Amazon Rekognition

딥 러닝 기반 이미지 및 비디오 분석

Amazon Rekognition을 사용하면 애플리케이션에 이미지와 비디오 분석을 쉽게 추가할 수 있습니다. 이미지 또는 비디오를 Rekognition API에 제공하기만 하면, 서비스에서 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 동작을 식별하고 부적절한 콘텐츠를 탐지할 수 있습니다. 또한, Amazon Rekognition에서는 매우 정확한 얼굴 분석과 얼굴 인식을 제공합니다. 사용자 확인, 카탈로그 작성, 인원 계산 및 공공 안전 등 다양한 사용 사례에서 얼굴을 탐지, 분석 및 비교할 수 있습니다.

Amazon Rekognition은 Amazon의 컴퓨터 비전 과학자들이 매일 수십억 개의 이미지와 비디오를 매일 분석할 목적으로 개발하여 성능이 검증되었을 뿐만 아니라 확장성까지 뛰어난 딥 러닝 기술을 기반으로 하고 있습니다. 따라서 기계 학습 전문 지식이 필요하지 않습니다. Amazon Rekognition은 Amazon S3에 저장된 이미지 또는 비디오 파일을 신속하게 분석할 수 있는 간단하고 사용이 쉬운 API입니다. Amazon Rekognition은 새로운 데이터를 통해 끊임없이 학습하고 있으며, AWS에서도 지속적으로 새로운 레이블과 얼굴 인식 기능을 서비스에 추가하고 있습니다.

AWS re:Invent 2017에서 Amazon Rekognition을 소개하는 동영상

이점

강력한 이미지 및 비디오 분석 기능을 앱에 손쉽게 통합

끊임없는 학습

완전관리형

Amazon Rekognition에서는 기계 학습 전문 지식이 필요 없는 사용이 간단한 API를 통해 시각 분석 기능을 애플리케이션에 손쉽게 추가할 수 있습니다. Rekognition의 API를 사용하면 객체 탐지, 얼굴 인식, 사람 추적을 비롯하여 다양한 기능을 요청할 수 있습니다.

이 서비스는 새로운 데이터를 통해 끊임없이 학습하여 객체, 장면 및 동작을 인식하는 능력을 확장함으로써 인식 정확도를 개선합니다. Amazon Rekognition을 사용하면 애플리케이션에서 이러한 지속적인 개선 사항을 자동으로 활용할 수 있습니다.

Amazon Rekognition에서는 요청 볼륨과 상관없이 일관된 응답 시간을 지원합니다. 요청 볼륨이 수십억 건의 요청으로 증가하더라도 애플리케이션 지연 시간이 일관되게 유지됩니다.

배치 및 실시간 분석

저렴한 비용

Amazon Kinesis Video Streams의 비디오에 대해 실시간 분석을 실행하거나 Amazon S3로 업로드되는 이미지를 분석할 수 있습니다. 대규모 작업의 경우 Amazon Rekognition은 AWS Batch와 연동하여 Amazon S3에 저장된 수천 개의 이미지 또는 비디오를 처리 및 분석할 수 있습니다.

Amazon Rekognition의 경우 분석하는 이미지 수 또는 비디오 시간(분)과 얼굴 인식을 위해 저장하는 얼굴 데이터에 대한 비용만 지불합니다. 최소 요금이나 사전 약정은 없습니다.

주요 기능

객체, 장면 및 동작 탐지

Amazon Rekognition에서는 수천 개의 객체(예: 자전거, 전화기, 건물)와 장면(예: 주차장, 해변, 도시)을 식별할 수 있습니다. 비디오를 분석할 때는 '택배 배달' 또는 '축구하기' 등과 같이 프레임에서 일어나는 특정 활동을 식별할 수도 있습니다.

얼굴 인식

Rekognition의 빠르고 정확한 검색 기능을 사용하면 얼굴 이미지 프라이빗 리포지토리를 사용하여 사진 또는 비디오에 있는 사람을 식별할 수 있습니다.

얼굴 분석

이미지 및 비디오에 있는 얼굴의 속성을 분석하여 행복, 연령대, 눈을 뜨고 있는지, 안경, 얼굴의 털 등을 파악할 수 있습니다. 비디오에서 시간이 지나면서 이러한 것들이 어떻게 변하는지 측정할 수 있습니다(예: 배우의 감정이 변화하는 시간대를 구성).

사람 추적

Rekognition을 사용하여 비디오를 분석할 때 비디오에서 사람을 추적할 수 있습니다. 얼굴이 안 보이거나 장면에 나타났다가 사라지더라도 추적이 가능합니다. 또한, 프레임에서 움직임을 식별하여 누군가 건물에 들어오거나 나가는 것을 알 수 있습니다.

안전하지 않은 콘텐츠 탐지

Amazon Rekognition은 이미지와 비디오 자산 모두에서 잠재적으로 위험하거나 부적절한 콘텐츠를 식별하는 데 도움이 되며, 상세한 레이블을 제공하므로 요구 사항을 기준으로 어떤 콘텐츠를 허용할지 정확하게 제어할 수 있습니다.

