本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。
Amazon Rekognition 的運作方式
Amazon Rekognition 提供兩API組視覺化分析:
用於圖像分析的 Amazon Rekognition 圖像
Amazon Rekognition Video 視頻用於視頻分析
影像分析
使用 Amazon Rekognition 映像,您的應用程式可以:
偵測影像中的物件、場景和概念
-
認識名人
-
檢測各種語言的文本
-
偵測露骨、不適當或暴力的內容或影像
-
偵測、分析和比較臉部和面部屬性,例如年齡和情緒
-
檢測是否存在 PPE
使用案例包括增強相片應用程式、編目影像和協調內容。
影片分析
有了 Amazon Rekognition Video,您的應用程式可以:
跨視訊影格追蹤人員和物件
-
辨識物件
-
認識名人
-
搜索存儲和流式傳輸視頻感興趣的人
-
分析臉孔的屬性,如年齡和情緒
-
偵測露骨、不適當或暴力的內容或影像
-
依時間戳記和區段彙總和排序分析結果
-
偵測串流影片中的人物、寵物和包裹
使用案例包括影片分析、編目影片,以及篩選不適當的內容。
主要功能
-
強大的深度學習分析
-
對物體、場景、臉部、文字進行高精度偵測
-
易API於使用,可集成到應用程序中
-
根據您的資料調整的自訂模型
-
媒體庫的可擴展分析
Amazon Rekognition 可讓您訓練自訂介面卡,以提升特定深度學習模型的準確性。例如,使用 Amazon Rekognition Custom Moderation,您可以使用您的映像訓練自訂轉接器來調整 Amazon Rekognition 的基本映像分析模型。如需詳細資訊,請參閱使用自訂協調提高準確性。
以下各節涵蓋 Amazon Rekognition 提供的分析類型,以及 Amazon Rekognition 知影像和亞 Amazon Rekognition Video 操作的概觀。同時也將說明非儲存體與儲存體操作間的差別。
若要示範 Amazon RekognitionAPIs,您可以看到步驟 3:開始使用AWSCLI和 AWS SDKAPI,其中涵蓋了在主控台中試用 Rekognition。 AWS