Qu'est-ce qu'Amazon Rekognition ? - Amazon Rekognition

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Qu'est-ce qu'Amazon Rekognition ?

Amazon Rekognition permet d'ajouter facilement des analyses d'images et de vidéos à vos applications. Il vous suffit de fournir une image ou une vidéo à l'API Amazon Rekognition, et le service peut :

  • Identifiez les étiquettes (objets, concepts, personnes, scènes et activités) et le texte

  • Détecter les contenus inappropriés

  • Fournir des fonctionnalités d'analyse faciale, de comparaison de visages et de recherche de visages très précises

Grâce aux API de reconnaissance faciale d'Amazon Rekognition, vous pouvez détecter, analyser et comparer les visages pour une grande variété de cas d'utilisation, notamment la vérification des utilisateurs, le catalogage, le comptage de personnes et la sécurité publique.

Amazon Rekognition est basé sur la même technologie d'apprentissage profond éprouvée et hautement évolutive développée par les spécialistes de la vision par ordinateur d'Amazon pour analyser des milliards d'images et de vidéos par jour. Son utilisation ne nécessite aucune expertise en machine learning. Amazon Rekognition inclut une API easy-to-use simple qui permet d'analyser rapidement tout fichier image ou vidéo stocké dans Amazon S3. Il tire toujours des leçons des nouvelles données, et nous ajoutons continuellement de nouvelles étiquettes et de nouvelles fonctionnalités de comparaison faciale au service.

Pour plus d'informations, consultez les FAQ Amazon Rekognition.

Les cas d'utilisation courants d'Amazon Rekognition sont les suivants :

  • Bibliothèques d'images et de vidéos consultables : Amazon Rekognition rend les images et les vidéos stockées consultables afin que vous puissiez découvrir les étiquettes (objets, concepts et scènes) qui y apparaissent.

     

  • Détection de la vivacité faciale — Amazon Rekognition Face Liveness est une fonctionnalité d'apprentissage automatique (ML) entièrement gérée conçue pour aider les développeurs à prévenir les fraudes lors de la vérification d'identité basée sur le visage. Cette fonctionnalité vous permet de vérifier qu'un utilisateur est physiquement présent devant la caméra et qu'il ne s'agit pas d'un mauvais acteur qui usurpe son visage. L'utilisation de Rekognition Face Liveness peut vous aider à détecter les attaques frauduleuses présentées à un appareil photo, telles que des photos imprimées, des photos/vidéos numériques ou des masques 3D. Il permet également de détecter les attaques frauduleuses qui contournent une caméra, telles que les vidéos préenregistrées ou les vidéos deepfake injectées directement dans le sous-système de capture vidéo.

     

  • Vérification des utilisateurs basée sur le visage : Amazon Rekognition permet à vos applications de confirmer l'identité des utilisateurs en comparant leur image en direct à une image de référence.

     

  • Détection et analyse des visages : Amazon Rekognition peut détecter et analyser différents éléments et attributs faciaux, tels que : les expressions émotionnelles (joie, tristesse ou surprise), les informations démographiques (comme le sexe ou l'âge), l'occlusion du visage (lorsque les yeux, le nez et/ou la bouche d'un visage sont obstrués par des lunettes de soleil noires, un masque, des mains, etc.) et la direction du regard (définie par le ton et le lacet). Amazon Rekognition peut analyser des images et envoyer les caractéristiques émotionnelles et démographiques à Amazon Redshift pour des rapports périodiques sur les tendances, notamment en ce qui concerne les emplacements des magasins et des scénarios similaires. Il convient de noter que la prédiction d'une expression émotionnelle est uniquement basée sur l'apparence physique du visage d'une personne. Cela n'indique pas son état émotionnel intérieur, et Rekognition ne doit pas être utilisé dans ce but.

