¿Qué es Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition es un servicio de análisis de imágenes y vídeo basado en la nube que facilita la incorporación de capacidades avanzadas de visión artificial a sus aplicaciones. El servicio se basa en una tecnología de aprendizaje profundo de eficacia comprobada y su uso no requiere conocimientos de aprendizaje automático. Amazon Rekognition incluye una API easy-to-use sencilla que puede analizar rápidamente cualquier archivo de imagen o vídeo almacenado en Amazon S3.

Puede añadir funciones que detecten objetos, texto y contenido no seguro, analicen imágenes y vídeos y comparen rostros con su aplicación mediante las API de Rekognition. Con el reconocimiento facial de Amazon Rekognition Puede detectar, analizar y comparar rostros para una amplia variedad de casos de uso, como la verificación de usuarios, catalogación, contabilización de personas y seguridad pública.

El servicio se basa en la misma tecnología de aprendizaje profundo probada y altamente escalable desarrollada por los científicos de visión artificial de Amazon, una tecnología que puede analizar miles de millones de imágenes y vídeos a diario. Rekognition aprende de forma rutinaria de los nuevos datos y, con frecuencia, añadimos nuevas etiquetas y funciones al servicio.

Para obtener más información, consulte Preguntas frecuentes sobre Amazon Rekognition.

Capacidades clave

Análisis de imágenes:

• Detección de objetos, escenas y conceptos: detecta y clasifica objetos, escenas, conceptos y celebridades en imágenes.

• Detección de texto: detecte y reconozca el texto impreso y manuscrito en imágenes en varios idiomas.

• Contenido inseguro: detecte y filtre contenido e imágenes explícitos, inapropiados y violentos. Detecta etiquetas granulares de contenido inseguro.

• Reconocimiento de celebridades: reconozca a decenas de miles de celebridades en sus imágenes en diferentes categorías, como políticos, atletas, actores y músicos.

• Análisis facial: detecta, analiza y compara rostros y atributos faciales, como el sexo, la edad y las emociones. Los casos de uso pueden incluir la verificación de usuarios, la catalogación, el conteo de personas y la seguridad pública.

• Etiquetas personalizadas: cree clasificadores personalizados para detectar objetos específicos para su caso de uso, como logotipos, productos o personajes.

• Propiedades de la imagen: analice las propiedades de la imagen, como la calidad, el color, la nitidez y el contraste.

Análisis de vídeo:

• Detección de objetos, escenas y conceptos: detecta y clasifica objetos, escenas, conceptos y celebridades en los vídeos.

• Detección de texto: detecte y reconozca el texto impreso y manuscrito de los vídeos en varios idiomas.

• Localización de personas: rastrea a las personas identificadas a medida que se mueven por los fotogramas de vídeo.

• Análisis facial: detecte, analice y compare rostros en vídeos en streaming o almacenados.

• Reconocimiento de celebridades: reconoce decenas de miles de celebridades en tus vídeos almacenados en diferentes categorías, como políticos, atletas, actores y músicos.

• Detección de contenido inseguro: detecta contenido explícito, inapropiado y violento en los vídeos.

• Segmentación de vídeo: identifica automáticamente los segmentos de vídeo útiles, como los fotogramas negros y los créditos finales.

• Viveza facial: detecta si un usuario está presente durante la verificación facial.

Casos de uso

Bibliotecas multimedia con capacidad de búsqueda: Rekognition detecta etiquetas, objetos, conceptos y escenas en imágenes y vídeos. Puede hacer que estas etiquetas se puedan buscar en función de este análisis de contenido visual. Útil para crear bibliotecas de imágenes y vídeos con capacidad de búsqueda.

Verificación de la identidad del usuario basada en el rostro: confirme la identidad de los usuarios comparando los rostros de las imágenes con las imágenes de rostros de referencia. Útil para la verificación de identidad en las aplicaciones.

Detección de flacidez facial: Rekognition Face Liveness es una función de aprendizaje automático (ML) totalmente gestionada diseñada para ayudar a los desarrolladores a impedir el fraude durante la verificación de identidad basada en rostros. Esta característica le ayuda a comprobar que un usuario está físicamente presente frente a la cámara y que no es un mal actor que esté falsificando su rostro. El uso de Rekognition Face Liveness puede ayudarle a detectar ataques falsos presentados ante una cámara, como fotos impresas, fotos/vídeos digitales o máscaras 3D. También ayuda a detectar los ataques de suplantación de identidad que eluden la cámara, como los vídeos pregrabados o falsos que se inyectan directamente en el subsistema de captura de vídeo.

Búsqueda facial: con Rekognition, puede buscar rostros que coincidan con los almacenados en un contenedor conocido como colección de rostros en imágenes, vídeos almacenados y vídeos en streaming. Una colección de rostros es un índice de rostros que usted posee y administra. Para buscar personas en función de sus rostros, es necesario indexar los rostros y, a continuación, buscar los rostros.

