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什麼是 Amazon Rekognition?

焦點模式
什麼是 Amazon Rekognition? - Amazon Rekognition

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。

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Amazon Rekognition 是一種雲端影像和影片分析服務,可讓您輕鬆地將進階電腦視覺功能新增至應用程式。此服務採用經過驗證的深度學習技術,不需要機器學習專業知識。Amazon Rekognition 內含簡單且易於使用的 API,可快速分析任何儲存於 Amazon S3 中的映像或影片檔案。

您可以使用 Rekognition 的 APIs,新增偵測物件、文字、不安全內容、分析影像/影片,以及比較臉部與應用程式的功能。您可以使用 Amazon Rekognition 人臉識別 API 偵測、分析及比對各種使用案例的人臉,包括驗證使用者、建立目錄、計算人數和公共安全。

此服務是以 Amazon 電腦視覺科學家開發的相同且經過驗證、高度可擴展的深度學習技術為基礎,這項技術每天可分析數十億張影像和影片。Rekognition 會定期從新資料中學習,我們經常將新標籤和功能新增至服務。

如需詳細資訊,請參閱 Amazon Rekognition 問答集

關鍵功能

影像分析:

  • 物件、場景和概念偵測 - 偵測和分類影像中的物件、場景、概念和名人。

  • 文字偵測 - 偵測和辨識各種語言影像中的列印和手寫文字。

  • 不安全的內容 - 偵測和篩選明確、不適當和暴力的內容和映像。偵測精細不安全的內容標籤。

  • 名人辨識 - 辨識不同類別影像中的成千上萬名名人,例如政治人物、運動員、演員和音樂家。

  • 臉部分析 - 偵測、分析和比較臉部,以及臉部屬性,例如性別、年齡和情緒。使用案例可能包括使用者驗證、目錄編製、人員計數和公有安全。

  • 自訂標籤 - 建置自訂分類器,以偵測您的使用案例特有的物件,例如標誌、產品、角色。

  • 影像屬性 - 分析影像屬性,例如品質、顏色、銳利度、對比度。

影片分析:

  • 物件、場景和概念偵測 - 偵測和分類影片中的物件、場景、概念和名人。

  • 文字偵測 - 偵測和辨識影片中各種語言的列印和手寫文字。

  • 人員路徑 - 追蹤在影片影格間移動的已識別人員。

  • 臉部分析 - 偵測、分析和比較串流或儲存影片中的臉部。

  • 名人辨識 - 辨識不同類別的儲存影片中成千上萬的名人,例如政治人物、運動員、演員和音樂家。

  • 不安全的內容偵測 - 在影片中偵測明確、不適當和暴力的內容。

  • 影片分割 - 自動識別影片的實用區段,例如黑色影格和結束額度。

  • 人臉活體 - 偵測人臉驗證期間是否存在即時使用者。

使用案例

可搜尋的媒體程式庫 - Rekognition 會偵測影像和影片中的標籤、物件、概念和場景。您可以根據此視覺化內容分析,讓這些標籤可搜尋。可用於建置可搜尋的影像和影片庫。

人臉為基礎的使用者身分驗證 - 透過比較影像中的人臉以參考人臉影像來確認使用者身分。適用於應用程式中的身分驗證。

臉活體偵測 - Rekognition 人臉活體是一種全受管機器學習 (ML) 功能,旨在協助開發人員在人臉型身分驗證期間阻止詐騙。該功能可幫助您驗證使用者是否實際存在於攝影機前,並且不是利用使用者人臉詐騙的坏人。使用 Rekognition 人臉活體可協助您偵測對相機造成的詐騙攻擊,例如列印相片、數位相片/影片或 3D 遮罩。它還有助於偵測繞過攝影機的欺騙攻擊,例如直接注入影片捕獲子系統的預錄或深度偽造影片。

臉部搜尋 - 使用 Rekognition,您可以搜尋符合存放在稱為臉部集合容器中的臉部影像、存放影片和串流影片。人臉集合為您持有與管理的臉部資料索引。根據您人臉搜尋人臉需要您為人臉編製索引,然後搜尋人臉。

