Was ist Amazon Rekognition? - Amazon Rekognition

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Was ist Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition macht es einfach, Bild- und Videoanalysen zu Ihren Anwendungen hinzuzufügen. Sie stellen der Amazon Rekognition-API lediglich ein Bild oder Video zur Verfügung und der Service kann Objekte, Personen, Text, Szenen und Aktivitäten identifizieren. Auch unangemessene Inhalte können erkannt werden. Amazon Rekognition stellt darüber hinaus hochpräzise Funktionen für Gesichtsanalysen, Gesichtsvergleiche und die Gesichtssuche bereit. Sie können Gesichter für unterschiedlichste Anwendungsfälle erkennen, analysieren und vergleichen, z. B. für die Benutzerverifizierung, Katalogisierung, zum Zählen von Personen und im Rahmen der öffentlichen Sicherheit.

Amazon Rekognition beruht auf der bewährten, hochgradig skalierbaren Deep Learning-Technologie, die von Amazon-Wissenschaftlern entwickelt wurde, damit täglich Milliarden Bilder und Videos analysiert werden können. Es sind keine Fachkenntnisse im Bereich Machine Learning erforderlich. Amazon Rekognition umfasst eine einfache, benutzerfreundliche API, die schnell jede Bild- oder Videodatei analysieren kann, die in Amazon S3 gespeichert ist. Amazon Rekognition lernt ständig anhand von neuen Daten und wir fügen dem Service fortlaufend neue Bezeichnungen und Gesichtsvergleichsfunktionen hinzu. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon Rekognition – Häufig gestellte Fragen.

Nachfolgend sind häufige Anwendungsfälle für die Nutzung von Amazon Rekognition beschrieben:

  • Durchsuchbare Bild- und Videobibliotheken – Amazon Rekognition macht Bilder und gespeicherte Videos durchsuchbar. Sie können daher Objekte und Szenen darauf entdecken.

     

  • Gesichtsbasierte Nutzerverifizierung – mit Amazon Rekognition können Ihre Anwendungen Live-Bilder mit Referenzbildern vergleichen, um Benutzeridentitäten zu bestätigen.

     

  • Gefühls- und demografische Analyse – Amazon Rekognition interpretiert Emotionen wie glücklich, traurig oder überrascht sowie demografische Informationen wie das Geschlecht auf Bildern von Gesichtern. Amazon Rekognition kann Bilder auswerten und die Emotionsattribute und demografischen Attribute an Amazon Redshift senden, damit regelmäßige Trendreporte, beispielsweise zu Filialstandorten und ähnlichen Szenarien, erstellt werden können. Beachten Sie, dass die Prognose eines emotionalen Ausdrucks nur auf dem physischen Erscheinungsbild des Gesichts einer Person beruht. Sie sagt nichts über den inneren Gemütszustand einer Person aus, Rekognition sollte nicht verwendet werden, um diesen zu bestimmen.

     

  • Gesichtssuche – Mit Amazon Rekognition können Sie Bilder, gespeicherte Videos und Streaming-Videos nach Gesichtern durchsuchen, die in einem Container mit der Bezeichnung Gesichtersammlung gespeichert sind. Eine Gesichtersammlung ist ein Index mit Gesichtern, den Sie besitzen und verwalten. Für die Suche nach Personen auf der Basis ihrer Gesichter sind zwei wichtige Schritte in Amazon Rekognition erforderlich:

    1. Gesichter indizieren.

    2. Gesichter durchsuchen.

     

  • Erkennen unsicherer Inhalte – Amazon Rekognition kann nicht jugendfreie Inhalte und gewalttätige Inhalte in Bildern und gespeicherten Videos erkennen. Entwickler können mithilfe der zurückgegebenen Metadaten Inhalte, die je nach Geschäftsanforderungen als ungeeignet eingestuft werden, herausfiltern. Die API kann nicht nur ein Bild mit unsicheren Inhalten markieren, sondern gibt auch eine hierarchische Liste mit Bezeichnungen und Zuverlässigkeitswerten zurück. Diese Bezeichnungen verweisen auf spezifische Kategorien unsicherer Inhalte. Auf diese Weise können große Mengen an nutzergenerierten Inhalten fein gefiltert und verwaltet werden. Dies eignet sich beispielsweise für soziale Netzwerke und Dating-Webseiten, Bildaustausch-Plattformen, Blogs und Foren, Apps für Kinder, E-Commerce-Webseiten sowie Unterhaltungs- und Onlinewerbungsdienste.

     

  • Prominentenerkennung – Amazon Rekognition kann Prominente in bereitgestellten Bildern und Videos erkennen. Amazon Rekognition kann Tausende von Prominenten aus verschiedenen Bereichen wie z. B. Politik, Sport, Wirtschaft, Unterhaltung und Medien erkennen.

     

  • Texterkennung – Mithilfe von Amazon Rekognition Text in Image können Sie Textinhalte in Bildern erkennen und daraus extrahieren. Text in Image unterstützt die meisten Schriftarten, auch hochgradig stilisierte. Es erkennt Text und Zahlen in unterschiedlicher Ausrichtung, wie sie üblicherweise in Bannern und Postern vorkommen können. In Bild-Sharing-Anwendungen und auf sozialen Medien können Sie es einsetzen, um eine visuelle Suche basierend auf einem Index von Bildern zu ermöglichen, die dieselben Schlüsselwörter enthalten. In Medien- und Unterhaltungsanwendungen können Sie Videos basierend auf relevantem Text auf dem Bildschirm katalogisieren, beispielsweise Anzeigen, Nachrichten, Sportergebnisse und Überschriften. Schließlich können Sie in Anwendungen für die öffentliche Sicherheit Fahrzeuge auf Bildern von Straßenkameras anhand des Kfz-Kennzeichens identifizieren.

