Inserito il: Jan 18, 2019

HAQM Rekognition Video è un servizio di analisi di video basato sull'apprendimento approfondito in grado di identificare oggetti, persone, testo, scene e attività e di riconoscere contenuti non sicuri. Il rilevamento di oggetti e scene, detto anche rilevamento di etichette, è in grado di identificare migliaia di oggetti e scene comuni in un video, nonché il momento della comparsa di ciascuna etichetta. HAQM Rekognition Video è stato aggiornato per offrire una precisione notevolmente migliorata per tutte le etichette esistenti in una vasta gamma di casi d’uso. Inoltre, il rilevamento di etichette è ora in grado di specificare la posizione di oggetti quali cani, persone e auto in un video restituendo una cornice per ciascun oggetto. La cornice è un insieme di coordinate che indica con precisione la posizione specifica di un oggetto in un frame video. I clienti possono utilizzare i dati della cornice per contare oggetti (“3 automobili”) e per capire la relazione tra oggetti (“persona accanto a una macchina”) in un momento particolare all’interno di un video. Infine, per ciascuna etichetta trovata, HAQM Rekognition Video ora restituisce le etichette dei genitori in un elenco gerarchico. Ad esempio, l’etichetta “Cane” ha i genitori “Mammifero”, “Canide” e “Animale”. Questi metadati consentono ai clienti di raggruppare le etichette relative alle relazioni genitore-figlio per migliorare la categorizzazione e consente una mappatura più facile delle tassonomie interne. Per iniziare non è richiesta alcuna esperienza in materia di apprendimento automatico.

Cornici, metadati gerarchici e una migliore accuratezza di rilevamento delle etichette sono oggi disponibili in tutte le regioni AWS in cui è disponibile HAQM Rekognition Video, con l’eccezione di AWS GovCloud (Stati Uniti). Inizia oggi stesso con la Console di HAQM Rekognition. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione tecnica. HAQM Rekognititon supporta già queste funzionalità per le immagini.