Selo de habilidades do Amazon Rekognition .NET

O selo do Amazon Rekognition e workloads .NET demonstra proficiência com o serviço Amazon Rekognition e workloads .NET. Este guia de preparação explica o que você precisa saber para conseguir a aprovação na avaliação, tópico por tópico, com recursos que você pode consultar. Você também deve ter experiência prática no uso do serviço, seja com suas próprias aplicações, seja com um tutorial da AWS.

Depois de se preparar, avance para o Módulo 2 para fazer o exame de avaliação.

O Amazon Rekognition oferece recursos de visão computacional (CV) pré-treinados e personalizáveis para extrair informações e insights das suas imagens e vídeos. O Amazon Rekognition facilita a adição de análises de imagens e vídeos em suas aplicações. Basta fornecer uma imagem ou um vídeo à API do Amazon Rekognition, e o serviço poderá identificar objetos, pessoas, textos, cenas e atividades. O serviço também pode detectar qualquer conteúdo inadequado. O Amazon Rekognition também oferece recursos altamente precisos de análise facial, comparação facial e pesquisa facial. Você pode detectar, analisar e comparar faces para uma grande variedade de casos de uso, incluindo verificação de usuários, catalogação, contagem de pessoas e segurança pública. 

Página de detalhes do produto Amazon Rekognition

Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition: What is Amazon Rekognition?

Com o Rekognition, você pode automatizar e reduzir o custo de seu reconhecimento de imagens e análise de vídeos com machine learning.

Página de detalhes do produto Amazon Rekognition

Você deve estar familiarizado com o modelo de precificação e o nível gratuito do Amazon Rekognition. Com o Amazon Rekognition, há quatro tipos de uso, cada qual com seus detalhes de preço.

Preços do Amazon Rekognition

Os casos de uso do Rekognition incluem o seguinte: Você pode encontrar uma lista mais detalhada de casos de uso no Guia do desenvolvedor do Amazon Rekognition.

• Detectar conteúdo impróprio: moderação do conteúdo do Amazon Rekognition

• Verificar a identidade on-line: verificação de identidade com o uso do Amazon Rekognition

• Simplificar a análise de mídia: Amazon Rekognition Video for Media Analysis

• Enviar alertas inteligentes para casas conectadas: Amazon Rekognition Streaming Video Events for Connected Home

Página de detalhes do produto Amazon Rekognition: casos de uso

Guia do desenvolvedor: What is Amazon Rekognition?

Você deve entender estes recursos:

1. Detecção de rótulos: o Rekognition pode detectar rótulos em imagens e vídeos. Um rótulo refere-se a qualquer um dos seguintes itens: objetos (por exemplo, flor, árvore ou mesa), eventos (por exemplo, um casamento, formatura ou festa de aniversário), conceitos (por exemplo, paisagem, noite e natureza) ou atividades (por exemplo, sair de um carro).   

Guia do desenvolvedor: Detecting labels

2. Rótulos personalizados podem identificar objetos e cenas em imagens que são específicos para suas necessidades comerciais treinando um modelo de machine learning. Por exemplo, você pode treinar um modelo para detectar logotipos ou detectar peças de máquinas de engenharia em uma linha de montagem.   

Amazon Rekognition Custom Labels  Guia do desenvolvedor: guia de rótulos personalizados     

3. A detecção da vivacidade facial pode ajudar a verificar se um usuário que passa pela verificação de identidade baseada no rosto está fisicamente presente na frente da câmera e não é um malfeitor que está falsificando o rosto do usuário. Ele detecta ataques de falsificação que são apresentados a uma câmera e ataques que burlam uma câmera.   

Guia do desenvolvedor: Detecting face liveness  

4. A detecção e análise facial podem detectar rostos em imagens e vídeos armazenados. Você pode obter informações sobre onde os rostos são detectados em uma imagem ou vídeo, pontos de referência faciais, como a posição dos olhos, e emoções detectadas, como felicidade ou tristeza. Você também pode obter informações demográficas, como gênero ou idade. Você pode comparar um rosto em uma imagem com rostos detectados em outra imagem.   

Guia do desenvolvedor: Detecting and analyzing faces  

5. A pesquisa facial busca rostos. As informações faciais são indexadas em um contêiner conhecido como coleção. As informações faciais na coleção podem então ser correspondidas com rostos detectados em imagens, vídeos armazenados e streaming de vídeo.   

Guia do desenvolvedor: Searching faces in a collection     

6. Caminhos de pessoas rastreiam os caminhos de pessoas detectadas em um vídeo armazenado. O Amazon Rekognition Video fornece rastreamento de caminhos, detalhes do rosto e informações de localização in-frame para pessoas detectadas em um vídeo.   