     

  • Custom Labels– Mit Amazon Rekognition Custom Labels können Sie die Objekte und Szenen in Bildern identifizieren, die für Ihre geschäftlichen Anforderungen spezifisch sind. Sie können beispielsweise Ihr Logo in Social-Media-Beiträgen finden, Ihre Produkte in Regalen identifizieren, Maschinenteile in einer Montagelinie klassifizieren, gesunde und befallene Pflanzen voneinander unterscheiden oder animierte Charaktere in Videos erkennen. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon Rekognition Custom Labels? im Entwicklerhandbuch für benutzerdefinierte Amazon Rekognition-Labels.

Die Nutzung von Amazon Rekognition bietet unter anderem folgende Vorteile:

  • Integration leistungsstarker Bild- und Videoanalysen in Ihre Apps– Sie benötigen keine Kenntnisse in Computer Vision oder Deep Learning, um die zuverlässige Bild- und Videoanalyse in Amazon Rekognition nutzen zu können. Mit der API können Sie einfach und schnell eine Bild- und Videoanalyse in jede mobile, vernetzte oder Web-Geräteanwendung integrieren.

     

  • Deep-Learning-basierte Bild- und Videoanalyse – Amazon Rekognition nutzt Deep-Learning-Technologie, um Bilder akkurat auszuwerten, Gesichter in Bildern zu finden und zu vergleichen und Objekte sowie Szenen auf Ihren Bildern und Videos zu erkennen.

     

  • Skalierbare Bildanalyse – Mit Amazon Rekognition können Sie Millionen von Bildern auswerten und große Mengen an visuellen Daten zusammenstellen und verwalten.

     

  • Integration mit anderen AWS-Services – Amazon Rekognition lässt sich nahtlos mit anderen AWS-Services wie Amazon S3 und AWS Lambda integrieren. Sie können die Amazon Rekognition-API direkt von Lambda aus als Reaktion auf Amazon S3-Ereignisse aufrufen. Da Amazon S3 und Lambda automatisch als Antwort auf die Anfrage Ihrer Anwendung skalieren, können Sie skalierbare, erschwingliche und verlässliche Bildanalyseanwendungen entwickeln. Beispiel: Wenn jemand an Ihrem Haus ankommt, kann Ihre Türkamera ein Foto des Besuchers in Amazon S3 hochladen. Dadurch wird eine Lambda-Funktion ausgelöst, die Ihren Gast mithilfe von Amazon Rekognition-API-Operationen identifiziert. Sie können die Analyse direkt auf den in Amazon S3 gespeicherten Bildern ausführen, ohne dass Daten geladen oder bewegt werden müssen. Aufgrund der Unterstützung von AWS Identity and Access Management (IAM) können Sie den Zugriff auf Amazon Rekognition-API-Operationen problemlos verlässlich kontrollieren. Mithilfe von IAM können Sie AWS-Benutzer und -Gruppen anlegen und verwalten, um Ihren Entwicklern und Endbenutzern entsprechenden Zugriff zu gewähren.

     

  • Niedrige Kosten – Mit Amazon Rekognition zahlen Sie nur für die Bilder und Videos, die Sie analysieren, und für die Gesichtsmetadaten, die Sie speichern. Es fallen keine Mindestgebühren oder Vorausleistungen an. Sie können kostenfrei einsteigen und mit zunehmendem Wachstum dank dem gestaffelten Preissystem von Amazon Rekognition mehr sparen.

Amazon Rekognition und HIPAA-Qualifizierung

Dies ist ein HIPAA-berechtigter Service. Weitere Informationen über AWS, U.S. Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996 (HIPAA) und die Nutzung von AWS-Services zur Verarbeitung, Speicherung und Übertragung geschützter Gesundheitsinformationen (PHI) finden Sie unter HIPAA – Übersicht.

Sind Sie neu bei Amazon Rekognition?

Wenn Sie Amazon Rekognition zum ersten Mal verwenden, empfehlen wir Ihnen, nacheinander die folgenden Abschnitte zu lesen:

  1. Funktionsweise von Amazon Rekognition – In diesem Abschnitt werden verschiedene Amazon Rekognition-Komponenten zum Erstellen einer durchgehenden Erfahrung vorgestellt.

  2. Getting Started with Amazon Rekognition – In diesem Abschnitt erstellen Sie Ihr Konto und testen die Amazon Rekognition-API.

  3. Working with Images – Dieser Abschnitt enthält Informationen zur Verwendung von Amazon Rekognition mit Bildern, die in Amazon S3-Buckets gespeichert sind, und Bildern, die aus einem lokalen Dateisystem geladen werden.

  4. Working with Stored Videos – Dieser Abschnitt enthält Informationen zur Verwendung von Amazon Rekognition mit Videos, die in Amazon S3-Buckets gespeichert sind.

  5. Working with Streaming Videos – Dieser Abschnitt enthält Informationen zur Verwendung von Amazon Rekognition mit Streaming-Videos.