Amazon Rekognition .NET Skills Badge

Il badge Amazon Rekognition e carichi di lavoro .NET dimostra la padronanza del servizio Amazon Rekognition e dei carichi di lavoro .NET. Questa guida preparatoria spiega che cosa devi sapere per superare la valutazione, argomento per argomento, con le risorse da studiare. Dovresti anche avere esperienza pratica nell'uso del servizio, o con le tue applicazioni o con un tutorial AWS.

Dopo la fase preparatoria, passa al Modulo 2 per sostenere l'esame di valutazione.

Amazon Rekognition offre funzionalità di visione artificiale (CV) pre-addestrate e personalizzabili per estrarre informazioni e approfondimenti da immagini e video. Amazon Rekognition semplifica l'aggiunta di analisi di immagini e video alle applicazioni. È sufficiente fornire un'immagine o un video all'API di Amazon Rekognition e il servizio può identificare oggetti, persone, testo, scene e attività. È inoltre in grado di rilevare contenuti non appropriati. Amazon Rekognition offre anche funzionalità estremamente accurate di analisi facciale, confronto facciale e ricerca di volti. Puoi rilevare, analizzare e confrontare volti per un'ampia varietà di casi d'uso, tra cui verifica degli utenti, catalogazione, conteggio delle persone e pubblica sicurezza. 

Pagina dei dettagli del prodotto Amazon Rekognition

Guida per gli sviluppatori di Amazon Rekognition - Che cos'è Amazon Rekognition?

Rekognition permette di automatizzare e ridurre i costi di riconoscimento delle immagini e dell'analisi dei video con il machine learning.

Pagina dei dettagli del prodotto Amazon Rekognition

Dovresti avere familiarità con il modello di prezzo e il piano gratuito di Amazon Rekognition. Amazon Rekognition prevede quattro tipi diversi di utilizzo, ciascuno con i suoi dettagli di prezzo.

Prezzi di Amazon Rekognition

Di seguito sono elencati alcuni casi d'uso di Rekognition. Puoi trovare un elenco più dettagliato dei casi d'uso nella Guida per sviluppatori ad Amazon Rekognition.

• Rilevamento di contenuti inappropriati: Moderazione dei contenuti Amazon Rekognition

• Verifica online dell'identità: Verifica dell'identità con Amazon Rekognition

• Semplificazione dell'analisi dei contenuti multimediali: Video Amazon Rekognition per l'analisi multimediale

• Invio di avvisi per casa intelligente: Eventi di streaming video Amazon Rekognition per casa intelligente

Pagina dei dettagli del prodotto Amazon Rekognition - Casi d'uso

Guida per gli sviluppatori - Che cos'è Amazon Rekognition?

È necessario comprendere queste funzionalità:

1. Rilevamento delle etichette: Rekognition è in grado di rilevare le etichette in immagini e video. Un'etichetta si riferisce a uno qualsiasi dei seguenti elementi: oggetti (ad esempio un fiore, un albero o un tavolo), eventi (ad esempio un matrimonio, una laurea o una festa di compleanno), concetti (ad esempio un paesaggio, una serata e una natura) o attività (ad esempio scendere da un'auto).   

Guida per gli sviluppatori - Rilevamento delle etichette

2. Le etichette personalizzate possono identificare gli oggetti e le scene nelle immagini che sono specifici per le esigenze aziendali addestrando un modello di machine learning. Ad esempio, è possibile addestrare un modello per rilevare loghi o parti di macchine ingegneristiche su una linea di assemblaggio.   

Etichette personalizzate Amazon Rekognition  Guida per gli sviluppatori - Guida sulle etichette personalizzate     

3. Il rilevamento dell'attività del volto può aiutarti a verificare che un utente sottoposto a verifica dell'identità basata su volto sia fisicamente presente davanti alla telecamera e non sia un malintenzionato che simula il volto dell'utente. Rileva gli attacchi di simulazione che vengono presentati a una telecamera e gli attacchi che evitano una telecamera.   

Guida per gli sviluppatori - Rilevamento dell'attività del volto  

4. Il rilevamento e l'analisi facciale possono rilevare i volti nelle immagini e nei video archiviati. È possibile ottenere informazioni sulla posizione in cui vengono rilevati i volti in un'immagine o in un video, sui punti di riferimento del viso come la posizione degli occhi e sulle emozioni rilevate, come felicità o tristezza. È possibile anche ottenere informazioni demografiche come genere o età. È inoltre possibile confrontare un volto in un'immagine con i volti rilevati in un'altra immagine.   

Guida per gli sviluppatori - Rilevamento e analisi facciali  

5. Ricerca facciale cerca i volti. Le informazioni sui volti vengono indicizzate in un container noto come raccolta. Le informazioni sui volti nella raccolta possono quindi essere abbinate ai volti rilevati nelle immagini, nei video archiviati e nei video in streaming.   