Guia do desenvolvedor: People pathing     

7. Equipamento de proteção individual: o Rekognition pode detectar EPIs usados por pessoas detectadas em uma imagem. Ele detecta proteções faciais, proteções para as mãos e proteções para a cabeça, e detecta se um item de EPI cobre as partes apropriadas do corpo.   

Guia do desenvolvedor: Detecting personal protective equipment     

8. Reconhecimento de celebridades: o Rekognition pode reconhecer milhares de celebridades em imagens e vídeos armazenados. É possível obter informações sobre onde o rosto de uma celebridade está localizado em uma imagem, pontos de referência faciais e a pose do rosto de uma celebridade. Você pode obter informações de rastreamento de celebridades à medida que elas aparecem em um vídeo armazenado. Também é possível obter mais informações sobre uma celebridade reconhecida, como a emoção expressa e a apresentação do gênero.   

Guia do desenvolvedor: Recognizing celebrities     

9. A detecção de texto pode detectar texto em imagens e convertê-lo em texto legível por máquina. Por exemplo, números de placas de veículos podem ser detectados em imagens de câmeras de trânsito.   

Guia do desenvolvedor: Detecting text

10. A moderação de conteúdo pode detectar conteúdo impróprio ou ofensivo. O Rekognition pode analisar imagens e vídeos armazenados para conteúdo adulto e violento. Você determina a adequação do conteúdo para sua aplicação. Por exemplo, imagens de natureza sugestiva podem ser aceitáveis, mas imagens contendo nudez não.   

Guia do desenvolvedor: Moderating content

Use o AWS SDK para .NET para interagir com o Rekognition no código .NET. Você deve conhecer as principais classes e métodos do SDK usados para comportar os recursos listados acima em Recursos.

1. Para usar o SDK, adicione o pacote AWSSDK.Rekognition NuGet ao seu projeto em C#.
2. Para trabalhar com o Rekognition, instancie uma instância do AmazonRekognitionClient e chame seus métodos.
3. A maioria dos métodos do SDK é chamada de forma assíncrona com a palavra-chave C# await.
4. Crie objetos de solicitação para transmitir aos métodos e processar os objetos de resposta que são retornados. O objeto de solicitação e resposta tem o mesmo nome raiz do método que eles comportam. Por exemplo, os objetos de solicitação e resposta do método DetectLabelsAsync são denominados DetectLabelsRequest e DetectLabelsResponse.
   

var rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(RegionEndpoint.USWest2);

DetectLabelsRequest detectlabelsRequest = new DetectLabelsRequest()
{
    Image = image,
    MaxLabels = 10,
    MinConfidence = 75F
};

var detectLabelsResponse = await _rekognitionClient.DetectLabelsAsync(detectlabelsRequest);
Console.WriteLine($"Detected labels for {filename}");
foreach (var label in detectLabelsResponse.Labels) {
    Console.WriteLine($"{label.Name}, {label.Confidence}");
}

Alguns métodos do Rekognition incluem pontuações de confiança na resposta. A pontuação de confiança é um número entre 0 e 100 que indica a probabilidade de determinada predição estar correta. Por exemplo, se o processo de detecção de objetos e cenas de uma imagem retornar uma pontuação de confiança de 99 para o rótulo “Água” e 35 para o rótulo “Palmeira”, então é mais provável que a imagem contenha água, e não uma palmeira. Aplicações muito sensíveis a erros de detecção (falso-positivos) devem descartar os resultados associados às pontuações de confiança abaixo de determinado limite. O limite ideal depende da aplicação.

Perguntas frequentes do Amazon Rekognition

A maioria dos recursos do Rekognition usa modelos pré-treinados e não exige que você tenha experiência em aprendizado profundo. No entanto, o recurso Rótulos personalizados exige que você treine um modelo personalizado. O Rekognition cuida do trabalho pesado para você, com base em seus recursos existentes, que já foram treinados em dezenas de milhões de imagens de várias categorias. Basta fazer o upload de um pequeno conjunto de imagens de treinamento (normalmente algumas centenas de imagens ou menos) que sejam específicas para o seu caso de uso e rotulá-las. Você pode treinar no Console da AWS ou de forma programática usando o SDK.

Training an Amazon Rekognition Custom Labels model

Você deve ter experiência no uso do Rekognition para analisar imagens e vídeos. Você pode usar os tutoriais e as demonstrações abaixo se não tiver uma aplicação com a qual trabalhar.

Hello, Rekognition!

How to Build .NET Application using Amazon Rekognition

Recognizing Photos in .NET