Amazon tilbyder et stort antal cloud-tjenester til enkeltpersoner og organisationer. AWS-tjenester tilbyder beregningskraft, datahosting, centraliseret styring, robust sikkerhed, maskinlæring, kunstig intelligens og computersyn. Amazon Rekognition er en af disse tjenester, der tilbyder computervisionsløsninger.
Denne artikel vil forklare Amazon Rekognition, dets funktioner, use cases og begrænsninger.
Hvad er Amazon Rekognition (AMS SSPS)?
Amazon Rekognition giver avancerede computersynsfunktioner. Udviklere kan bruge Amazon Rekognitions kraftfulde og fuldt administrerede cloud-tjeneste til at få værdifuld indsigt i billeder og videoer til at udvikle applikationer, der lettere registrerer objekter, personer, tekst eller aktiviteter. Den bruger deep learning algoritmer til visuelle analyseformål, som forbedrer applikationer eller systemfunktioner.
Lad os forstå, hvordan det fungerer:
Hvordan virker Amazon Rekognition (AMS SSPS)?
En video vælges fra S3-bøtten, der behandles af en Lambda-funktion, som igen kalder Rekognition API for videomoderering. Herefter gemmes resultatet i S3-bøtten. Se billedet nedenfor for visuel hjælp til at forstå videomoderering ved hjælp af Amazon Rekognition:
Lad os gå til de vigtigste funktioner i Amazon Rekognition.
Hvad er nøglefunktionerne ved Amazon-genkendelse?
Nogle af de vigtigste funktioner i Amazon Rekognition er:
- Genstands- og scenegenkendelse
- Ansigtsanalyse
- Tekstgenkendelse
- Moderering af indhold
- Sporing
- Brugerdefinerede etiketter
Lad os diskutere disse i detaljer.
Genstands- og scenegenkendelse
Det kan registrere mennesker, dyr, køretøjer, indendørs indstillinger og mere. Dens genkendelsesmuligheder har et imponerende udvalg af mennesker, dyr, køretøjer og husholdningsartikler.
Ansigtsanalyse
Genkendelse giver ansigtsanalysefunktioner såsom ansigtsgenkendelse, ansigtssammenligning, attributanalyse, skelsættende registrering til brugerbekræftelse eller -godkendelse og følelsesanalyseformål. Denne funktion kan også bruges til brugerverifikation og følelsesdetektering.
Tekstgenkendelse
Genkendelse gør teksten i billeder og videoer let genkendelig. Det omfatter trykte tekster på forskellige sprog, håndskrevet skrift samt tekster præsenteret fra flere retninger.
Moderering af indhold
Genkendelse kan hjælpe med at administrere og filtrere upassende eller usikre billeder og videoer uploadet af brugere. Det hjælper med at sikre, at medierne overholder fællesskabets standarder, samtidig med at det beskytter mod stødende eller følsomt materiale.
Sporing
Genkendelse giver ansigts- og personsporingsfunktioner, der gør det muligt for udviklere hurtigt at opdage enkeltpersoner i en videostream, når de bevæger sig rundt på skærmen.
Brugerdefinerede etiketter
Genkendelse giver udviklere mulighed for at træne tilpassede modeller, der genkender specifikke objekter eller scener, der er relevante for deres applikationer. Det giver dem større kontrol og fleksibilitet, når de træner genkendelsesmodeller til detektering af brugerdefinerede etiketter.
Hvad er brugstilfældene af Amazon-genkendelse?
Da det er et computervisionsværktøj, ville det have et par vigtige use cases, hvis ikke mange. Nogle af disse er:
- Ansigtsanalyse
- Billed- og videoanalyse
- Billedmoderering
- Videoanalyse i realtid
Lad os diskutere disse i detaljer.
Ansigtsanalyse
Rekognitions evner til ansigtsanalyse giver udviklere mulighed for at udføre ansigtsgenkendelse, attributanalyse og sammenligningsopgaver med lethed.
Billedmoderering
Udviklere, der bruger API'et til indholdsmoderering, kan opdage og filtrere billeder for upassende materiale, der ikke overholder sikkerhedsstandarderne, og sikre, at det forbliver acceptabelt.
Billed- og videoanalyse
Udviklere kan bruge Rekognitions API til at indsende billeder eller videostreams til analyse. Genkendelse behandler de visuelle data og returnerer JSON-formaterede svar med data vedrørende registrerede objekter, ansigter, tekst osv.
Ansigtsanalyse
Rekognitions evner til ansigtsanalyse giver udviklere mulighed for at udføre ansigtsgenkendelse, attributanalyse og sammenligningsopgaver med lethed.
Videoanalyse i realtid
Udviklere kan udnytte Rekognitions videoanalysefunktioner til at spore enkeltpersoner og identificere aktiviteter i realtids videostreams – perfekt til sikkerheds- eller overvågningsapplikationer
Hvad er begrænsningerne for Amazon-genkendelse?
Der er et par begrænsninger ved anerkendelse sammen med dens fordele. Nogle af disse er:
Lad os forstå disse begrænsninger i detaljer.
Nøjagtighed og bias
Genkendelse har nogle nøjagtighedsbegrænsninger og skævheder som ethvert computervisionssystem. Når man designer applikationer, der er afhængige af visuel analyse, bør udviklere huske på disse som en del af ligningen.
Databeskyttelse og overholdelse
Udviklere, der laver applikationer, der involverer ansigtsgenkendelse eller personlige data, bør gøre det i henhold til relevante regler.
Integrationskompleksitet
Selvom Rekognition leverer en visuel maskinlæringsløsning, kan integration stadig kræve ekstra tid og ekspertise at implementere.
Det hele handlede om Amazon Rekognition, dets funktioner, use cases og begrænsninger.
Konklusion
Amazon Rekognition er en avanceret cloud-computervisionstjeneste fra AWS. Den udfører kraftfuld computersynsanalyse. Det fungerer med billeder og videoer til objektdetektion og -mærkning. Denne artikel har udførligt forklaret Amazon Rekognition, dets funktion, brug og begrænsninger.