Amazon Rekognition 介绍

亚马逊云科技培训课程 2023-06-25 14:23:02

课时名称	课时知识点
Amazon Rekognition 介绍	无论背景或经验如何，您都可以使用机器学习。在此课程中，我们将向您介绍一些亚马逊云科技机器学习服务，您可以使用它们来构建模型并向应用程序添加智能。

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Amazon+Rekognition+介绍+-+易于使用的基于深度学习的托管式图像分析服务

使用 Amazon Rekognition 实时分析图像

在居家安防监控领域，基于实时视频的移动检测，发现监控环境中人、宠物、包裹等的出现，并且能实时地将检测结果通知给身处任何地方的用户是其重要的应用场景之一。但在这一场景的技术实现中面临如下的挑战：一是基于摄像头的视频检测通知，存在大量由于风、雨、移动的车等并非用户关注的事件误报，严重影响用户的使用体验。二是实现这一方案涉及的技术领域与复杂度很高，如设备端事件检测和触发、视频编解码处理、视频存储、机器视觉等，需要团队具备较强的技术和专业能力。本实验将以最小化原型，体现由Raspberry Pi加摄像头作为安防设备端，并使用Amazon KVS和Amazon Rekognition Streaming Video Events来解决上述挑战，实现实时智能视觉识别。 Amazon 提供物联网 (IoT) 服务和解决方案来连接和管理数十亿台设备。连接、存储和分析工业、家居消费、商业和汽车业工作负载的 IoT 数据。使用最为完备的 IoT 服务套组加速创新，借助 Amazon IoT 不断扩展、快速行动，并节省成本。从安全设备连接到管理、存储和分析，Amazon IoT 能够为您提供广泛而深入

此案例为 Amazon Rekognition API OCR 使用案例 Python 源代码，通过此案例，我们将： - 了解 Amazon Rekognition API - 了解如何将 Amazon Rekognition API 用于 OCR - 获取您的亚马逊云科技（AWS）重新识别密钥 - 安装亚马逊的 boto3 软件包以与 OCR API 接口 - 实施一个 Python 脚本，该脚本与 Amazon Rekognition API 接口以对图像进行 OCR

Amazon Rekognition自定义标签演示 Amazon Rekognition自定义标签是Amazon Rekognition的一项功能，使客户能够构建自己的基于特定机器学习（ML）的图像分析功能，以检测特定于其特定用例的独特对象和场景。客户无需从头开始训练模型，而这需要专业的机器学习知识和数百万张高质量的标签图像，客户可以使用Amazon Rekognition自定义标签来实现其独特的图像分析需求的最新性能。通过此演示，您可以使用由Amazon Rekognition训练的模型来测试自定义标签。指数建筑学自定义标签演示使用进行标签识别，使用进行服务请求身份验证，并将， Amazon S3 ， AWS Amplify和React用于前端层。访问演示时，前端应用程序将调用Amazon Rekognition中的DescribeProjects操作。然后，对于每

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