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Amazon Rekognition이란 무엇인가요?

Amazon Rekognition은 애플리케이션에 고급 컴퓨터 비전 기능을 쉽게 추가할 수 있는 클라우드 기반 이미지 및 비디오 분석 서비스입니다. 이 서비스는 검증된 딥 러닝 기술로 구동되며 기계 학습 전문 지식이 없어도 사용할 수 있습니다. Amazon Rekognition에는 Amazon S3에 저장된 모든 이미지 또는 동영상 파일을 신속하게 분석할 수 있는 easy-to-use 간단한 API가 포함되어 있습니다.

Rekognition의 API를 사용하여 객체, 텍스트, 안전하지 않은 콘텐츠를 탐지하고, 이미지/동영상을 분석하고, 얼굴을 애플리케이션과 비교하는 기능을 추가할 수 있습니다. Amazon Rekognition의 얼굴 인식 API를 이용하여 사용자 확인, 카탈로그 작성, 인원 계산 및 공공 안전을 포함한 다양한 사용 사례에서 얼굴을 탐지, 분석, 비교할 수 있습니다.

이 서비스는 Amazon의 컴퓨터 비전 과학자들이 개발한 것과 동일한 검증되고 확장성이 뛰어난 딥 러닝 기술을 기반으로 합니다. 이 기술은 매일 수십억 개의 이미지와 비디오를 분석할 수 있습니다. Rekognition은 정기적으로 새로운 데이터를 통해 학습하며, 서비스에 새 레이블과 기능을 자주 추가합니다.

자세한 내용은 Amazon Rekognition FAQ를 참조하세요.

주요 기능

이미지 분석:

비디오 분석:

사용 사례

검색 가능한 미디어 라이브러리 - Rekognition은 이미지와 비디오에서 레이블, 개체, 개념 및 장면을 감지합니다. 이 시각적 콘텐츠 분석을 기반으로 이러한 라벨을 검색 가능하게 만들 수 있습니다. 검색 가능한 이미지 및 동영상 라이브러리를 구축하는 데 유용합니다.

얼굴 기반 사용자 신원 확인 - 이미지의 얼굴을 참조 얼굴 이미지와 비교하여 사용자 신원을 확인합니다. 애플리케이션에서의 신원 확인에 유용합니다.

얼굴 생동감 감지 - Rekognition Face Liveness는 개발자가 얼굴 기반 신원 확인 중에 사기를 방지할 수 있도록 설계된 완전 관리형 기계 학습 (ML) 기능입니다. 이 기능을 사용하면 사용자가 카메라 앞에 실제로 존재하는지, 사용자의 얼굴을 도용한 악의적인 행위자는 아닌지 확인할 수 있습니다. Rekognition Face Liveness를 사용하면 인쇄된 사진, 디지털 사진 및 비디오, 또는 3D 마스크와 같이 카메라에 가해지는 스푸핑 공격을 탐지하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 또한 비디오 캡처 하위 시스템에 직접 삽입되는 사전 녹화된 비디오 또는 딥페이크 비디오와 같이 카메라를 우회하는 스푸핑 공격을 탐지하는 데도 도움이 됩니다.

얼굴 검색 - Rekognition을 사용하면 이미지, 저장된 비디오 및 스트리밍 비디오에서 얼굴 컬렉션이라는 컨테이너에 저장된 얼굴과 일치하는 얼굴을 검색할 수 있습니다. 얼굴 모음은 귀하께서 소유하고 관리하는 얼굴 인덱스입니다. 얼굴을 기반으로 사람을 검색하려면 얼굴을 인덱싱한 다음 얼굴을 검색해야 합니다.

안전하지 않은 콘텐츠 탐지 - 이미지 및 동영상에서 노골적이거나 부적절하고 폭력적인 콘텐츠를 탐지하고 필터링합니다. 레이블을 사용하여 비즈니스 요구 사항에 따라 세분화된 필터링을 수행합니다. 또한 콘텐츠 조정 API는 탐지된 레이블 (개체 및 개념) 의 계층적 목록을 신뢰도 점수와 함께 반환합니다. 이러한 객체 또는 레이블은 안전하지 않은 콘텐츠의 특정 카테고리를 가리키므로 대량의 사용자 생성 콘텐츠(UGC)의 세분화된 필터링 및 관리가 가능합니다. 어댑터를 사용하여 콘텐츠 조정 API의 출력을 사용자 지정하여 교육 데이터로 제공하는 것과 같은 이미지의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

개인 보호 장비 탐지 - 이미지에서 개인 보호 장비를 감지하여 다양한 산업 전반의 안전 규정 준수를 모니터링합니다. 부적절한 장비를 탐지하여 안전하지 않은 상태를 자동으로 알리고 이러한 상태에 대한 알림을 수신하여 규정 준수 및 교육을 개선할 수 있습니다.

