A Amazon oferece um grande número de serviços em nuvem para indivíduos e organizações. Os serviços da AWS oferecem poder computacional, hospedagem de dados, gerenciamento centralizado, segurança robusta, aprendizado de máquina, inteligência artificial e visão computacional. Amazon Rekognition é um desses serviços que oferece soluções de visão computacional.
Este artigo explicará o Amazon Rekognition, seus recursos, casos de uso e limitações.
O que é o Amazon Rekognition (AMS SSPS)?
O Amazon Rekognition oferece recursos avançados de visão computacional. Os desenvolvedores podem utilizar o serviço de nuvem poderoso e totalmente gerenciado do Amazon Rekognition para obter insights valiosos sobre imagens e vídeos para desenvolver aplicativos que detectem objetos, pessoas, textos ou atividades com mais facilidade. Ele usa algoritmos de aprendizagem profunda para fins de análise visual que aprimoram as funcionalidades de aplicativos ou sistemas.
Vamos entender como funciona:
Como funciona o Amazon Rekognition (AMS SSPS)?
Um vídeo é selecionado no bucket S3 e processado por uma função Lambda que, por sua vez, chama a API Rekognition para moderação de vídeo. Depois disso, o resultado é salvo no bucket S3. Veja a imagem abaixo para obter ajuda visual na compreensão da moderação de vídeo usando o Amazon Rekognition:
Vejamos os principais recursos do Amazon Rekognition.
Quais são os principais recursos do Amazon Rekognition?
Alguns dos principais recursos do Amazon Rekognition são:
- Detecção de objetos e cenas
- Análise Facial
- Reconhecimento de texto
- Moderação de conteúdo
- Monitorando
- Etiquetas personalizadas
Vamos discutir isso em detalhes.
Detecção de objetos e cenas
Ele pode detectar pessoas, animais, veículos, ambientes internos e muito mais. Suas capacidades de reconhecimento contam com uma seleção impressionante de pessoas, animais, veículos e utensílios domésticos.
Análise Facial
O Rekognition fornece recursos de análise facial, como reconhecimento facial, comparação facial, análise de atributos, detecção de pontos de referência para verificação ou autenticação do usuário e fins de análise emocional. Este recurso também pode ser utilizado para aplicações de verificação de usuários e detecção de emoções.
Reconhecimento de texto
O reconhecimento torna o texto em imagens e vídeos facilmente reconhecível. Inclui textos impressos em vários idiomas, manuscritos, bem como textos apresentados a partir de múltiplas orientações.
Moderação de conteúdo
O Rekognition pode ajudar a gerenciar e filtrar imagens e vídeos inadequados ou inseguros enviados pelos usuários. Ajuda a garantir que a mídia esteja em conformidade com os padrões da comunidade, ao mesmo tempo que protege contra materiais ofensivos ou sensíveis.
Monitorando
O Rekognition fornece recursos de rastreamento facial e de pessoas que permitem aos desenvolvedores detectar rapidamente indivíduos em um stream de vídeo enquanto eles se movem pela tela.
Etiquetas personalizadas
O Rekognition permite que os desenvolvedores treinem modelos personalizados que reconhecem objetos ou cenas específicas relevantes para seus aplicativos. Isso lhes dá maior controle e flexibilidade ao treinar modelos do Rekognition para detecção de rótulos personalizados.
Quais são os casos de uso do Amazon Rekognition?
Por ser uma ferramenta de visão computacional, teria alguns casos de uso importantes, senão muitos. Alguns deles são:
- Análise Facial
- Análise de imagem e vídeo
- Moderação de imagem
- Análise de vídeo em tempo real
Vamos discutir isso em detalhes.
Análise Facial
Os recursos de análise facial do Rekognition permitem que os desenvolvedores realizem reconhecimento facial, análise de atributos e tarefas de comparação com facilidade.
Moderação de imagem
Os desenvolvedores que usam a API para moderação de conteúdo podem detectar e filtrar imagens em busca de material impróprio que não esteja em conformidade com os padrões de segurança, garantindo que permaneça aceitável.
Análise de imagem e vídeo
Os desenvolvedores podem utilizar a API do Rekognition para enviar imagens ou fluxos de vídeo para análise. O Rekognition processa os dados visuais e retorna respostas no formato JSON com dados sobre objetos detectados, rostos, texto, etc.
Análise Facial
Os recursos de análise facial do Rekognition permitem que os desenvolvedores realizem reconhecimento facial, análise de atributos e tarefas de comparação com facilidade.
Análise de vídeo em tempo real
Os desenvolvedores podem aproveitar os recursos de análise de vídeo do Rekognition para rastrear indivíduos e identificar atividades em fluxos de vídeo em tempo real – perfeito para aplicações de segurança ou vigilância
Quais são as limitações do Amazon Rekognition?
Existem algumas limitações do Rekognition junto com seus benefícios. Alguns deles são:
Vamos entender essas limitações em detalhes.
Precisão e preconceito
O Rekognition tem algumas limitações e preconceitos de precisão, como qualquer sistema de visão computacional. Ao projetar aplicativos que dependem de análise visual, os desenvolvedores devem ter isso em mente como parte da equação.
Privacidade e conformidade de dados
Os desenvolvedores que criam aplicativos que envolvem reconhecimento facial ou dados pessoais devem fazê-lo de acordo com os regulamentos relevantes.
Complexidade de integração
Embora o Rekognition forneça uma solução visual de aprendizado de máquina, a integração ainda pode exigir mais tempo e conhecimento para ser implementada.
Tudo se resumia ao Amazon Rekognition, seus recursos, casos de uso e limitações.
Conclusão
Amazon Rekognition é um serviço avançado de visão computacional em nuvem da AWS. Ele faz análises poderosas de visão computacional. Funciona com imagens e vídeos para detecção e rotulagem de objetos. Este artigo explicou detalhadamente o Amazon Rekognition, seu funcionamento, uso e limitações.