Amazon Rekognition 작동 방식

Amazon Rekognition은 시각적 분석을 위한 두 가지 API 세트를 제공합니다.

• 이미지 분석을 위한 Amazon Rekognition 이미지

• 비디오 분석을 위한 Amazon Rekognition Video

이미지 분석

Amazon Rekognition 이미지를 사용하면 애플리케이션에서 다음을 수행할 수 있습니다.

• 이미지에서 객체, 장면 및 개념을 감지합니다.

• 유명인 알아보기

• 다양한 언어의 텍스트 감지

• 노골적이거나 부적절하거나 폭력적인 콘텐츠 또는 이미지 탐지

• 얼굴과 얼굴 특성 (예: 나이, 감정) 을 감지, 분석 및 비교합니다.

• PPE 존재 여부 감지

사용 사례에는 사진 앱 개선, 이미지 카탈로그 작성, 콘텐츠 조정 등이 포함됩니다.

비디오 분석

Amazon Rekognition Video를 사용하면 애플리케이션에서 다음을 수행할 수 있습니다.

• 비디오 프레임 전반에서 사람과 사물을 추적합니다.

• 사물 인식

• 유명인 알아보기

• 저장된 동영상 및 스트리밍 동영상에서 관심 있는 인물을 검색하세요.

• 얼굴을 분석하여 나이, 감정 등의 속성을 찾아내세요.

• 노골적이거나 부적절하거나 폭력적인 콘텐츠 또는 이미지 탐지

• 타임스탬프 및 세그먼트별로 분석 결과를 집계하고 정렬합니다.

• 스트리밍 비디오에서 사람, 애완동물, 포장물 감지

사용 사례에는 비디오 분석, 비디오 카탈로그 작성, 부적절한 콘텐츠 필터링 등이 포함됩니다.

주요 기능

• 강력한 딥러닝 분석

• 물체, 장면, 얼굴, 텍스트에 대한 높은 정확도의 감지

• 앱에 통합하기 위한 사용하기 쉬운 API

• 데이터에 맞게 조정된 사용자 지정 가능한 모델

• 미디어 라이브러리의 확장 가능한 분석

Amazon Rekognition을 사용하면 사용자 지정 어댑터를 교육하여 특정 딥 러닝 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Rekognition 사용자 지정 중재를 사용하면 사용자 지정 어댑터를 이미지로 학습시켜 Amazon Rekognition의 기본 이미지 분석 모델을 조정할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 중재를 통한 정확도 향상을 참조하십시오.

다음 섹션에서는 Amazon Rekognition이 제공하는 분석 유형과 Amazon Rekognition 이미지 및 Amazon Rekognition 비디오 작업에 대한 개요를 다룹니다. 또한 비스토리지와 스토리지 작업의 차이도 없어집니다.

Amazon Rekognition API를 시연하려면 콘솔에서 Rekognition을 사용해 보는 방법을 다루는 3단계: AWS CLI 및 AWS SDK API 사용 시작하기 를 참조하십시오. AWS

주제

• 분석 유형
• 이미지 및 비디오 작업
• 비스토리지 및 스토리지 API 작업
• 모델 버전 관리