     

  • Recherche faciale : avec Amazon Rekognition, vous pouvez rechercher dans des images, des vidéos stockées et des vidéos en streaming des visages correspondant à ceux stockés dans un conteneur appelé collection de visages. Une collection de visages est un index de visages que vous possédez et gérez. La recherche de personnes en fonction de leur visage nécessite deux étapes principales dans Amazon Rekognition :

    1. Indexer les visages.

    2. Consulter les visages.

     

  • Détection des équipements de protection individuelle

    Amazon Rekognition détecte les équipements de protection individuelle (EPI) tels que les couvre-visages, les couvre-chefs et les couvre-mains sur les personnes présentes sur les images. Vous pouvez utiliser la détection EPI lorsque la sécurité est la priorité absolue. Par exemple, des secteurs tels que la construction, la fabrication, les soins de santé, la transformation des aliments, la logistique et le commerce de détail. Grâce à la détection de l'EPI, vous pouvez détecter automatiquement si une personne porte un type spécifique d'EPI. Vous pouvez utiliser les résultats de détection pour envoyer une notification ou pour identifier les endroits où les avertissements de sécurité ou les pratiques de formation peuvent être améliorés.

     

  • Détection des contenus non sécurisés : Amazon Rekognition peut détecter le contenu violent et réservé aux adultes dans les images et les vidéos stockées. Les développeurs peuvent alors utiliser les métadonnées générées pour filtrer le contenu inapproprié en fonction des besoins de leur entreprise. En plus de signaler une image en fonction de la présence d'un contenu dangereux, l'API renvoie également une liste hiérarchique de toutes les étiquettes détectées (objets et concepts), ainsi que des scores de confiance. Ces objets/étiquettes indiquent des catégories spécifiques de contenus dangereux, ce qui permet un filtrage granulaire et une gestion de gros volumes de contenu généré par les utilisateurs (UGC). Par exemple, les sites sociaux et de rencontres, les plateformes de partage de photos, les blogs et les forums, les applications pour enfant, les sites de commerce électronique, les services de divertissement et de publicité en ligne. La sortie de l'API de modération de contenu peut être personnalisée à l'aide d'adaptateurs, qui améliorent les performances des images telles que celles que vous fournissez sous forme de données d'entraînement.

     

  • Reconnaissance des célébrités — Amazon Rekognition peut reconnaître les célébrités sur les images et les vidéos fournies. Amazon Rekognition peut reconnaître des milliers de célébrités dans de nombreuses catégories, telles que la politique, le sport, les affaires, le divertissement et les médias.

     

  • Détection de texte — Amazon Rekognition Text in Image vous permet de reconnaître et d'extraire du contenu textuel à partir d'images. Text in Image prend en charge la plupart des polices, y compris celles très stylisées. Cette fonction permet de détecter du texte et des chiffres différemment orientés, comme c'est habituellement le cas sur les bannières et les affiches. Dans les applications de partage d'images et de réseaux sociaux, vous pouvez l'utiliser pour activer la recherche visuelle sur la base d'un index d'images contenant les mêmes mots-clés. Dans les applications de médias et de divertissement, vous pouvez cataloguer les vidéos en fonction du texte qui vous intéresse à l'écran, notamment les publicités, les actualités, les résultats sportifs ou encore les sous-titres. Enfin, dans les applications de sécurité publique, vous pouvez identifier des véhicules à partir de leur numéro d'immatriculation, grâce aux images prises par les caméras de surveillance urbaines.

     

  • Étiquettes personnalisées : avec les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition, vous pouvez identifier les étiquettes (objets et concepts) et les scènes dans les images qui sont spécifiques aux besoins de votre entreprise. Par exemple, vous pouvez rechercher votre logo sur les réseaux sociaux, identifier vos produits dans les magasins, classer les pièces de votre machine dans une chaîne de montage, distinguer les plantes vertueuses des plantes nuisibles ou détecter vos personnages animés dans des vidéos. Pour plus d'informations, consultez Qu'est-ce que les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition ? dans le guide du développeur des étiquettes personnalisées Amazon Rekognition.

     

Certains des avantages liés à l'utilisation d'Amazon Rekognition incluent :

  • Intégrer une puissante analyse d'images et de vidéos à vos applications : vous n'avez pas besoin d'une expertise en vision par ordinateur ou en apprentissage profond pour tirer parti de la fiabilité de l'analyse d'images et de vidéos d'Amazon Rekognition. Avec l'API, vous pouvez intégrer l'analyse d'images et de vidéos dans n'importe quelle application Web, mobile ou pour appareil connecté.

     

  • Analyse d'images et de vidéos basée sur le deep learning : Amazon Rekognition utilise une technologie d'apprentissage en profondeur pour analyser avec précision les images, trouver et comparer des visages dans les images et détecter les étiquettes (objets, scènes et concepts) présentes dans vos images et vidéos. Vous pouvez analyser les images pour détecter la présence de nombreuses étiquettes différentes, puis filtrer les résultats pour inclure et/ou exclure des ensembles d'étiquettes ou des catégories d'étiquettes.

