶

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