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Tipos de análise
A seguir estão os tipos de análise que a API Amazon Rekognition Image e a API Amazon Rekognition Video podem realizar. Para obter informações sobre as APIs, consulte Operações de imagem e vídeo.
A tabela a seguir lista as operações que você precisa usar com relação ao tipo de mídia com a qual você está trabalhando e seu caso de uso:
Rótulos
Um rótulo se refere a qualquer um dos seguintes: objetos (por exemplo, flor, árvore ou mesa), eventos (por exemplo, um casamento, formatura ou festa de aniversário), conceitos (por exemplo, paisagem, noite e natureza) ou atividades (por exemplo, correr ou jogar basquete). O Amazon Rekognition pode detectar rótulos em imagens e vídeos. Para ter mais informações, consulte Detectando objetos e conceitos.
O Rekognition pode detectar uma grande lista de rótulos na imagem e no vídeo armazenado. O Rekognition também pode detectar um pequeno número de rótulos no streaming de vídeo.
Use as seguintes operações para detectar rótulos com base no seu caso de uso:
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Para detectar rótulos em imagens: Use DetectLabels. Você pode identificar as propriedades da imagem, como as cores dominantes e a qualidade da imagem. Para conseguir isso, use DetectLabelswith
IMAGE_PROPERTIEScomo parâmetro de entrada. -
Para detectar marcadores em vídeos armazenados: Use StartLabelDetection. A detecção de cores e qualidade de imagem dominantes não é suportada no vídeo armazenado.
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Para detectar rótulos em streaming de vídeo: Use CreateStreamProcessor. A detecção de cores e qualidade de imagem dominantes não é suportada para streaming de vídeo.
Você pode especificar quais tipos de rótulos deseja retornar para a detecção de rótulos de imagens e vídeos armazenados usando opções de filtragem inclusivas e exclusivas.
Etiquetas personalizadas
Os Amazon Rekognition Custom Labels podem identificar objetos e cenas em imagens que são específicos para suas necessidades comerciais treinando um modelo de aprendizado de máquina. Por exemplo, é possível treinar um modelo para detectar logotipos ou detectar peças de máquinas de engenharia em uma linha de montagem.
nota
Para obter informações sobre as Amazon Rekognition Custom Labels, consulte o Guia do desenvolvedor de Amazon Rekognition Custom Labels.
O Amazon Rekognition fornece um console que você usa para criar, treinar, avaliar e executar um modelo de aprendizado de máquina. Para mais informações, veja Conceitos básicos dos Amazon Rekognition Custom Labels no Guia de desenvolvimento de Amazon Rekognition Custom Labels. Você também pode usar a API Amazon Rekognition Custom Labels para treinar e executar um modelo. Para obter mais informações, consulte Conceitos básicos do Amazon Rekognition Custom Labels SDK no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition. CustomLabels
Para analisar imagens usando um modelo treinado, use DetectCustomLabels.
Detecção de vivacidade facial
O Amazon Rekognition Face Liveness pode ajudar você a verificar se um usuário que está passando pela verificação de identidade facial está fisicamente presente na frente da câmera e não é um malfeitor falsificando o rosto do usuário. Ele detecta ataques falsos que são apresentados a uma câmera e ataques que ignoram uma câmera. Um usuário pode concluir uma verificação de vivacidade facial tirando uma pequena selfie em vídeo, e uma pontuação de vivacidade é retornada para a verificação. A vivacidade facial é determinada com um cálculo probabilístico e uma pontuação de confiança (entre 0 e 100) é retornada após a verificação. Quanto maior a pontuação, maior a confiança de que a pessoa que recebe o cheque está viva.
Para obter mais informações sobre o Face Liveness, consulte Detectando a vivacidade da face.
Detecção e análise facial
O Amazon Rekognition pode detectar rostos em imagens e vídeos armazenados. Com o Amazon Rekognition, você pode obter informações sobre:
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Onde os rostos são detectados em uma imagem ou vídeo
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Marcos faciais, como a posição dos olhos
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A presença de oclusão facial nas imagens
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Emoções detectadas, como felicidade ou tristeza
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Direção do olhar de uma pessoa em imagens
Você também pode interpretar informações demográficas, como sexo ou idade. Você pode comparar um rosto em uma imagem com rostos detectados em outra imagem. Informações sobre faces também podem ser armazenadas para recuperação posterior. Para ter mais informações, consulte Detectando e analisanda faces.
Para detectar faces em imagens, use DetectFaces. Para detectar faces em vídeos armazenados, use StartFaceDetection.
