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Amazon Rekognition

Amazon Rekognition 的优势

无需从头开始构建机器学习（ML）模型和基础设施，即可将预先训练或可自定义的计算机视觉 API 快速添加到您的应用程序中。

在几秒钟内分析数以百万计的图像、视频流和存储的视频，并利用人工智能增强人工审查任务。

借助完全托管式 AI 功能，根据您的业务需求进行纵向扩展和缩减，并且只需为您分析的图像和视频付费。

为何选择 Amazon Rekognition？

了解 Amazon Rekognition 如何帮助您的业务和开发团队处理您最紧迫的计算机视觉需求，无需机器学习技能且成本更低。

功能

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人脸活动

可在面部验证期间检测出真实用户，并在几秒钟内阻止使用欺诈手段的不法分子。
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A woman smiling, with annotated AI predictions highlighting attributes such as 'female', 'eyes are open', 'happy', and 'smiling' along with their confidence percentages.

面孔检测和分析

检测图像和视频中出现的面孔，并识别每张面孔的属性，如睁开的双眼、是否佩戴眼镜和面部毛发。
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自定义标签

使用自动机器学习（AutoML）检测品牌徽标等自定义对象，只需 10 张图像即可训练您的模型。
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A group of marathon runners competing in a race, each wearing numbered race bibs and athletic attire. The participants are running closely together outdoors on a bright day.

文本检测

从路牌、社交媒体帖子和产品包装的图像和视频中提取歪斜和扭曲的文本。
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更多功能

A person riding a mountain bike on rocky terrain in the outdoors, with mountains and a dramatic sky in the background. Overlay text displays AI-generated labels such as 'person', 'mountain bike', 'rock', 'outdoors', and 'crest' with confidence percentages.

标签

检测物体、场景、活动、地标、主色和图像质量。
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名人识别

识别知名人士，为媒体、营销和广告给照片和录像编目录。
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视频片段检测

检测视频中的关键片段，如黑帧、片头或片尾字幕、镜头号码牌、彩色和镜头。
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使用案例

根据通用或特定于业务的标准和实践，快速、准确地识别图像和视频资产中的不安全或不适宜的内容。

在您的用户引导和身份验证工作流程中使用面部比较和分析，以远程验证已选择加入的用户的身份。

自动检测关键视频片段，以减少视频广告插入、内容运营和内容制作的时间、精力和成本。

在直播视频流式传输中检测到所需对象时，及时发出可操作的提示。创建家居自动化体验，例如在检测到人时自动开灯。