     

  • Analyse d'images évolutive : Amazon Rekognition vous permet d'analyser des millions d'images afin de sélectionner et d'organiser d'énormes quantités de données visuelles.

     

  • Analysez et filtrez les images en fonction de leurs propriétés : Amazon Rekognition vous permet d'analyser les propriétés des images telles que la qualité ou les couleurs. Vous pouvez déterminer la netteté, la luminosité et le contraste des images. Vous pouvez également détecter les couleurs dominantes dans l'ensemble de l'image, au premier plan, en arrière-plan et dans les objets/étiquettes dotés de cadres de délimitation.

     

  • Intégration avec d'autres services AWS — Amazon Rekognition est conçu pour fonctionner parfaitement avec d'autres services AWS tels qu'Amazon S3 et. AWS Lambda Vous pouvez appeler l'API Amazon Rekognition directement depuis Lambda en réponse à des événements Amazon S3. Amazon S3 et Lambda évoluant automatiquement en fonction de la demande de votre application, vous pouvez créer des applications d'analyse d'images évolutives, abordables et fiables. Par exemple, chaque fois qu'une personne arrive chez vous, la caméra de votre porte peut télécharger une photo du visiteur sur Amazon S3. Cela déclenche une fonction Lambda qui utilise les opérations de l'API Amazon Rekognition pour identifier votre invité. Vous pouvez exécuter une analyse directement sur des images stockées dans Amazon S3 sans avoir à charger ou à déplacer les données. Support for AWS Identity and Access Management (IAM) facilite le contrôle sécurisé de l'accès aux opérations de l'API Amazon Rekognition. À l'aide d'IAM, vous pouvez créer et gérer des utilisateurs et des groupes AWS afin d'accorder l'accès approprié à vos développeurs et utilisateurs finaux.

     

  • Faible coût : avec Amazon Rekognition, vous payez pour les images et vidéos que vous analysez, ainsi que pour les métadonnées des visages que vous stockez. Il n'y a pas de tarif minimum ni aucun engagement initial. Vous pouvez démarrer gratuitement et économiser davantage au fur et à mesure de votre croissance grâce au modèle de tarification échelonnée d'Amazon Rekognition.

  • Personnalisation simple : certaines API d'analyse d'images Amazon Rekognition vous permettent d'améliorer la précision de la classification et de la détection des objets en créant des adaptateurs entraînés sur vos propres données. Vous créez un adaptateur adapté à votre cas d'utilisation spécifique en fournissant et en annotant des exemples d'images. Vous pouvez ensuite spécifier l'adaptateur lorsque vous appelez une opération qui le prend en charge.

Amazon Rekognition et éligibilité à la loi HIPAA

Il s'agit d'un service admissible en vertu de la loi HIPAA. Pour plus d'informations sur AWS, la loi américaine HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) de 1996 et sur l'utilisation des services AWS pour le traitement, le stockage et la transmission des informations protégées relatives à la santé (PHI), veuillez consulter Présentation de la loi HIPAA.

Utilisez-vous Amazon Rekognition pour la première fois ?

Si vous utilisez Amazon Rekognition pour la première fois, nous vous recommandons de lire les sections suivantes dans l'ordre :

  1. Comment fonctionne Amazon Rekognition— Cette section présente les différents composants Amazon Rekognition que vous utilisez pour créer une expérience. end-to-end

  2. Commencer à utiliser Amazon Rekognition— Dans cette section, vous configurez votre compte, installez le SDK correspondant à la langue de votre choix et testez l'API Amazon Rekognition. Pour obtenir la liste des langages de programmation pris en charge par Amazon Rekognition, consultez. Utilisation de la Rekognition avec un SDK AWS

  3. Travailler avec des images— Cette section fournit des informations sur l'utilisation d'Amazon Rekognition avec des images stockées dans des compartiments Amazon S3 et des images chargées depuis un système de fichiers local.

  4. Utilisation de l'analyse vidéo enregistrée— Cette section fournit des informations sur l'utilisation d'Amazon Rekognition avec des vidéos stockées dans un compartiment Amazon S3.

  5. Utilisation d'événements vidéo en streaming— Cette section fournit des informations sur l'utilisation d'Amazon Rekognition avec des vidéos en streaming.