Amazon Rekognition이란 무엇인가요?

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

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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 필요하지 않습니다. Amazon Rekognition에는 Amazon S3에 저장된 이미지 또는 비디오 파일을 빠르게 분석할 수 있는 간단하고 사용하기 쉬운 API가 포함되어 있습니다.

Rekognition의 API를 사용하여 객체, 텍스트, 안전하지 않은 콘텐츠를 감지하고, 이미지/비디오를 분석하며, 얼굴을 비교하는 기능을 애플리케이션에 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 매일 수십억 개의 이미지와 비디오를 분석할 수 있는 기술이자 Amazon의 컴퓨터 비전 과학자들이 개발하여 성능이 검증되었을 뿐만 아니라 확장성까지 뛰어난 딥 러닝 기술을 기반으로 하고 있습니다. Rekognition은 새 데이터에서 정기적으로 학습하며, 서비스에 새 레이블과 기능이 수시로 추가됩니다.

자세한 내용은 Amazon Rekognition FAQ를 참조하세요.

주요 기능

이미지 분석:

비디오 분석:

사용 사례

검색 가능한 미디어 라이브러리 - Rekognition은 이미지 및 비디오에서 레이블, 객체, 개념 및 장면을 감지합니다. 이 시각적 콘텐츠 분석을 기반으로 이러한 레이블을 검색할 수 있도록 할 수 있습니다. 검색 가능한 이미지 및 비디오 라이브러리를 구축하는 데 유용합니다.

얼굴 기반 사용자 ID 확인 - 이미지의 얼굴을 참조 얼굴 이미지와 비교하여 사용자 ID를 확인합니다. 애플리케이션에서 ID 확인에 유용합니다.

얼굴 생체 확인 감지 - Rekognition Face Liveness는 개발자가 얼굴 기반 ID 확인 과정에서 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 통해 얼굴 컬렉션으로 알려진 컨테이너에 저장된 것과 일치하는 얼굴의 이미지, 저장된 비디오 및 스트리밍 비디오를 검색할 수 있습니다. 얼굴 모음은 귀하께서 소유하고 관리하는 얼굴 인덱스입니다. 얼굴을 기반으로 사람을 검색하려면 얼굴을 인덱싱한 다음 얼굴을 검색해야 합니다.

안전하지 않은 콘텐츠 감지 - 이미지와 비디오에서 명시적, 부적절, 폭력적 콘텐츠를 감지하고 필터링합니다. 비즈니스 요구 사항에 따라 세분화된 필터링에 레이블을 사용합니다. Content Moderation API는 감지된 레이블(객체 및 개념)의 계층적 목록도 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. Content Moderation API의 결과물은 어댑터로 사용자 지정할 수 있으며, 학습 데이터로 제공하는 것 같은 이미지에서의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

개인 보호 장비 감지 - 이미지에서 개인 보호 장비를 감지하여 다양한 산업의 안전 규정 준수를 모니터링합니다. 부적절한 장비를 감지하여 안전하지 않은 조건에 자동으로 플래그를 지정하며 이러한 조건에 대한 알림을 수신하여 규정 준수 및 훈련을 개선할 수 있습니다.

유명 인사 인식 - 정치인, 운동선수, 배우, 뮤지션 등 다양한 범주의 이미지와 비디오에서 유명 인사를 인식합니다. 이름을 제공하지 않고도 유명 인사의 모습을 식별할 수 있습니다.

텍스트 감지 - 시각적 검색 또는 메타데이터 추출을 위해 이미지의 텍스트를 감지하고 추출합니다. 이는 다양한 글꼴과 스타일에 적용됩니다. 표지판 및 배너의 텍스트를 처리하기 위한 방향을 감지합니다.

사용자 지정 레이블 - 로고 감지와 같은 비즈니스 사용 사례에 맞게 사용자 지정 객체, 개념 및 장면을 식별합니다. 사용자 지정 분류자를 훈련하여 틈새 또는 독점 객체를 처리할 수 있으므로 일반 분류자보다 키 객체의 정확도가 향상됩니다. 자세한 내용은 Amazon Rekognition Custom Labels 개발자 안내서의 Amazon Rekognition Custom Labels란 무엇인가요?를 참조하세요.

이점

앱에 강력한 이미지 및 비디오 분석 통합 - 전문 지식 없이 앱에 정확한 이미지 및 비디오 분석을 추가합니다. Amazon Rekognition API는 기계 학습 지식 없이도 딥 러닝을 통한 분석을 가능하게 합니다. 웹, 모바일 및 디바이스 앱에 컴퓨터 비전을 빠르게 구축할 수 있습니다.

딥 러닝 기반 이미지 및 비디오 분석 - 높은 정확도를 위해 딥 러닝을 사용하여 이미지 및 비디오를 분석합니다. Amazon Rekognition은 레이블, 객체, 장면, 얼굴, 유명 인사를 감지할 수 있습니다. 특정 레이블을 포함/제외하도록 결과를 필터링합니다.

확장 가능한 이미지 분석 - 수백만 개의 이미지를 분석하여 대규모 시각적 데이터 세트를 구성합니다. 증가하는 이미지 라이브러리 및 트래픽을 처리하도록 확장합니다. 용량을 계획할 필요가 없으며 사용한 만큼만 비용을 지불합니다.

속성을 기반으로 이미지 분석 및 필터링 - 품질, 색상, 시각적 콘텐츠와 같은 속성을 기준으로 이미지를 분석 및 필터링하고 이미지 선명도, 밝기, 대비를 감지합니다.

다른 AWS 서비스와의 통합 - Amazon Rekognition은 S3 및 Lambda와 즉시 통합됩니다. Lambda에서 Amazon Rekognition의 API를 직접 호출하고, 데이터를 이동하지 않고도 Amazon S3에서 이미지를 처리할 수 있습니다. Rekognition에는 AWS IAM을 사용하는 확장성과 보안이 내장되어 있습니다.

저렴한 비용 - 종량제 요금이며, 최소 금액 또는 약정이 없습니다. 프리 티어로 시작할 수 있습니다. 계층화된 요금을 통해 사용량에 따라 더 많이 절약할 수 있습니다. 사내 솔루션에 비해 비용 효과적입니다.

간단한 사용자 지정 - 어댑터를 사용하여 사용 사례에 대한 정확도를 사용자 지정합니다. 어댑터를 훈련할 샘플 이미지를 제공합니다. 지정된 도메인에 대한 객체 및 레이블 감지를 개선합니다. ML 전문 지식 없이 분석을 쉽게 조정할 수 있습니다.

자세한 내용은 Amazon Rekognition FAQ를 참조하세요.

Amazon Rekognition과 HIPAA 자격

이것은 HIPAA 적격 서비스입니다. 1996 AWS년 미국 건강 보험 이전 및 책임에 관한 법률(HIPAA) 및 AWS 서비스를 사용하여 보호 대상 건강 정보(PHI)를 처리, 저장 및 전송하는 방법에 대한 자세한 내용은 HIPAA 개요를 참조하세요.

Amazon Rekognition을 처음 사용하시나요?

Amazon Rekognition을 처음 사용한다면, 다음 섹션을 순서대로 읽어보기를 권장합니다.