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AWS Rekognition은 애플리케이션에 강력한 시각적 분석을 쉽게 추가할 수 있는 클라우드 기반 서비스입니다. Rekognition을 사용하면 이미지와 동영상에서 물체, 장면, 얼굴을 감지하고 부적절한 콘텐츠를 식별할 수 있습니다. Rekognition은 또한 감정, 성별, 연령대 감지와 같은 매우 정확한 얼굴 인식 및 얼굴 분석을 제공합니다. 이러한 기능을 사용하여 콘텐츠를 자동으로 조정하고, 고객을 위한 경험을 개인화하고, 보안을 강화할 수 있는 더 스마트한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
Rekognition은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 이러한 기능을 제공합니다. 딥 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고 컴퓨터가 데이터로부터 학습하도록 가르치는 기계 학습의 한 유형입니다. 딥 러닝은 작업별 알고리즘과 달리 학습 데이터 표현을 기반으로 하는 광범위한 기계 학습 방법 계열의 일부입니다.
Rekognition을 사용하면 애플리케이션에 강력한 시각적 분석을 쉽게 추가할 수 있습니다. Rekognition을 사용하면 이미지와 비디오에서 물체, 얼굴, 장면을 감지하고 부적절한 콘텐츠를 식별할 수 있습니다. Rekognition은 또한 매우 정확한 안면 인식 및 안면 분석을 제공합니다. 이러한 기능을 사용하여 콘텐츠를 자동으로 조정하고, 고객을 위한 경험을 개인화하고, 보안을 강화할 수 있는 더 스마트한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
Rekognition을 시작하려면 먼저 AWS 계정을 만들고 서비스에 가입해야 합니다. 그런 다음 AWS Management Console에서 Rekognition 프로젝트를 생성할 수 있습니다. Rekognition 프로젝트는 Rekognition을 사용하는 데 필요한 모든 리소스의 논리적 컨테이너입니다. 프로젝트를 생성한 후 분석할 이미지와 동영상을 추가하고 분석 결과를 저장할 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷을 구성할 수 있습니다.
Rekognition을 사용하면 물체, 얼굴, 장면 식별과 같은 다양한 사용 사례에 대해 이미지와 비디오를 쉽게 분석할 수 있습니다. 부적절한 콘텐츠 감지 유명인과 랜드마크를 인식합니다.
Rekognition은 이미지와 비디오를 분석하는 두 가지 주요 방법을 제공합니다.
DetectLabels는 이미지에서 감지된 레이블(예: "개" 또는 "고양이") 목록을 반환합니다. 또한 각 레이블에는 레이블이 올바르게 식별되었다는 Rekognition의 신뢰도를 나타내는 신뢰도 점수가 포함됩니다.
DetectModerationLabels는 이미지에서 안전하지 않거나 부적절한 콘텐츠를 식별하는 레이블 목록을 반환합니다. 예를 들어 "음란한" 또는 "폭력"과 같은 레이블은 이미지에 성인 콘텐츠가 포함되어 있음을 나타냅니다. 또한 각 레이블에는 레이블이 올바르게 식별되었다는 Rekognition의 신뢰도를 나타내는 신뢰도 점수가 포함됩니다.
또한 AnalyzeFaces 작업을 사용하여 이미지의 얼굴을 분석하고 감지된 감정, 얼굴의 예상 나이, 얼굴에 선글라스 착용 여부 등 얼굴에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.
Rekognition은 이미지에서 유명인과 랜드마크를 인식할 수 있습니다. 예를 들어 RecognizeCelebrities 작업을 사용하여 이미지에서 유명인을 식별할 수 있습니다. DetectLabels 작업을 사용하여 이미지의 랜드마크를 식별할 수도 있습니다.
Rekognition은 AWS SDK를 사용하여 호출할 수 있는 웹 서비스입니다. AWS Management Console, AWS 명령줄 인터페이스를 사용하거나 AWS SDK 중 하나를 사용하여 프로그래밍 방식으로 Rekognition을 호출할 수 있습니다.
Rekognition은 분석한 이미지 및 비디오 수와 저장한 얼굴 메타데이터에 대해 비용을 청구합니다. Rekognition은 저장한 이미지 및 비디오 수에 대해 비용을 청구하지 않습니다.