¿Qué es Amazon Rekognition?

Amazon Rekognition facilita la adición de análisis de imágenes y vídeos a sus aplicaciones. Solo tienes que proporcionar una imagen o un vídeo a la API Amazon Rekognition y el servicio podrá:

• Identifique las etiquetas (objetos, conceptos, personas, escenas y actividades) y el texto

• Detecta contenido inapropiado

• Proporcione funciones de análisis facial, comparación de rostros y búsqueda de rostros de alta precisión

Con las API de reconocimiento facial de Amazon Rekognition, puede detectar, analizar y comparar rostros para una amplia variedad de casos de uso, como la verificación de usuarios, la catalogación, el recuento de personas y la seguridad pública.

Amazon Rekognition se basa en la misma tecnología comprobada y altamente escalable de aprendizaje profundo desarrollada por los científicos de visión artificial de Amazon para analizar miles de millones de imágenes y vídeos a diario. Su uso no requiere experiencia en 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. Siempre aprende de los nuevos datos y añadimos continuamente nuevas etiquetas y funciones de comparación facial al servicio.

Para obtener más información, consulte las preguntas frecuentes sobre Amazon Rekognition.

Entre los casos de uso habituales para utilizar Amazon Rekognition se incluyen los siguientes:

• Bibliotecas de imágenes y vídeos con capacidad de búsqueda: Amazon Rekognition permite buscar imágenes y vídeos almacenados para que pueda encontrar las etiquetas (objetos, conceptos y escenas) que aparecen en ellos.

   

• Detección de flacidez facial: Amazon Rekognition Face Liveness es una función de aprendizaje automático (ML) totalmente gestionada diseñada para ayudar a los desarrolladores a impedir el fraude en la verificación de identidad basada en rostros. Esta función 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 ayudarte 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.

   

• Verificación de usuarios basada en rostros: Amazon Rekognition permite que sus aplicaciones confirmen las identidades de los usuarios comparando su imagen en vivo con una imagen de referencia.

   

• Detección y análisis faciales: Amazon Rekognition puede detectar y analizar diferentes componentes y atributos faciales, como expresiones emocionales (como alegría, tristeza o sorpresa), información demográfica (como el sexo o la edad), oclusión facial (cuando gafas de sol oscuras, máscaras, manos, etc. bloquean los ojos, la nariz o la boca de un rostro) y la dirección de la mirada (definida por el tono y la guiñada). Amazon Rekognition puede analizar imágenes y enviar las emociones y los atributos demográficos a Amazon Redshift para que informe periódicamente sobre las tendencias, por ejemplo, en las ubicaciones de las tiendas y situaciones similares. Tenga en cuenta que las predicciones de expresiones emocionales se basan únicamente en la apariencia física del rostro de una persona. No es indicativo del estado emocional interno y Rekognition no debe utilizarse para tomar dicha decisión.

   

• Búsqueda facial: con Amazon 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. La búsqueda de personas por sus rostros requiere dos pasos principales en Amazon Rekognition:

  1. Indexar las caras

  2. Buscar las caras

   

• Detección de equipos de protección personal

  Amazon Rekognition detecta los equipos de protección personal (EPP), como mascarillas, cubiertas para la cabeza y cubiertas para manos, en las personas que aparecen en las imágenes. Puede utilizar la detección de equipos de protección personal cuando la seguridad sea la máxima prioridad. Por ejemplo, sectores como la construcción, la fabricación, la sanidad, el procesamiento de alimentos, la logística y el comercio minorista. Con la detección del EPP, puede detectar automáticamente si una persona lleva puesto un tipo específico de EPP. Puede utilizar los resultados de la detección para enviar una notificación o para identificar los lugares en los que se puedan mejorar las advertencias de seguridad o las prácticas de formación.

   

• Detección de contenido no seguro: Amazon Rekognition puede detectar contenido para adultos y violento en imágenes y vídeos almacenados. Los desarrolladores pueden usar los metadatos devueltos para filtrar contenido inadecuado en función de las necesidades del negocio. Además de marcar una imagen en función de la presencia de contenido no seguro, la API también muestra una lista jerárquica de las etiquetas detectadas (objetos y conceptos), junto con las puntuaciones de confianza. Estos objetos/etiquetas indican categorías específicas de contenido no seguro, lo que permite filtrar y gestionar de forma pormenorizada grandes volúmenes de contenido generado por los usuarios (UGC). por ejemplo, sitios de citas y redes sociales, plataformas de intercambio de datos, blogs y foros, aplicaciones para niños, sitios de comercio electrónico y servicios de entretenimiento y de publicidad online. El resultado de la API de moderación de contenido se puede personalizar con adaptadores, que mejoran el rendimiento de imágenes como las que se proporcionan como datos de entrenamiento.

   

• Reconocimiento de celebridades: Amazon Rekognition puede reconocer a celebridades en las imágenes y los videos suministrados. Amazon Rekognition puede reconocer a miles de celebridades en diversas categorías, como política, deportes, negocios, entretenimiento y medios de comunicación.

   

• Detección de texto: Amazon Rekognition Text in Image le permite reconocer y extraer contenido textual de las imágenes. Texto en imágenes es compatible con la mayoría de las fuentes, incluso las que son muy estilizadas. Es capaz de detectar texto y números en diferentes orientaciones, como los que se suelen utilizar en pancartas y carteles. En las aplicaciones para compartir imágenes y de redes sociales, puede usarlo para habilitar la búsqueda visual basada en un índice de imágenes que contienen las mismas palabras clave. En las aplicaciones multimedia y de entretenimiento, puede catalogar vídeos en función del texto pertinente que aparece en pantalla, como anuncios, noticias, resultados deportivos y subtítulos. Finalmente, en las aplicaciones de seguridad pública, puede identificar vehículos basándose en los números de matrícula de las imágenes tomadas por las cámaras situadas en la vía pública.

