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1 Amazon Rekognition 简介 亚马逊图像视频分析服务简介与动手实践 王元恺 AWS 解决方案架构师

2 图片 通用的, 普遍的 & 重要的 There are 3,700,000,000 internet users in ,200,000,000 photos will be taken in 2017 (9% YoY Growth) Source: InfoTrends Worldwide

3 图片 爆炸增长趋势 Source: InfoTrends Worldwide Consumer Photos Captured and Stored prepared for Mylio.

4 图片 爆炸增长趋势 Amazon S3 Images Stored

5 Amazon Rekognition 采用深度学习技术的完全托管式图像识别服务搜索, 鉴别并组织百万的图片 对象和场景检测 面部分析面部比较面部识别名人识别图像审核文字识别

6 Amazon Rekognition API 对象和场景检测检测出图像中的对象 场景和概念信息 DetectLabels

7 Amazon Rekognition API DetectLabels { }, { }, { },... "Confidence": , "Name": "adventure" "Confidence": , "Name": "boat" "Confidence": , "Name": "rafting"

8 对象和场景检测 Flower Indoors Coffee Table Chair Living Room

9 对象和场景检测 Maple Plant Garden Villa Potted Plant Backyard Tree Swimming Pool Water

10 使用 Rekognition 对象和场景检测 可以为图片分享应用提供智能搜索, 并快速找到珍贵的 回忆 例如婚礼, 远足或者日落场景 度假出租市场可以自动的将用户上传的图片分类标记 例如 : 壁炉, 厨房或者游泳池 旅游网站和论坛可以将用户上传图片 (UGC) 信息自动分 类标签, 例如 : 沙滩, 度假营地或者山区

11 对象和场景检测 用户场景动态搜索索引 AMAZON S3 AMAZON ELASTICSEARCH

12 Amazon Rekognition API 图像审核检测明显和暗示性的内容 DetectModerationLabels

13 Amazon Rekognition API DetectModerationLabels { "ModerationLabels": [ { Confidence : , "Name": "Suggestive", "ParentName": "" }, { Confidence : , Name : Female Swimwear Or Underwear, "ParentName": "Suggestive } ] }

14 Amazon Rekognition API 面部分析检测面部和面部特征 DetectFaces

15 Amazon Rekognition API DetectFaces [ { "BoundingBox": { "Height": , "Left": , "Top": , "Width": }, "Confidence": 100, "Emotions": [ {"Confidence": , "Type": "HAPPY" }, {"Confidence": , "Type": "CALM"}, {"Confidence": , "Type": "SAD"} ], "Eyeglasses": {"Confidence": , "Value": false}, "EyesOpen": {Confidence": , "Value": true}, "Gender": {"Confidence": 100, "Value": "Female }

16 面部分析 统计数据 情感描述 面部特征 图像质量 通用属性

17 面部分析 统计数据 情感描述 面部特征 图像质量 Brightness: Sharpness: 160 Age range : 通用属性

18 使用 Rekognition 面部分析 照片打印服务可以推荐给客户最佳的照片 在线交友应用客户基于面部特征提高推荐的匹配度 零售行业基于人口统计和情感分析, 更好的服务店内客户 广告技术服务商可以动态展示定制化的推荐内容给客户

19 面部识别 用户场景 ( 零售 店内和在线 ) 基于统计和情感分析 Female Happy Smiling Male Happy No Facial Hair Female Sad No Eyeglasses

20 面部识别 用户场景 ( 零售 店内和在线 ) 基于统计和情感分析 AMAZON QUICKSIGHT AMAZON REDSHIFT AMAZON S3

21 人物 B 人物 A 面部分析 目标市场 ( 目标市场 ) 基于统计和情感分析 预测 Look Your Best All Day 预测 Time for A New Look?

22 面部分析 目标市场 ( 目标市场 ) 基于统计和情感分析 收集分析人脸图片 应用 统计和情感属性 AMAZON REKOGNITION DetectFaces 获取广告图片 日志记录 Look Your Best All Day AMAZON S3 AMAZON DYNAMODB 更新统计属性 AMAZON REDSHIFT

23 Amazon Rekognition API 面孔比较基于面孔的用户确认 CompareFaces

24 Amazon Rekognition API CompareFaces { } "FaceMatches": [ {"Face": {"BoundingBox": { "Height": , "Left": , "Top": , "Width": }, "Confidence": }, "Similarity": 96 }, {"Face": {"BoundingBox": { "Height": , "Left": , "Top": , "Width": }, "Confidence": }, "Similarity": 0 } ], "SourceImageFace": {"BoundingBox": { "Height": , "Left": , "Top": , "Width": }, "Confidence": }

25 使用 Rekognition 进行面孔比较 IoT 和摄像头生厂商可以直接将面部识别技术集成到他们的产品里 公共安全领域使用面孔比较功能鉴别人员的应用 酒店 & 医疗机构可以为客户和 VIP 提供无缝细致的访问服务 通过捕捉比较摄像头图片, 在线考试或者选举中确认在场人员是否为注册人员