유명인 표창 - 정치인, 운동선수, 배우, 음악가 등 카테고리별로 이미지와 동영상에 등장하는 유명인을 알아볼 수 있습니다. 이름을 입력할 필요 없이 유명인의 외모를 식별할 수 있습니다.

텍스트 감지 - 시각적 검색 또는 메타데이터 추출을 위해 이미지에서 텍스트를 감지하고 추출합니다. 다양한 글꼴과 스타일에서 사용할 수 있습니다. 방향을 감지하여 표지판과 배너의 텍스트를 처리합니다.

사용자 지정 레이블 - 로고 감지와 같은 비즈니스 사용 사례에 맞는 사용자 지정 개체, 개념 및 장면을 식별합니다. 틈새 개체나 독점 개체를 처리하도록 사용자 지정 분류기를 학습시킬 수 있으므로 일반 분류기에 비해 주요 개체의 정확도가 향상됩니다. 자세한 내용은 Amazon Rekognition Custom Labels 개발자 안내서의 Amazon Rekognition Custom Labels란 무엇인가요?를 참조하세요.

이점

강력한 이미지 및 동영상 분석을 앱에 통합 - 전문 지식이 없어도 앱에 정확한 이미지 및 동영상 분석을 추가할 수 있습니다. Amazon Rekognition API를 사용하면 기계 학습에 대한 지식 없이도 딥 러닝을 통해 분석을 수행할 수 있습니다. 컴퓨터 비전을 웹, 모바일 및 디바이스 앱에 빠르게 구축할 수 있습니다.

딥러닝 기반 이미지 및 비디오 분석 - 딥러닝을 사용하여 이미지와 비디오를 분석하여 정확도가 높습니다. 'Amazon Rekognition'은 라벨, 물체, 장면, 얼굴, 유명인을 감지할 수 있습니다. 결과를 필터링하여 특정 라벨을 포함/제외합니다.

확장 가능한 이미지 분석 - 수백만 개의 이미지를 분석하여 대량의 시각적 데이터 세트를 구성합니다. 증가하는 이미지 라이브러리 및 트래픽을 처리할 수 있도록 확장합니다. 용량을 계획할 필요가 없으며 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다.

속성 기반 이미지 분석 및 필터링 - 품질, 색상, 시각적 콘텐츠 등의 속성별로 이미지를 분석 및 필터링하고 이미지 선명도, 밝기, 대비를 감지합니다.

다른 AWS 서비스와의 통합 - Amazon Rekognition은 기본적으로 S3 및 Lambda와 통합됩니다. Lambda에서 Amazon Rekognit의 API를 호출하고 데이터를 이동하지 않고도 Amazon S3에서 이미지를 처리할 수 있습니다. Rekognition은 IAM을 사용하여 확장성과 보안을 내장하고 있습니다. AWS

저렴한 비용 - P ay-as-you-go 가격, 최소 금액 또는 약정 없음. 프리 티어를 사용하여 시작할 수 있습니다. 계층화된 가격 책정을 통해 사용량이 늘어날수록 더 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 사내 솔루션에 비해 비용 효율적입니다.

간단한 사용자 지정 - 어댑터를 사용하여 사용 사례에 맞게 정확도를 사용자 지정할 수 있습니다. 어댑터 학습에 사용할 샘플 이미지를 제공하십시오. 지정된 도메인의 개체 및 레이블 감지를 개선합니다. ML 전문 지식 없이도 분석을 맞춤화할 수 있는 간편한 방법입니다.

자세한 내용은 Amazon Rekognition FAQ를 참조하세요.

Amazon Rekognition과 HIPAA 자격

이것은 HIPAA 적격 서비스입니다. 1996년 미국 건강 보험 양도 및 책임법 (HIPAA) 및 보호 대상 건강 정보 (PHI) 를 처리, 저장 및 전송하기 위한 AWS 서비스 사용에 대한 AWS 자세한 내용은 HIPAA 개요를 참조하십시오.

Amazon Rekognition을 처음 사용하시나요?

Amazon Rekognition을 처음 사용한다면, 다음 섹션을 순서대로 읽어보기를 권장합니다.