Detección de contenido inseguro: detecte y filtre contenido explícito, inapropiado y violento en imágenes y vídeos. Utiliza etiquetas para un filtrado detallado en función de las necesidades empresariales. La API de moderación de contenido también devuelve una lista jerárquica de todas las etiquetas detectadas (objetos y conceptos), junto con las puntuaciones de confianza. Estos objetos o etiquetas indican categorías específicas de contenido no seguro, lo que permite filtrar con amplio detalle y administrar grandes volúmenes de contenido generado por los usuarios (UGC); Puede personalizar el resultado de la API de moderación de contenido con adaptadores, que mejoran el rendimiento de imágenes como las que proporciona como datos de entrenamiento.

Detección del equipo de protección personal: detecte el equipo de protección personal en las imágenes para supervisar el cumplimiento de las normas de seguridad en varios sectores. Puede señalar automáticamente las condiciones inseguras detectando equipos inadecuados y recibiendo alertas sobre estas condiciones, lo que puede mejorar el cumplimiento y la formación.

Reconocimiento de celebridades: reconozca a las celebridades en sus imágenes y videos en todas las categorías, como políticos, atletas, actores y músicos. Puedes identificar las apariciones de famosos sin necesidad de proporcionarles sus nombres.

Detección de texto: detecte y extraiga el texto de las imágenes para realizar búsquedas visuales o extraer metadatos. Esto funciona en diferentes fuentes y estilos. Detecta la orientación para manipular el texto de letreros y pancartas.

Etiquetas personalizadas: identifique objetos, conceptos y escenas personalizados específicos para casos de uso empresarial, como la detección de logotipos. Puede entrenar los clasificadores personalizados para que manejen objetos específicos o exclusivos, lo que mejora la precisión de los objetos clave en comparación con los clasificadores generales. Para más información, consulte What is Amazon Rekognition Custom Labels? en la Guía para desarrolladores de Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition.

Ventajas

Integración de un potente análisis de imágenes y vídeos en su aplicación: añada análisis precisos de imágenes y vídeos a las aplicaciones sin necesidad de conocimientos especializados. La API Amazon Rekognition permite el análisis mediante aprendizaje profundo sin necesidad de conocimientos de aprendizaje automático. Puede integrar rápidamente la visión artificial en aplicaciones web, móviles y de dispositivos.

Análisis de imágenes y vídeos basado en el aprendizaje profundo: analiza imágenes y vídeos mediante el aprendizaje profundo para obtener una gran precisión. Amazon Rekognition puede detectar etiquetas, objetos, escenas, rostros y celebridades. Filtra los resultados para incluir o excluir etiquetas específicas.

Análisis de imágenes escalable: analiza millones de imágenes para organizar enormes conjuntos de datos visuales. Se amplía para gestionar el creciente tráfico y las bibliotecas de imágenes. No necesita planificar la capacidad y solo paga por lo que utiliza.

Analice y filtre imágenes en función de sus propiedades: analice y filtre imágenes por propiedades, como la calidad, el color y el contenido visual, y detecte la nitidez, el brillo y el contraste de las imágenes.

Integración con otros AWS servicios: Amazon Rekognition se integra de forma inmediata con S3 y Lambda. Puede llamar a las API de Amazon Rekognition desde Lambda y procesar imágenes en Amazon S3 sin mover datos. Rekognition incorpora escalabilidad y seguridad mediante IAM. AWS

Bajo costo: ay-as-you-go precios IP, sin mínimos ni compromisos. El nivel gratuito está disponible para empezar. Ahorre más a medida que aumente el uso gracias a los precios escalonados. Rentable en comparación con las soluciones internas.

Personalización sencilla: personalice la precisión para su caso de uso con adaptadores. Proporcione imágenes de muestra para entrenar los adaptadores. Mejora la detección de objetos y etiquetas en dominios determinados. Una forma sencilla de personalizar los análisis sin necesidad de experiencia en aprendizaje automático.

Para obtener más información, consulte Preguntas frecuentes sobre Amazon Rekognition.

Amazon Rekognition y aptitud para la HIPAA

Se trata de un servicio compatible con HIPAA. Para obtener más información sobre AWS la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de los Seguros de Salud de los Estados Unidos de 1996 (HIPAA) y el uso de AWS los servicios para procesar, almacenar y transmitir información de salud protegida (PHI), consulte Descripción general de la HIPAA.

¿Es la primera vez que usa Amazon Rekognition?

Si no había usado antes Amazon Rekognition, le recomendamos que lea las siguientes secciones en orden:

1. Cómo funciona Amazon Rekognition— En esta sección se presentan varios componentes de Amazon Rekognition con los que puede trabajar para crear una experiencia. end-to-end

2. Introducción a Amazon Rekognition: en esta sección, configura su cuenta, instala el SDK que refleja el idioma que elija y prueba la API Amazon Rekognition. Para obtener una lista de los lenguajes de programación admitidos por Amazon Rekognition, consulte Uso de Rekognition con un SDK AWS.

3. Trabajar con imágenes: esta sección proporciona información sobre el uso de Amazon Rekognition con imágenes almacenadas en buckets de Amazon S3 e imágenes cargadas a partir de un sistema de archivos local.

4. Cómo trabajar con el análisis de vídeo almacenado: esta sección proporciona información sobre el uso de Amazon Rekognition con vídeos almacenados en un bucket de Amazon S3.

5. Trabajar con eventos de vídeo en streaming: esta sección proporciona información sobre el uso de Amazon Rekognition con vídeos en streaming.