26 面孔比较 用户场景基于人脸识别 AMAZON S3

27 Amazon Rekognition API 面部识别在面部集合中检索和搜索人脸 IndexFaces Index SearchFacesByImage Collection Search

28 transformed stored Amazon Rekognition API Face Face ID & vector<float> f7a3a278-2a a549- a12ab1a8cae8 & v1 IndexFace 02e b39-ba57-9afb0fd8782d & v2 Collection { f7a3a278-2a a549- a12ab1a8cae8, 02e b39-ba57-9afb0fd8782d, 4c55926e-69b3-5c80-8c9b- 78ea01d c55926e-69b3-5c80-8c9b-78ea01d30690 & v3

29 运用面部识别 照片组分享应用程序可以使用人脸识别技术, 将所有同一个人的照片放进同一个照片组中 娱乐和新闻组织可以通过索引数十年的存档图片, 来发现名人的过去 校园等公共场所的安保可以使用面部搜索, 确保所有人员都在自己被授权进入的区域 公共安全团队可以利用面部收集自动跟踪感兴趣的人

30 面部识别 使用案例 将人脸信息收集并存储 相机实时信息 应用图片索引 AMAZON S3 AWS LAMBDA AMAZON REKOGNITI ON IndexFaces 个人信息数据表 人脸收集

31 面部识别 使用案例 在人脸信息中搜索相似的人脸 AMAZON S3

32 RecognizeCelebrities Amazon Rekognition API 名人识别在名人图片库中搜索指定人脸 { "CelebrityFaces": [ { "Face": { "BoundingBox": { "Height": , "Left": , "Top": , "Width": },, "Quality": { "Brightness": , "Sharpness": } }, "Id": "1SK7cR8M", "MatchConfidence": 100, "Name": "Jeff Bezos", "Urls": [ " ] } ], "UnrecognizedFaces": [] }

33 名人识别

34 DetectText Amazon Rekognition API 文字识别 { "TextDetections": [ { "Confidence": , "DetectedText": "IT'S", "Geometry": { "BoundingBox": { "Height": , "Left": , "Top": , "Width": }, "Polygon": [ { "X": , "Y": }, { "X": , "Y": }, { "X": , "Y": }, { "X": , "Y": } ] }, "Id": 0, "Type": "LINE" }, { "Confidence": , "DetectedText": "MONDAY", "Geometry": { } }

35 文字识别 使用案例 车牌号识别 拍照摄像智能终端 Amazon Kinesis Streams AWS Lambda Amazon Rekognition AB123CD 手机消息通知 Amazon SNS Amazon DynamoDB Amazon S3

36 Softmax Amazon Rekognition 深度学习的过程 Labrador Probability Dog Beach Outdoors 方法 1 方法 2 方法 n 全联通层 特征图

37 DEMO

38 视频 互联网流量的重要来源 50% of 2016 internet traffic was video, and will likely be 70% by 2021 Multi-petabyte asset storage with >1PB MoM growth is commonplace on AWS Sources: StreamingMedia.com

39 Amazon Rekognition Video 采用深度学习技术的完全托管式视频识别分析服务

40 Rekognition Video 轨迹跟踪

41 Rekognition Video 轨迹跟踪 StartPersonTracking GetPersonTracking "Persons": [ { "Timestamp": number, "Person": { "Index": number, "BoundingBox": { "Width": number, "Top": number, "Height": number, "Left": number }, "Face": { "BoundingBox": {... }, "Landmarks": {... }, "Pose": {... }, "Quality": {... }, "Confidence": number } },...

42 Rekognition Video 用户场景视频搜索索引 视频 Amazon S3 AWS Lambda Amazon Rekognition Video 1. 视频上传并存储在 S3 上 2. Rekognition Video 为视频中的名人 情感和关键主题创建元数据, 并带有时间段索引 Amazon Elasticsearch 4. Lambda 同时把元数据和置信度分数存储在 Elasticsearch 中 Amazon DynamoDB 3. 输出作为元数据持久保存到 DynamoDB 中以确保持久性

43 Rekognition Video 用户场景公共安全及时响应 街道摄像头 Amazon Kinesis Video Streams Amazon Rekognition Video 1. 相机捕获的视频流由 Kinesis 视频流处理 2. Rekognition Video 分析视频, 并在屏幕上显示对数百万面孔的集合的搜索结果 终端用户 Amazon SNS AWS Lambda Amazon Kinesis 3. 当人脸匹配时终端用户自动获 Streams 得通知

44 DEMO

45

46

47

48 AWS 服务集成 解耦 存储 视频处理 Amazon S3 Amazon EFS Amazon SNS Amazon Kinesis Amazon SQS AWS Elemental MediaConvert AWS Elemental MediaLive 应用 Amazon DynamoDB Amazon ElasticSearch Amazon API Gateway AWS Lambda AWS Batch Amazon EC2 Amazon ECS 索引 计算

49 价值 完全托管 AWS 集成经过验证的可扩展性安全低价

50 Thank You!

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