אמזון מציעה מספר רב של שירותי ענן עבור אנשים וארגונים. שירותי AWS מציעים כוח חישוב, אירוח נתונים, ניהול מרכזי, אבטחה חזקה, למידת מכונה, בינה מלאכותית וראייה ממוחשבת. Amazon Rekognition הוא אחד מהשירותים הללו שמציע פתרונות ראייה ממוחשבת.
מאמר זה יסביר את Amazon Rekognition, התכונות שלה, מקרי השימוש והמגבלות שלה.
מהי זיהוי אמזון (AMS SSPS)?
Amazon Rekognition מספקת יכולות ראייה ממוחשבת מתקדמות. מפתחים יכולים להשתמש בשירות הענן החזק והמנוהל במלואו של Amazon Rekognition כדי לקבל תובנות חשובות לגבי תמונות וסרטונים כדי לפתח יישומים שמזהים אובייקטים, אנשים, טקסט או פעילויות ביתר קלות. הוא משתמש באלגוריתמי למידה עמוקה למטרות ניתוח חזותי אשר משפרים את הפונקציונליות של יישומים או מערכות.
תן לנו להבין איך זה עובד:
כיצד פועלת זיהוי אמזון (AMS SSPS)?
סרטון נבחר מתוך דלי S3 שמעובד על ידי פונקציית Lambda אשר בתורה קוראת ל-Rekognition API לניהול וידאו. לאחר מכן, התוצאה נשמרת בדלי S3. צפה בתמונה למטה לקבלת עזרה ויזואלית בהבנת ניהול וידאו באמצעות אמזון זיהוי:
הבה נעבור לתכונות המפתח של אמזון זיהוי.
מהן התכונות העיקריות של זיהוי אמזון?
חלק מהמאפיינים העיקריים של אמזון הכרה הם:
- זיהוי עצמים וסצינות
- ניתוח פנים
- זיהוי טקסט
- ניהול תוכן
- מעקב
- תוויות מותאמות אישית
הבה נדון באלה בפירוט.
זיהוי עצמים וסצינות
זה יכול לזהות אנשים, בעלי חיים, כלי רכב, הגדרות פנימיות ומעבר לכך. ליכולות הזיהוי שלה יש מבחר מרשים של אנשים, בעלי חיים, כלי רכב וכלי בית.
ניתוח פנים
הכרה מספקת יכולות ניתוח פנים כגון זיהוי פנים, השוואת פנים, ניתוח תכונות, זיהוי ציוני דרך לאימות או אימות משתמשים וניתוח רגשות. ניתן להשתמש בתכונה זו גם עבור יישומי אימות משתמשים וזיהוי רגשות.
זיהוי טקסט
זיהוי הופך את הטקסט בתמונות ובסרטונים לזיהוי בקלות. הוא כולל טקסטים מודפסים בשפות שונות, כתיבה בכתב יד, כמו גם טקסטים המוצגים ממגוון כיוונים.
ניהול תוכן
הכרה יכולה לסייע בניהול וסינון של תמונות וסרטונים לא הולמים או לא בטוחים שהועלו על ידי משתמשים. זה עוזר להבטיח שהתקשורת תואמת את הסטנדרטים הקהילתיים תוך הגנה מפני חומרים פוגעניים או רגישים.
מעקב
הכרה מספקת יכולות מעקב אחר פנים ואנשים המאפשרות למפתחים לזהות במהירות אנשים בתוך זרם וידאו כשהם נעים על המסך.
תוויות מותאמות אישית
זיהוי מאפשר למפתחים לאמן מודלים מותאמים אישית המזהים אובייקטים או סצנות ספציפיות הרלוונטיות ליישומים שלהם. זה נותן להם יותר שליטה וגמישות בעת אימון מודלים של זיהוי לזיהוי תוויות מותאמות אישית.
מהם מקרי השימוש של אמזון הכרה?
מכיוון שזהו כלי ראייה ממוחשבת, יהיו לו כמה מקרי שימוש חשובים אם לא רבים. חלק מאלה הם:
- ניתוח פנים
- ניתוח תמונה ווידאו
- ניהול תמונה
- ניתוח וידאו בזמן אמת
הבה נדון באלה בפירוט.
ניתוח פנים
יכולות ניתוח הפנים של Rekognition מעצימות מפתחים לבצע משימות זיהוי פנים, ניתוח תכונות והשוואה בקלות.
ניהול תמונה
מפתחים המשתמשים בממשק ה-API לניהול תוכן יכולים לזהות ולסנן תמונות עבור חומר לא הולם שאינו עומד בתקני הבטיחות, כדי להבטיח שהוא יישאר מקובל.
ניתוח תמונה ווידאו
מפתחים יכולים להשתמש ב-API של Rekognition כדי לשלוח תמונות או זרמי וידאו לניתוח. זיהוי מעבד את הנתונים החזותיים ומחזיר תגובות בפורמט JSON עם נתונים לגבי אובייקטים שזוהו, פרצופים, טקסט וכו'.
ניתוח פנים
יכולות ניתוח הפנים של Rekognition מעצימות מפתחים לבצע משימות זיהוי פנים, ניתוח תכונות והשוואה בקלות.
ניתוח וידאו בזמן אמת
מפתחים יכולים למנף את יכולות ניתוח הווידאו של Rekognition כדי לעקוב אחר אנשים ולזהות פעילויות בזרמי וידאו בזמן אמת - מושלם עבור יישומי אבטחה או מעקב
מהן המגבלות של זיהוי אמזון?
ישנן מספר מגבלות של הכרה יחד עם היתרונות שלה. חלק מאלה הם:
הבה נבין את המגבלות הללו בפירוט.
דיוק והטיה
לזיהוי יש כמה מגבלות דיוק והטיות כמו לכל מערכת ראייה ממוחשבת. בעת תכנון יישומים התלויים בניתוח חזותי, מפתחים צריכים לזכור אותם כחלק מהמשוואה.
פרטיות נתונים ותאימות
מפתחים היוצרים אפליקציות הכוללות זיהוי פנים או נתונים אישיים צריכים לעשות זאת בהתאם לתקנות הרלוונטיות.
מורכבות אינטגרציה
למרות ש-Rekognition מספקת פתרון למידת מכונה ויזואלית, אינטגרציה עדיין עשויה לדרוש זמן ומומחיות נוספים ליישום.
הכל היה על אמזון הכרה, התכונות שלה, מקרי השימוש והמגבלות שלה.
סיכום
Amazon Rekognition הוא שירות ראיית מחשב בענן מתקדם מבית AWS. זה עושה ניתוח ראייה ממוחשבת רב עוצמה. זה עובד עם תמונות וסרטוני וידאו לזיהוי אובייקטים ותיוג. מאמר זה הסביר באופן מקיף את אמזון זיהוי, פעולתה, השימוש והמגבלות שלה.