基于机器学习的图像视频分析服务
基于机器学习的图像视频分析服务,能够为应用程序添加图像识别和视频分析功能。在图像方面,它能够提供图像场景标签、检测人物面孔相似度、提取画面文本以及检测不当内容。在视频方面,除了能够检测场景、地标、名人、活动、不当内容外,图像视频分析服务还能够提供高度准确的面部分析和搜索功能,并支持检测、分析和比较面部。另外,凭借机器学习提供的分析能力,图像视频分析服务经历了大量的图像和适配识别方面的任务,使用 API 可以提升程序的图像视频分析功能。
图像视频分析服务的应用
图像视频分析服务如今已被广泛应用,能够提供图像检测、面孔检测和分析、内容审核、文本检测、人物跟踪等功能。随着与机器学习技术的结合,图像视频分析服务被赋予了更强大的可视化分析能力,已经进入规模化商业落地的阶段。Amazon Rekognition 是一种安全托管的图像视频分析服务,通过图像视频分析任务的训练,能够帮助企业轻松地将功能强大的可视化分析添加到应用程序。
图像视频分析服务的超精细化挑战
细微目标检测
面对医疗、制造业以及航空航天等超精领域应用场景的自动化需求,图像视频分析服务需要从细微目标中实现检测和分析。与一般场景的图像视频识别需求相比,超精细化解析面临细微目标难检测的问题。
全域类别区分
图像视频分析服务能够提供视觉细节特征的对应标签,可用于进行图像分类工作。但由于一般图像识别技术能够支持的标签数量较少,传统的图像视频分析不能完成大规模全域场景下的分析服务。Amazon Rekognition 支持数千种常见类别标签,能够根据客户反馈不断扩展其标签目录。
精准图像描述
现实的应用场景中,图像及视频图像语义描述模型很难对不同模态下的物体进行精细化描述。使用 Amazon Rekognition,企业可通过自定义标签,为图像视频分析服务决定业务需求的对象和场景。但图像视频分析的自定义训练模型是一项繁重的工作,需要基于时间、专业知识和资源的积累和庞大的数据支持。
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