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Comprendere i tipi di analisi di Rekognition

Di seguito sono riportati i tipi di analisi che Amazon Rekognition Image e Amazon API Rekognition Video possono eseguire. API Per informazioni su, consulta. APIs Comprendere le operazioni relative alle immagini e ai video di Rekognition

La tabella seguente elenca le operazioni da utilizzare in base al tipo di supporto con cui stai lavorando e al tuo caso d'uso:

Etichette

Un'etichetta si riferisce a uno dei seguenti elementi: oggetti (ad esempio fiori, alberi o tavolo), eventi (ad esempio un matrimonio, una laurea o una festa di compleanno), concetti (ad esempio un paesaggio, una sera e la natura) o attività (ad esempio correre o giocare a basket). Amazon Rekognition è in grado rilevare volti in immagini e video. Per ulteriori informazioni, consulta Rilevamento di oggetti e concetti.

Rekognition è in grado di rilevare un ampio elenco di etichette nelle immagini e nei video archiviati. Rekognition è anche in grado di rilevare un numero limitato di etichette nei video in streaming.

Utilizza le seguenti operazioni per rilevare le etichette in base al proprio caso d'uso:

È possibile specificare i tipi di etichette che si desidera vengano restituiti per il rilevamento delle etichette di immagini e video archiviati utilizzando opzioni di filtro complete ed esclusive.

Custom Labels

Etichette personalizzate Amazon Rekognition può identificare gli oggetti e le scene nelle immagini secondo le tue necessità aziendali addestrando un modello di machine learning. Ad esempio, puoi addestrare un modello per rilevare loghi o parti di macchine su una linea di assemblaggio.

Amazon Rekognition fornisce una console che puoi utilizzare per creare, addestrare, valutare ed eseguire un modello di machine learning. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina relativa alle nozioni di base su Etichette personalizzate Amazon Rekognition nella Guida per gli sviluppatori di Etichette personalizzate Amazon Rekognition. Puoi anche utilizzare le etichette API personalizzate Amazon Rekognition per addestrare ed eseguire un modello. Per ulteriori informazioni, consulta Getting Started with the Amazon Rekognition Custom Labels SDK nella Amazon Rekognition Developer Guide. CustomLabels

Per analizzare le immagini utilizzando un modello addestrato, usa. DetectCustomLabels

Rilevamento Face Liveness

Amazon Rekognition Face Liveness può aiutarti a verificare che un utente sottoposto a verifica dell'identità basata sul volto sia fisicamente presente davanti alla telecamera e non sia un malintenzionato che falsifica il volto dell’utente. Rileva lo spoofing rivolto a una telecamera o attacchi che bypassano una telecamera. Un utente può completare un controllo di Face Liveness scattando un breve video selfie e a tale scopo viene restituito un punteggio Liveness. Il riconoscimento facciale viene determinato con un calcolo probabilistico e a seguito del controllo viene fornito un punteggio di confidenza (compreso tra 0 e 100). Più alto è il punteggio, maggiore è la fiducia che la persona che effettua il controllo sia effettivamente presente sul posto.

Per ulteriori informazioni su Face Liveness, consultaRilevamento del riconoscimento facciale.

Rilevamento e analisi facciali

Amazon Rekognition è in grado rilevare volti in immagini e video. Con Amazon Rekognition, puoi ottenere informazioni su:

Puoi anche interpretare informazioni demografiche come sesso o età. È possibile confrontare un volto in un'immagine con i volti rilevati in un'altra immagine. Le informazioni sui volti possono anche essere memorizzate per il successivo recupero. Per ulteriori informazioni, consulta Rilevamento e analisi facciale.

Per rilevare i volti nelle immagini, usa DetectFaces. Per rilevare i volti nei video archiviati, usa StartFaceDetection.

Ricerca di volti

Amazon Rekognition può cercare volti. Le informazioni facciali sono indicizzate in un container noto come raccolta. Le informazioni sui volti contenute nella raccolta possono quindi essere abbinate ai volti rilevati nelle immagini, nei video memorizzati e nello streaming video. Per ulteriori informazioni, consultare Ricerca di volti in una raccolta.

Per cercare volti noti nelle immagini, usa DetectFaces. Per cercare volti noti nei video archiviati, usa StartFaceDetection. Per cercare volti noti nei video in streaming, usa CreateStreamProcessor.