不安全的內容偵測 - 偵測和篩選影像和影片中的明確、不適當和暴力的內容。根據業務需求使用標籤進行精細篩選。Content Moderation API 也會傳回任何偵測到標籤 (物件和概念) 的階層式清單,以及可信度分數。這些物件/標籤可指出特定類別的不安全內容,並可對大量的使用者產生內容 (UGC) 執行精確篩選與管理。您可以使用轉接器自訂內容調節 API 的輸出,以增強您提供做為訓練資料之映像的效能。

偵測個人防護裝備 - 偵測映像中的個人防護裝備,以監控各種產業的安全合規。您可以透過偵測不當設備並接收這些條件的提醒來自動標記不安全的條件,這可以改善合規性和訓練。

名人辨識 - 辨識影像和影片中跨類別的名人,例如政治人物、運動員、演員和音樂家。您可以識別名人外觀,而不需要提供名稱。

文字偵測 - 偵測和擷取影像中的文字,以進行視覺化搜尋或擷取中繼資料。這適用於不同的字型和樣式。偵測方向以處理標誌和橫幅上的文字。

自訂標籤 - 識別業務使用案例特有的自訂物件、概念和場景,例如標誌偵測。您可以訓練自訂分類器來處理利基或專有物件,這可提高關鍵物件相對於一般分類器的準確度。如需詳細資訊,請參閱《Amazon Rekognition 自訂標籤開發人員指南》中的什麼是 Amazon Rekognition 自訂標籤?

優勢

將強大的映像和影片分析整合到您的應用程式中 - 將準確的映像和影片分析新增至沒有專業知識的應用程式。Amazon Rekognition API 可透過深度學習進行分析,而不需要任何機器學習知識。您可以將電腦視覺快速建置到 Web、行動裝置和裝置應用程式中。

以深度學習為基礎的映像和影片分析 - 使用深度學習分析映像和影片,以提高準確性。Amazon Rekognition 可以偵測標籤、物件、場景、人臉、名人。篩選結果以包含/排除特定標籤。

可擴展影像分析 - 分析數百萬張影像,以組織大量的視覺化資料集。擴展以處理不斷增長的影像程式庫和流量。您不需要規劃容量,只需為您使用的項目付費。

根據屬性分析和篩選影像 - 依屬性分析和篩選影像,例如品質、顏色和視覺內容,以及偵測影像銳利度、亮度、對比度。

與其他 AWS 服務的整合 - Amazon Rekognition 與 S3 和 Lambda 整合開箱即用。您可以從 Lambda 呼叫 Amazon Rekognition 的 APIs,並在 Amazon S3 中處理映像,而無需移動資料。Rekognition 具有使用 IAM AWS 的內建可擴展性和安全性。

低成本 - Pay-as-you-go定價,沒有最低或承諾。可供開始使用的免費方案。透過分層定價在用量擴展時儲存更多。相對於內部解決方案的成本效益。

簡單自訂 - 使用轉接器自訂使用案例的準確性。提供範例映像來訓練轉接器。改善指定網域的物件和標籤偵測。無需 ML 專業知識即可輕鬆自訂分析。

如需詳細資訊,請參閱 Amazon Rekognition 問答集

Amazon Rekognition 和 HIPAA 資格

此為 HIPAA 合格服務。如需 1996 年美國健康保險可攜性和責任法案 (HIPAA) 的詳細資訊 AWS,以及使用 AWS 服務來處理、存放和傳輸受保護的健康資訊 (PHI),請參閱 HIPAA 概觀

第一次使用 Amazon Rekognition 嗎?

若是第一次使用 Amazon Rekognition,建議您依序閱讀以下章節:

  1. Amazon Rekognition 的運作方式:本節介紹各種用於建立端對端體驗的 Amazon Rekognition 元件。

  2. Amazon Rekognition 入門:在本節中,您會設定帳戶、安裝反映您選擇語言的 SDK,然後測試 Amazon Rekognition API。如需 Amazon Rekognition 支援的程式設計語言清單,請參閱 搭配 AWS SDK 使用 Rekognition

  3. 使用映像:本節提供使用 Amazon Rekognition 分析儲存於 Amazon S3 儲存貯體中的映像以及從本機檔案系統中載入的映像等相關資訊。

  4. 使用儲存的影片分析操作:本節提供使用 Amazon Rekognition 分析儲存於 Amazon S3 儲存貯體中的影片之相關資訊。

  5. 處理串流影片事件:本節提供使用 Amazon Rekognition 分析串流影片之相關資訊。

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