   

• Etiquetas personalizadas: con las etiquetas personalizadas Amazon Rekognition, puede identificar las etiquetas (objetos y conceptos) y las escenas en las imágenes que son específicas para las necesidades de su empresa. Por ejemplo, puede encontrar su logotipo en publicaciones de redes sociales, identificar sus productos en los estantes de las tiendas, clasificar piezas de máquinas en una línea de montaje, distinguir plantas en buen estado o infectadas, o detectar sus personajes animados en vídeos. Para obtener más información, consulte ¿Qué son las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition? en la Guía para desarrolladores de etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition.

   

Algunas de las ventajas de usar Amazon Rekognition incluyen:

• Integración de potentes análisis de imágenes y vídeos en sus aplicaciones: no necesita conocimientos de visión artificial ni de aprendizaje profundo para aprovechar el análisis fiable de imágenes y vídeos de Amazon Rekognition. Con la API, puede crear análisis de imágenes y videos en cualquier aplicación web, móvil o de dispositivo conectado.

   

• Análisis de imágenes y vídeos basado en el aprendizaje profundo: Amazon Rekognition utiliza la tecnología de aprendizaje profundo para analizar imágenes con precisión, buscar y comparar rostros en las imágenes y detectar etiquetas (objetos, escenas y conceptos) en sus imágenes y vídeos. Puede analizar las imágenes para detectar la presencia de muchas etiquetas diferentes y, a continuación, filtrar los resultados para incluir o excluir conjuntos de etiquetas o categorías de etiquetas.

   

• Análisis de imágenes escalable: Amazon Rekognition le permite analizar millones de imágenes para poder seleccionar y organizar enormes cantidades de datos visuales.

   

• Analice y filtre imágenes en función de las propiedades de la imagen: Amazon Rekognition le permite analizar las propiedades de las imágenes, como la calidad o los colores. Puede determinar la nitidez, el brillo y el contraste de las imágenes. También puede detectar los colores dominantes en toda la imagen, el primer plano, el fondo y los objetos/etiquetas con cuadros delimitadores.

   

• Integración con otros servicios de AWS: Amazon Rekognition está diseñado para funcionar sin problemas con otros servicios de AWS, como Amazon S3 y. AWS Lambda Puede llamar a la API Amazon Rekognition directamente desde Lambda en respuesta a los eventos de Amazon S3. Como Amazon S3 y Lambda se escalan automáticamente en respuesta a la demanda de su aplicación, puede crear aplicaciones de análisis de imágenes escalables, asequibles y fiables. Por ejemplo, cada vez que una persona llega a su residencia, la cámara de la puerta puede subir una foto del visitante a Amazon S3. Esto activa una función de Lambda que utiliza las operaciones de la API Amazon Rekognition para identificar al huésped. Puede ejecutar el análisis directamente en las imágenes almacenadas en Amazon S3 sin tener que cargar ni mover los datos. Support for AWS Identity and Access Management (IAM) facilita el control seguro del acceso a las operaciones de la API Amazon Rekognition. Con IAM, puede crear y administrar usuarios y grupos de AWS para conceder el acceso adecuado a sus desarrolladores y usuarios finales.

   

• Bajo costo: con Amazon Rekognition, usted paga por las imágenes y los vídeos que analiza y por los metadatos de rostros que almacena. No se requieren pagos mínimos ni compromisos iniciales. Puede empezar de forma gratuita y ahorrar más a medida que crece con el modelo de precios por niveles de Amazon Rekognition.

• Personalización sencilla: algunas API de análisis de imágenes de Amazon Rekognition le permiten mejorar la precisión de la clasificación y detección de objetos mediante la creación de adaptadores entrenados en función de sus propios datos. Puede crear un adaptador adaptado a su caso de uso específico proporcionando imágenes de muestra y anotándolas. A continuación, puede especificar el adaptador al llamar a cualquier operación que lo admita.

Amazon Rekognition y aptitud para la HIPAA

Se trata de un servicio compatible con HIPAA. Para obtener más información acerca de AWS, la ley de responsabilidad y portabilidad de seguros médicos de Estados Unidos de 1996 (HIPAA) y el uso de los servicios de AWS para procesar, almacenar y transmitir información sanitaria protegida (PHI), consulte Información general sobre la HIPAA.

¿Es la primera vez que utiliza Amazon Rekognition?

Si es la primera vez que utiliza 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, configuras tu cuenta, instalas el SDK que refleja el idioma de tu elección y pruebas la API Amazon Rekognition. Para obtener una lista de los lenguajes de programación compatibles con Amazon Rekognition, consulte. Uso de Rekognition con un SDK AWS

3. Trabajando con imágenes— En esta sección se proporciona información sobre el uso de Amazon Rekognition con imágenes almacenadas en buckets de Amazon S3 e imágenes cargadas desde un sistema de archivos local.

4. Trabajando con el análisis de vídeo almacenado— En esta sección se proporciona información sobre el uso de Amazon Rekognition con vídeos almacenados en un bucket de Amazon S3.

5. Trabajando con eventos de vídeo en streaming— En esta sección se proporciona información sobre el uso de Amazon Rekognition con la transmisión de vídeos.