유명 인사 인식

비디오 및 이미지 라이브러리에서 유명한 사람을 신속하게 식별하여 마케팅, 광고 및 미디어 산업 사용 사례에 따라 화면과 사진을 분류할 수 있습니다.

이미지 내 텍스트

실제 이미지에서 작동하도록 특별히 구축된 Rekognition은 이미지에서 거리명, 자막, 제품명 및 차량번호판과 같은 텍스트를 탐지 및 인식할 수 있습니다.

Rekognition Video 사용 사례

공공 안전과 보안을 위한 즉각적 대응

Amazon Rekognition Video 및 Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 얼굴 메타데이터 프라이빗 데이터베이스에 따라 카메라 라이브 스트림에서 원하는 사람을 실시간으로 인식하는 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 또한, Amazon Rekognition Video를 사용하면 몇 시간씩 되는 비디오 화면을 빠르고 쉽게 검토하여 원하는 사람을 검색하고 움직임을 추적하고 활동을 탐지할 수 있습니다.

예: 공공 안전 – 법 집행관 바디캠

검색 가능한 비디오 라이브러리

Amazon Rekognition Video는 업로드된 비디오에서 메타데이터를 자동으로 생성하므로 사용자는 유명 인사 이름과 나타난 시간에 대한 검색 인덱스를 만들 수 있습니다. AWS Lambda 함수를 사용해 새로운 비디오가 Amazon S3로 업로드될 때 새로운 비디오 레이블을 검색 인덱스에 자동으로 추가함으로써 인덱스를 최신으로 유지할 수 있습니다. 그런 다음 Amazon Elastic Search Service를 통해 이 인덱스를 사용하여 비디오 콘텐츠를 신속하게 찾을 수 있습니다.

예: 사용자가 제출한 콘텐츠에서 유명인사 탐지

안전하지 않은 비디오 탐지

Amazon Rekognition Video를 사용하면 소셜 미디어 또는 데이터 앱과 같이 사용자가 생성한 콘텐츠를 관리하는 조직에서 비디오에 있는 명시적 또는 암시적 콘텐츠를 자동으로 탐지하고 사용자의 문화와 인구 통계에 맞춰 적절하게 자체 규칙을 생성합니다.

예: 사용자 생성 콘텐츠를 필터링

시작하기

쉽게 Rekognition Video를 시작할 수 있습니다. Rekognition 콘솔을 방문하여 클릭 몇 번이면 직접 사용해 볼 수 있습니다.

Amazon Rekognition Video 기능에 대해 자세히 알아보기

Rekognition 이미지 사용 사례

검색 가능한 이미지 라이브러리

Amazon Rekognition은 이미지를 검색 가능하게 만듭니다. 따라서 이미지에 나타나는 객체와 장면을 검색할 수 있습니다. 새로운 이미지가 S3로 업로드되면 자동으로 새로 탐지된 이미지 라벨을 직접 Elasticsearch 검색 인덱스에 추가하는 AWS Lambda 기능을 생성할 수 있습니다.

예: 부동산 물건 검색

이미지 조정

Amazon Rekognition을 사용하면 Image Moderation API를 사용하여 이미지에서 부적절한 콘텐츠를 자동으로 탐지할 수 있습니다. API는 상세한 콘텐츠 카테고리 세트에 대한 신뢰 점수를 반환하므로 사용자의 문화와 인구 통계에 맞춰 적절한 이미지에 대한 자체 규칙을 생성할 수 있습니다.

예: 사용자가 업로드한 이미지 조정

안면 기반 사용자 확인

Amazon Rekognition을 사용하면 애플리케이션이 사용자의 실시간 이미지를 기준 이미지와 비교하여 사용자 신원을 확인할 수 있습니다.

예: 직원 명찰 스캔

감성 분석

Amazon Rekognition은 안면 이미지에서 행복, 슬픔, 놀람과 같은 감정을 탐지할 수 있습니다. Rekognition은 실시간 이미지를 분석하여 각 점포 위치에서의 추세를 정기적으로 보고하기 위해 Redshift로 감정 속성을 전송할 수 있습니다.

예: 소매점 감성 분석

안면 인식

Amazon Rekognition은 안면 메타데이터를 저장하고 IndexFaces API 기능을 사용하여 이미지 모음에서 유사한 안면을 손쉽게 검색할 수 있게 해줍니다. 그런 다음 SearchFaces 기능을 사용하여 신뢰도가 높은 매치를 반환할 수 있습니다. 안면 모음은 사용자가 소유 및 관리하는 안면 인덱스입니다.

예: 친구 이미지 찾기

유명 인사 인식

Amazon Rekognition의 RecognizeCelebrities API는 신경망 기반 모델을 사용하므로 사진 라이브러리를 검색할 때 해당 분야에서 유명하고 주목할 만하거나 중요한 사람 수천 명을 자동으로 식별할 수 있으며 높은 정확도로 대규모 검색이 가능합니다. 그런 다음 유명 인사의 이름, ID 및 이미지 ID를 Amazon Elasticsearch 검색 인덱스로 전송하여 이미지에서 유명 인사를 검색 가능하게 할 수 있습니다.

예: 이미지 아카이브에서 유명 인사 이미지 검색