Pesquisa facial
O Amazon Rekognition pode pesquisar rostos. As informações faciais são indexadas em um contêiner conhecido como uma coleção. As informações da face na coleção podem ser então correspondidas com as faces detectadas em imagens, vídeos armazenados e streaming de vídeo. Para obter mais informações, Pesquisa de faces em uma coleção.
Para pesquisar faces conhecidas em imagens, use DetectFaces. Para pesquisar faces conhecidas em vídeos armazenados, use StartFaceDetection. Para pesquisar faces conhecidas em streaming de vídeo, use CreateStreamProcessor.
Tráfego de pessoas
O Amazon Rekognition pode rastrear os caminhos das pessoas detectadas em um vídeo armazenado. O Amazon Rekognition Video fornece rastreamento de caminhos, detalhes faciais e informações de localização no quadro para pessoas detectadas em um vídeo. Para ter mais informações, consulte Pessoas trafegando.
Para detectar pessoas em vídeos armazenados, use StartPersonTracking.
Equipamento de proteção individual
O Amazon Rekognition pode detectar equipamentos de proteção individual (EPI) usados por pessoas detectadas em uma imagem. O Amazon Rekognition detecta coberturas faciais, protetores para mãos e coberturas para a cabeça. O Amazon Rekognition prevê se um item de EPI cobre a parte apropriada do corpo. Você também pode obter caixas delimitadoras para pessoas detectadas e itens de EPI. Para ter mais informações, consulte Detecção de equipamento de proteção individual.
Para detectar PPE em imagens, use DetectProtectiveEquipment.
Celebridades
O Amazon Rekognition pode reconhecer milhares de celebridades em imagens e vídeos armazenados. É possível obter informações sobre onde a face de uma celebridade está localizada em uma imagem, pontos de referência faciais e a pose da face de uma celebridade. Você pode obter informações de rastreamento de celebridades conforme elas aparecem em um vídeo armazenado. Você também pode obter mais informações sobre uma celebridade reconhecida, como a emoção expressa e a apresentação do gênero. Para ter mais informações, consulte Reconhecendo celebridades.
Para reconhecer celebridades em imagens, use RecognizeCelebrities. Para reconhecer celebridades em vídeos armazenados, use StartCelebrityRecognition.
Detecção de texto
O Amazon Rekognition Text in Image pode detectar texto em imagens e convertê-lo em texto legível por máquina. Para ter mais informações, consulte Detectar texto.
Para detectar texto em imagens, use DetectText.
Conteúdo impróprio ou ofensivo
O Amazon Rekognition pode analisar imagens e vídeos armazenados para conteúdo adulto e violento. Para ter mais informações, consulte Como moderar um conteúdo.
Para detectar imagens desprotegidas, use DetectModerationLabels. Para detectar vídeos armazenados desprotegidos, use StartContentModeration.
Personalização
Certas APIs de análise de imagem oferecidas pelo Rekognition permitem que você aprimore a precisão dos modelos de aprendizado profundo criando adaptadores personalizados treinados com base em seus próprios dados. Os adaptadores são componentes que se conectam ao modelo pré-treinado de aprendizado profundo do Rekognition, aprimorando sua precisão com conhecimento de domínio baseado em suas imagens. Você treina um adaptador para atender às suas necessidades fornecendo e anotando imagens de amostra.
Depois de criar um adaptador, você recebe um AdapterId. Você pode fornecer isso AdapterId a uma operação para especificar que deseja usar o adaptador que você criou. Por exemplo, você fornece o AdapterId para a DetectModerationLabelsAPI para análise síncrona de imagens. Fornecendo o AdapterId como parte da solicitação, o Rekognition o usará automaticamente para aprimorar as previsões de suas imagens. Isso permite que você aproveite os recursos do Rekognition enquanto o personaliza para atender às suas necessidades.
Você também tem a opção de obter previsões para imagens em massa com a StartMediaAnalysisJobAPI. Consulte Análise em massa para obter mais informações.
Você pode avaliar a precisão das operações do Rekognition fazendo upload de imagens para o console do Rekognition e executando análises nessas imagens. O Rekognition fará anotações em suas imagens usando o recurso selecionado e, em seguida, você poderá revisar as previsões usando as previsões verificadas para determinar quais rótulos se beneficiariam com a criação de um adaptador.
Atualmente, você pode usar adaptadores com o. DetectModerationLabels Para obter mais informações sobre como criar e usar adaptadores, consulte Aprimorando a precisão com moderação personalizada.
Análise em massa
O Rekognition Bulk Analysis permite processar uma grande coleção de imagens de forma assíncrona usando um arquivo de manifesto junto com a operação. StartMediaAnalysisJob Consulte Análise em massa para obter mais informações.
