Amazon Rekognition

Amazon Rekognition

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강력한 머신 러닝 API를 사용하여 이미지 및 비디오 분석을 자동화하세요. ML 경험이 필요 없습니다!

Amazon Rekognition interface

Amazon Rekognition이란 무엇인가요?

Amazon Rekognition은 사용하기 쉬운 API를 통해 액세스할 수 있는 사전 훈련된 머신 러닝 모델을 제공하여 이미지 및 비디오 분석을 간소화합니다. 전문적인 머신 러닝 전문 지식이 필요 없으므로 개발자는 강력한 분석 기능을 애플리케이션에 빠르게 통합할 수 있습니다. 보안 및 개인 설정을 위한 자동화된 얼굴 인식, 향상된 콘텐츠 구성을 위한 객체 및 장면 감지, 브랜드 안전을 보장하기 위한 콘텐츠 조정 등의 이점이 있습니다. 사용 사례는 미디어 분석 및 소매 최적화에서 공공 안전 및 스마트 홈 애플리케이션에 이르기까지 다양합니다. Amazon Rekognition은 기업이 시각적 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻고 운영 효율성을 개선하며 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다. Amazon Rekognition을 사용하면 이미지 및 비디오에서 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 활동을 식별할 수 있습니다. 또한 매우 정확한 얼굴 분석 및 얼굴 검색 기능을 제공합니다. 이 서비스는 지속적으로 학습하고 개선되므로 항상 최신 머신 러닝 발전에 액세스할 수 있습니다.

주요 기능

얼굴 인식

보안, 개인 설정 및 인구 통계 분석을 위해 이미지 및 비디오에서 얼굴을 식별하고 분석합니다. 얼굴 비교 및 얼굴 검색과 같은 기능을 활성화합니다.

객체 및 장면 감지

이미지 및 비디오 내에서 객체, 장면 및 활동을 자동으로 감지합니다. 콘텐츠 구성 및 검색 가능성을 개선합니다.

콘텐츠 조정

이미지 및 비디오에서 부적절하거나 불쾌한 콘텐츠를 자동으로 감지합니다. 브랜드 안전 및 콘텐츠 지침 준수를 보장합니다.

사용자 지정 레이블

사용자 지정 머신 러닝 모델을 훈련하여 비즈니스에 고유한 특정 객체 또는 장면을 식별합니다. 특정 요구 사항에 맞게 분석을 조정합니다.

텍스트 감지

거리 표지판, 제품 라벨 및 문서를 포함하여 이미지 및 비디오에서 텍스트를 추출합니다. 데이터 입력을 자동화하고 검색 기능을 개선합니다.

유명인 인식

이미지 및 비디오에서 유명한 개인을 식별합니다. 미디어 분석 및 콘텐츠 태깅을 향상시킵니다.

에디터 실사용 리뷰

테스트 날짜: Jan 13, 2026

요약 총평

"Amazon Rekognition offers a robust and accessible platform for image and video analysis. Users often mention its ease of integration and powerful pre-trained models, making it a valuable tool for various applications."

Taylor Nguyen, Full-Stack Engineer

좋았던 점

  • Users often mention the accurate facial recognition capabilities, particularly for security and identity verification purposes.
  • Common feedback is that the object and scene detection features work well for automatically tagging and categorizing large volumes of visual content.
  • Users often highlight the ease of integrating Rekognition into existing applications via its API.
  • Many users appreciate the Custom Labels feature for training models specific to their unique business needs, such as identifying product defects.

아쉬운 점

  • Users often mention that the cost can be a concern for high-volume usage, especially for video analysis.
  • Common feedback is that the accuracy of object detection can sometimes be inconsistent, particularly in complex or cluttered scenes.
  • Some users report limitations in the granularity of content moderation, requiring manual review for borderline cases.
  • Users sometimes find the initial setup and configuration of Custom Labels to be complex and time-consuming.

나의 평점

사용 편의성4/5
가성비3/5
성능4/5

사용 사례

보안 회사는 얼굴 인식을 사용하여 권한이 있는 사람에게 액세스 권한을 부여하여 건물 보안을 강화하고 출입 절차를 간소화합니다.
미디어 회사는 객체 및 장면 감지를 사용하여 비디오 콘텐츠를 자동으로 태그하고 분류하여 사용자의 검색 가능성 및 콘텐츠 검색을 개선합니다.
전자 상거래 소매업체는 사용자 지정 레이블을 사용하여 이미지에서 제품 결함을 식별하여 품질 관리를 개선하고 고객 반품을 줄입니다.
소셜 미디어 플랫폼은 콘텐츠 조정을 사용하여 부적절한 콘텐츠를 자동으로 감지하고 제거하여 안전하고 긍정적인 사용자 경험을 보장합니다.
마케팅 에이전시는 얼굴 인식의 인구 통계 분석을 사용하여 광고 캠페인에 대한 청중 참여를 파악하여 광고 게재 위치 및 메시지를 최적화합니다.
스마트 홈 회사는 얼굴 인식을 사용하여 식별된 사람을 기반으로 조명 및 온도 조절과 같은 사용자 경험을 개인화합니다.

가격 플랜

Prices may change frequently. Please check the official website for the most current pricing information.

Image Analysis

Pay-as-you-go

플랜 기능

  • Object and scene detection
  • Image moderation
  • Custom labels

Video Analysis

Pay-as-you-go

플랜 기능

  • Object tracking
  • Face detection and recognition
  • Content moderation

자주 묻는 질문

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