Amazon ofrece una gran cantidad de servicios en la nube para individuos y organizaciones. Los servicios de AWS ofrecen potencia computacional, alojamiento de datos, administración centralizada, seguridad sólida, aprendizaje automático, inteligencia artificial y visión por computadora. Amazon Rekognition es uno de estos servicios que ofrece soluciones de visión por computadora.
Este artículo explicará Amazon Rekognition, sus características, casos de uso y limitaciones.
¿Qué es el reconocimiento de Amazon (AMS SSPS)?
Amazon Rekognition proporciona capacidades avanzadas de visión por computadora. Los desarrolladores pueden utilizar el potente y totalmente administrado servicio en la nube de Amazon Rekognition para obtener información valiosa sobre imágenes y videos para desarrollar aplicaciones que detecten objetos, personas, texto o actividades más fácilmente. Utiliza algoritmos de aprendizaje profundo con fines de análisis visual que mejoran las aplicaciones o las funcionalidades de los sistemas.
Entendamos cómo funciona:
¿Cómo funciona Amazon Rekognition (AMS SSPS)?
Se selecciona un video del depósito S3 que es procesado por una función Lambda que a su vez llama a la API de Rekognition para moderación de video. Después de esto, el resultado se guarda en el depósito de S3. Vea la imagen a continuación para obtener ayuda visual para comprender la moderación de videos mediante Amazon Rekognition:
Vayamos a las características clave de Amazon Rekognition.
¿Cuáles son las características clave de Amazon Rekognition?
Algunas de las características clave de Amazon Rekognition son:
- Detección de objetos y escenas
- Análisis facial
- Reconocimiento de texto
- Moderación de contenido
- Seguimiento
- Etiquetas personalizadas
Analicemos esto en detalle.
Detección de objetos y escenas
Puede detectar personas, animales, vehículos, entornos interiores y más. Sus capacidades de reconocimiento tienen una impresionante selección de personas, animales, vehículos y artículos para el hogar.
Análisis facial
Rekognition proporciona capacidades de análisis facial como reconocimiento facial, comparación de rostros, análisis de atributos, detección de puntos de referencia para verificación o autenticación de usuarios y análisis de emociones. Esta función también se puede utilizar para aplicaciones de verificación de usuarios y detección de emociones.
Reconocimiento de texto
Rekognition hace que el texto de imágenes y vídeos sea fácilmente reconocible. Incluye textos impresos en varios idiomas, escritos manuscritos, así como textos presentados desde múltiples orientaciones.
Moderación de contenido
Rekognition puede ayudar a administrar y filtrar imágenes y videos inapropiados o inseguros subidos por los usuarios. Ayuda a garantizar que los medios cumplan con los estándares de la comunidad y al mismo tiempo protegen contra materiales ofensivos o sensibles.
Seguimiento
Rekognition proporciona capacidades de seguimiento de rostros y personas que permiten a los desarrolladores detectar rápidamente personas dentro de una transmisión de video mientras se mueven por la pantalla.
Etiquetas personalizadas
Rekognition permite a los desarrolladores entrenar modelos personalizados que reconozcan objetos o escenas específicas relevantes para sus aplicaciones. Les brinda mayor control y flexibilidad al entrenar modelos de Rekognition para la detección de etiquetas personalizadas.
¿Cuáles son los casos de uso de Amazon Rekognition?
Como es una herramienta de visión por computadora, tendría algunos casos de uso importantes, si no muchos. Algunos de estos son:
- Análisis facial
- Análisis de Imagen y Vídeo
- Moderación de imágenes
- Análisis de vídeo en tiempo real
Analicemos esto en detalle.
Análisis facial
Las capacidades de análisis facial de Rekognition permiten a los desarrolladores realizar tareas de reconocimiento facial, análisis de atributos y comparación con facilidad.
Moderación de imágenes
Los desarrolladores que utilizan la API para moderar contenido pueden detectar y filtrar imágenes en busca de material inapropiado que no cumpla con los estándares de seguridad, garantizando que siga siendo aceptable.
Análisis de Imagen y Vídeo
Los desarrolladores pueden utilizar la API de Rekognition para enviar imágenes o transmisiones de video para su análisis. Rekognition procesa los datos visuales y devuelve respuestas en formato JSON con datos sobre objetos, caras, texto, etc. detectados.
Análisis facial
Las capacidades de análisis facial de Rekognition permiten a los desarrolladores realizar tareas de reconocimiento facial, análisis de atributos y comparación con facilidad.
Análisis de vídeo en tiempo real
Los desarrolladores pueden aprovechar las capacidades de análisis de video de Rekognition para rastrear personas e identificar actividades en transmisiones de video en tiempo real, perfecto para aplicaciones de seguridad o vigilancia.
¿Cuáles son las limitaciones de Amazon Rekognition?
Existen algunas limitaciones de Rekognition junto con sus beneficios. Algunos de estos son:
Entendamos estas limitaciones en detalle.
Precisión y sesgo
El reconocimiento tiene algunas limitaciones y sesgos de precisión como cualquier sistema de visión por computadora. Al diseñar aplicaciones que dependen del análisis visual, los desarrolladores deben tenerlo en cuenta como parte de la ecuación.
Privacidad y cumplimiento de datos
Los desarrolladores que creen aplicaciones que impliquen reconocimiento facial o datos personales deben hacerlo de acuerdo con las regulaciones pertinentes.
Complejidad de la integración
Aunque Rekognition proporciona una solución visual de aprendizaje automático, la integración aún puede requerir más tiempo y experiencia para implementarse.
Se trataba de Amazon Rekognition, sus características, casos de uso y limitaciones.
Conclusión
Amazon Rekognition es un servicio avanzado de visión por computadora en la nube de AWS. Realiza un potente análisis de visión por computadora. Funciona con imágenes y vídeos para la detección y etiquetado de objetos. Este artículo explica exhaustivamente Amazon Rekognition, su funcionamiento, uso y limitaciones.