Percorsi delle persone

Video Amazon Rekognition può tracciare i movimenti delle persone in un video archiviato. Video Amazon Rekognition fornisce tracciamento, dettagli facciali e informazioni sulla posizione in-frame per le persone rilevate in un video. Per ulteriori informazioni, consulta Rilevamento dei movimenti delle persone.

Per rilevare persone nei video archiviati, usa StartPersonTracking.

Dispositivi di protezione individuale

Amazon Rekognition è in grado di rilevare i dispositivi di protezione PPE individuale () indossati dalle persone rilevati in un'immagine. Amazon Rekognition rileva protezioni per volto, mani e testa. Amazon Rekognition prevede se un PPE articolo copre la parte del corpo appropriata. Puoi anche creare riquadri di delimitazione per le persone e gli oggetti rilevati. PPE Per ulteriori informazioni, consulta Rilevamento dei dispositivi di protezione individuale.

Per rilevare PPE nelle immagini, usa DetectProtectiveEquipment.

Volti celebri

Amazon Rekognition può identificare migliaia di celebrità nelle immagini e nei video archiviati. È possibile ottenere informazioni su dove si trova il volto di una celebrità su un'immagine, sui punti di riferimento facciali e sulla posa del volto. È possibile ottenere informazioni di monitoraggio sulle celebrità quando appaiono in un video archiviato. Puoi anche ottenere ulteriori informazioni su una celebrità riconosciuta, come l'emozione espressa e la presentazione del genere. Per ulteriori informazioni, consulta Riconoscimento delle celebrità.

Per riconoscere le celebrità nelle immagini, usa RecognizeCelebrities. Per riconoscere le celebrità nei video archiviati, usa. StartCelebrityRecognition

Rilevamento del testo

Amazon Rekognition Text in Image è in grado di rilevare il testo nelle immagini e convertirlo in un formato leggibile dal computer. Per ulteriori informazioni, consulta Rilevamento del testo.

Per rilevare il testo nelle immagini, usa DetectText.

Contenuti inappropriati o offensivi

Amazon Rekognition è in grado di analizzare immagini e video archiviati per contenuti per adulti e violenti. Per ulteriori informazioni, consulta Moderazione dei contenuti.

Per rilevare immagini sconsigliate, utilizzare DetectModerationLabels. Per rilevare video archiviati non sicuri, usa StartContentModeration.

Personalizzazione

Alcune analisi delle immagini APIs offerte da Rekognition consentono di migliorare l'accuratezza dei modelli di deep learning creando adattatori personalizzati addestrati sui propri dati. Gli adattatori sono componenti che si collegano al modello di deep learning pre-addestrato di Rekognition, che ne migliorano la precisione grazie alla conoscenza del dominio basata sulle immagini. Addestra un adattatore per soddisfare le tue esigenze fornendo e annotando immagini di esempio.

Dopo aver creato un adattatore, ti viene fornito un. AdapterId Puoi fornirlo AdapterId a un'operazione per specificare che desideri utilizzare l'adattatore che hai creato. Ad esempio, fornite il supporto AdapterId DetectModerationLabelsAPIper l'analisi sincrona delle immagini. Forniscili AdapterId come parte della richiesta e Rekognition li utilizzerà automaticamente per migliorare le previsioni per le tue immagini. Ciò consente di sfruttare le funzionalità di Rekognition personalizzandola in base alle proprie esigenze.

Hai anche la possibilità di ottenere previsioni per le immagini in blocco con. StartMediaAnalysisJobAPI Per ulteriori informazioni, consulta Analisi in blocco.

Puoi valutare l'accuratezza delle operazioni di Rekognition caricando immagini sulla console Rekognition ed eseguendo analisi su queste immagini. Rekognition annoterà le tue immagini utilizzando la funzionalità selezionata e potrai quindi rivedere le previsioni, utilizzando le previsioni verificate per determinare quali etichette trarrebbero vantaggio dalla creazione di un adattatore.

Attualmente è possibile utilizzare adattatori con. DetectModerationLabels Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dell'adattatore, consulta Migliorare la precisione con la moderazione personalizzata.

Analisi in blocco

Rekognition Bulk Analysis consente di elaborare un'ampia raccolta di immagini in modo asincrono utilizzando un file manifest insieme all'operazione. StartMediaAnalysisJob Per ulteriori informazioni, consulta Analisi in blocco.