Guida per gli sviluppatori - Ricerca di volti in una raccolta     

6. Percorsi delle persone tiene traccia dei percorsi delle persone rilevati in un video archiviato. Video Amazon Rekognition fornisce il tracciamento del percorso, i dettagli del viso e le informazioni sulla posizione all'interno del frame relativamente alle persone rilevate in un video.   

Guida per gli sviluppatori - Tracciamento del percorso delle persone     

7. Dispositivi di protezione individuale: Rekognition è in grado di rilevare i DPI indossati dalle persone rilevate in un'immagine. Rileva i dispositivi per il volto, per le mani e per la testa e prevede se un elemento di DPI copre la parte del corpo appropriata.   

Guida per gli sviluppatori - Rilevamento dei dispositivi di protezione individuale     

8. Riconoscimento delle celebrità: Rekognition è in grado di riconoscere migliaia di celebrità nelle immagini e nei video archiviati. Puoi ottenere informazioni sulla posizione del volto di una celebrità in un'immagine, sui punti di riferimento del viso e sulla posa del volto di una celebrità. Puoi ottenere informazioni di tracciamento delle celebrità quando appaiono in un video archiviato. Puoi anche ottenere ulteriori informazioni su una celebrità riconosciuta, come l'emozione espressa e la presentazione del genere.   

Guida per gli sviluppatori - Riconoscimento delle celebrità     

9. Text Detection è in grado di rilevare il testo nelle immagini e convertirlo in testo leggibile da macchina. Ad esempio, può rilevare i numeri di targa dei veicoli nelle immagini delle telecamere stradali.   

Guida per gli sviluppatori - Rilevamento del testo

10. La moderazione dei contenuti può rilevare contenuti offensivi o inappropriati. Rekognition può analizzare immagini e video archiviati alla ricerca di contenuti violenti e per adulti. Sei tu a determinare l'idoneità dei contenuti alla tua applicazione. Ad esempio, le immagini di natura suggestiva potrebbero essere accettabili, ma le immagini contenenti nudità potrebbero non esserlo.   

Guida per gli sviluppatori - Moderazione dei contenuti

Usa AWS SDK per .NET per interagire con Rekognition dal codice .NET. È necessario conoscere le classi e i metodi SDK principali utilizzati per supportare le funzionalità elencate sopra in Funzionalità.

1. Per utilizzare l'SDK, aggiungi il pacchetto NuGet AWSSDK.Rekognition al tuo progetto C#.
2. Per lavorare con Rekognition, crea un'istanza di AmazonRekognitionClient e chiama i suoi metodi.
3. La maggior parte dei metodi SDK viene chiamata in modo asincrono con la parola chiave await di C#
4. Crea oggetti di richiesta da passare ai metodi ed elabora gli oggetti di risposta restituiti. Gli oggetti di richiesta e risposta presentano lo stesso nome root del metodo che supportano. Ad esempio, gli oggetti di richiesta e risposta del metodo DetectLabelsAsync sono denominati 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}");
}

Alcuni metodi di Rekognition includono punteggi di affidabilità nella risposta. Il punteggio di affidabilità è un numero compreso tra 0 e 100 che indica la probabilità che una data previsione sia corretta. Ad esempio, se il processo di rilevamento di oggetti e scene in un'immagine restituisce un punteggio di affidabilità di 99 per l'etichetta "Acqua" e di 35 per l'etichetta "Palma", è più probabile che l'immagine contenga acqua piuttosto che una palma. Le applicazioni molto sensibili al rilevamento di errori (falsi positivi) devono ignorare risultati associati a punteggi di affidabilità inferiori a una determinata soglia. La soglia ottimale dipende dall'applicazione.

Domande frequenti su Amazon Rekognition

La maggior parte delle funzionalità di Rekognition utilizza modelli pre-addestrati e non richiede esperienza nel deep learning. Tuttavia, la funzionalità delle etichette personalizzate richiede di addestrare un modello personalizzato. Rekognition gestisce la maggior parte del lavoro per tuo conto, basandosi sulle sue funzionalità esistenti, che sono già state addestrate su decine di milioni di immagini in molte categorie. Dovrai soltanto caricare una piccola quantità di immagini di addestramento (in genere qualche centinaio o meno) specifiche per il tuo caso d'uso ed etichettarle. Puoi effettuare l'addestramento nella console AWS o a livello di programmazione utilizzando l'SDK.

Addestramento di un modello di etichette personalizzate Amazon Rekognition

Dovresti avere esperienza nell'uso di Rekognition per analizzare immagini e/o video. Se non disponi di un'applicazione con cui lavorare, puoi utilizzare i tutorial e le dimostrazioni elencati di seguito.

Hello, Rekognition!

How to Build .NET Application using Amazon Rekognition

Recognizing Photos in .NET