Amazon Rekognition 是一款 由機器學習驅動的雲端電腦視覺服務，它讓開發人員能夠輕鬆地為其應用程式添加影像和影片分析功能，而無需具備機器學習專業知識。它利用深度學習技術，能夠自動識別影像和影片中的物件、人物、活動、場景以及不安全的內容。
Amazon Rekognition 的核心功能
Amazon Rekognition 提供了多種強大的功能，可以對圖像和影片進行深度分析：
- 物件、場景與概念偵測 (Object, Scene, and Concept Detection)：
- 能夠識別圖像或影片中數千種物件（例如：汽車、樹、椅子）、場景（例如：海灘、城市、室內）和抽象概念（例如：快樂、戶外活動）。
- 這對於建立可搜尋的媒體庫、自動標記內容非常有用。
- 文字偵測 (Text Detection)：
- 從圖像和影片中偵測並識別印刷和手寫文字，即使文字傾斜、模糊或位於複雜背景中。
- 應用於從街頭標誌、產品包裝、社群媒體貼文或掃描文件等提取資訊。
- 臉部偵測與分析 (Face Detection and Analysis)：
- 偵測圖像和影片中是否存在臉部。
- 分析臉部屬性，例如性別、年齡範圍、情緒（開心、平靜、厭惡等）、是否戴眼鏡、是否有鬍鬚、是否微笑等。
- 臉部比對與搜尋 (Face Comparison and Search)：
- 臉部比對 (Face Comparison)：判斷兩張圖片中的臉部是否屬於同一個人，並提供相似度分數。常用於使用者身份驗證。
- 臉部搜尋 (Face Search)：在預先建立的臉部集合 (Face Collection) 中搜尋與輸入臉部最相似的臉部，可以用於識別已知人員或尋找相似面孔。
- 名人識別 (Celebrity Recognition)：
- 能夠識別圖像和影片中數以千計的知名人士（名人）。這對於媒體、行銷和廣告行業非常有用。
- 內容審核 (Content Moderation)：
- 自動偵測圖像和影片中潛在的不安全、不適當、色情或暴力內容。這對於建立一個安全的線上環境（例如社群媒體平台、電商網站）至關重要。
- 提供不同層級的審核標籤和置信度分數，方便你根據自己的業務標準進行過濾。
- 路徑追蹤 (People Pathing)：
- 在影片中追蹤人物的移動路徑，這對於體育分析、零售店內的顧客流量分析等場景很有用。
- 個人防護設備 (PPE) 偵測 (PPE Detection)：
- 偵測圖像或影片中的人員是否穿戴了個人防護設備，如安全帽、手套、面罩等，有助於工地或工廠的安全監控。
- 客製化標籤 (Custom Labels)：
- 如果你需要識別模型預設沒有的特定物件、品牌標誌、產品或場景，你可以透過提供少量自有圖片來訓練自訂模型。這讓 Rekognition 能夠滿足你獨特的業務需求。
- 人臉活體偵測 (Face Liveness)：
- 辨識使用者是否為真人，以防止欺騙攻擊，例如使用照片、影片或 3D 面具進行身份驗證。
Amazon Rekognition 的應用場景
- 建立可搜尋的媒體庫：自動為圖片和影片添加標籤和描述，方便快速搜尋特定內容（例如：搜尋所有包含「汽車」和「戶外」的圖片）。
- 內容審核與安全：自動過濾掉網站或應用程式中的不當內容，保護使用者免受有害資訊的影響。
- 身份驗證與安全：透過臉部比對來驗證使用者身份，例如在線上銀行、電商平台或門禁系統中。
- 客戶互動與體驗：分析客戶情緒、人群計數，或提供個人化的內容推薦。
- 零售與電子商務：識別產品、品牌標誌，分析店內人流，提升商品發現率。
- 公共安全與監控：識別已知人物、追蹤可疑活動或確保工作場所安全（例如 PPE 偵測）。
- 體育分析與媒體製作：分析運動員在比賽中的動作、追蹤他們的運動軌跡，或自動標記影片中的關鍵時刻。
Amazon Rekognition 的優勢
- 無需機器學習專業知識：作為全託管服務，你無需管理底層的機器學習模型或基礎設施。
- 高準確性：基於 Amazon 內部使用的深度學習技術，提供高精度的分析結果。
- 大規模擴展：可以輕鬆處理數百萬張圖像和數千小時的影片內容。
- 成本效益：按實際使用量付費，無需前期投入。
- 易於整合：提供簡單的 API，可輕鬆整合到你的應用程式中。
Amazon Rekognition 的計費方式
Amazon Rekognition 的計費方式是按使用量付費 (pay-as-you-go)，主要根據你使用的功能和處理的影像/影片數量或時長。主要計費項目包括：
- 影像分析 (Image Analysis)：
- 按處理的圖像數量計費，費用會根據不同功能（例如標籤偵測、臉部分析、名人識別、內容審核、文字偵測等）有所不同。
- 影片分析 (Video Analysis)：
- 按處理的影片時長（分鐘）計費，費用也根據不同功能（例如標籤偵測、人員追蹤、內容審核、文字偵測等）有所不同。儲存影片和串流影片的計費標準可能不同。
- 人臉活體偵測 (Face Liveness)：
- 按每次測試的費用計費。
- 自訂標籤 (Custom Labels)：
- 訓練費用：按訓練模型所用的時間（小時）計費。
- 推論費用：按使用自訂模型進行分析時的推論時間（小時）或處理的圖像數量計費。
- 自訂審核 (Custom Moderation)：
- 按訓練模型和推論時的圖像數量計費。
AWS 提供免費試用層 (Free Tier)，讓你可以免費體驗 Amazon Rekognition 的部分功能（例如每月一定數量的影像和影片分析）。
由於具體價格會因地區、你使用的功能類型、處理的數據量以及是否為標準/神經語音等因素而有很大差異，建議你查閱 AWS 官方網站的 Amazon Rekognition 定價頁面 (aws.amazon.com/rekognition/pricing/)，並使用 AWS 定價計算器 來估算你的具體成本。
總而言之，Amazon Rekognition 為各種規模的企業提供了強大的電腦視覺能力，讓他們能夠從視覺內容中提取寶貴的洞察，進而提升用戶體驗、自動化流程並提高安全性。
