Badge de compétences Amazon Rekognition .NET

Le badge Amazon Rekognition et charges de travail .NET atteste de la maîtrise du service Amazon Rekognition et des charges de travail .NET. Ce guide de préparation explique ce que vous devez savoir pour réussir l'évaluation, sujet par sujet, avec des ressources que vous pouvez consulter. Vous devez également avoir une expérience pratique de l'utilisation du service, soit avec vos propres applications, soit avec un didacticiel AWS.

Une fois que vous vous êtes préparé, accédez au Module 2 pour passer l'examen d'évaluation.

Amazon Rekognition offre des fonctionnalités de vision par ordinateur pré-entraînées et personnalisables pour extraire des informations de vos images et vidéos. Amazon Rekognition facilite l'ajout d'une analyse des images et des vidéos à vos applications. Il suffit de fournir une image ou une vidéo à l'API Amazon Rekognition : le service peut alors identifier les objets, les personnes, le texte, les scènes et les activités. Ce service peut également détecter n'importe quel contenu inapproprié. Amazon Rekognition fournit également des fonctionnalités très précises d'analyse faciale, de comparaison faciale et de recherche faciale. Vous pouvez détecter, analyser et comparer des visages pour une grande variété de cas d'utilisation, y compris la vérification d'utilisateurs, le catalogage, le comptage de personnes et la sécurité publique. 

Page détaillée du produit Amazon Rekognition

Guide du développeur Amazon Rekognition – Qu'est-ce qu'Amazon Rekognition ?

Avec Rekognition, vous pouvez automatiser et baisser le coût de votre reconnaissance d'images et de votre analyse vidéo grâce au machine learning.

Page détaillée du produit Amazon Rekognition

Vous devez connaître le modèle tarifaire et l'offre gratuite d'Amazon Rekognition. Avec Amazon Rekognition, il existe quatre types d'utilisation différents, chacun ayant sa propre tarification.

Tarification d'Amazon Rekognition

Voici quelques cas d'utilisation de Rekognition. Vous trouverez une liste plus détaillée des cas d'utilisation dans le guide du développeur Amazon Rekognition.

• Détection de contenus inappropriés : modération de contenu Amazon Rekognition

• Vérification d'identité en ligne : vérification d'identité à l'aide d'Amazon Rekognition

• Rationalisation de l'analyse des médias : Vidéo Amazon Rekognition pour l'analyse des médias

• Envoi d'alertes intelligentes pour la maison connectée : Événements vidéo en streaming Amazon Rekognition pour la maison connectée

Page détaillée du produit Amazon Rekognition – Cas d'utilisation

Guide du développeur – Qu'est-ce qu'Amazon Rekognition ?

Vous devez comprendre ces fonctionnalités :

1. Détection d'étiquettes : Rekognition peut détecter les étiquettes dans les images et les vidéos. Une étiquette fait référence à l'un des éléments suivants : des objets (par exemple, une fleur, un arbre ou une table), des événements (par exemple, un mariage, une remise de diplôme ou une fête d'anniversaire), des concepts (par exemple, un paysage, une soirée et la nature) ou des activités (par exemple, sortir d'une voiture).   

Guide du développeur – Détection des étiquettes

2. Les étiquettes personnalisées peuvent identifier les objets et les scènes dans les images qui sont spécifiques aux besoins de votre entreprise en entraînant un modèle de machine learning. Par exemple, vous pouvez entraîner un modèle à détecter des logos ou à détecter des pièces de machines d'ingénierie sur une chaîne de montage.   

Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition Guide du développeur – Guide des étiquettes personnalisées     

3. La détection de la vivacité du visage peut vous aider à vérifier qu'un utilisateur soumis à une vérification d'identité basée sur le visage est physiquement présent devant la caméra et qu'il ne s'agit pas d'un mauvais acteur usurpant le visage de l'utilisateur. Il détecte les attaques frauduleuses qui sont présentées à une caméra et les attaques qui contournent une caméra.   

Guide du développeur – Détection de la vivacité du visage  

4. La détection et l'analyse faciales permettent de détecter les visages dans les images et les vidéos stockées. Vous pouvez obtenir des informations sur les endroits où des visages sont détectés sur une image ou une vidéo, des repères faciaux tels que la position des yeux et des émotions détectées telles que la joie ou la tristesse. Vous pouvez également obtenir des informations démographiques telles que le sexe ou l'âge. Vous pouvez comparer un visage sur une image à des visages détectés sur une autre image.   

Guide du développeur – Détection et analyse des visages

5. La recherche de visage permet de rechercher des visages. Les informations faciales sont indexées dans un conteneur appelé collection. Les informations sur les visages contenus dans la collection peuvent ensuite être mises en correspondance avec les visages détectés dans les images, les vidéos stockées et les vidéos en streaming.   

Guide du développeur – Recherche de visages dans une collection     

6. Le parcours des personnes suit le parcours des personnes détectées dans une vidéo enregistrée. Vidéo Amazon Rekognition fournit le suivi du parcours, les détails du visage et des informations de localisation intégrées à l'image pour les personnes détectées dans une vidéo.   

Guide du développeur – Suivi du parcours des personnes    

7. Équipement de protection individuelle : Rekognition peut détecter les EPI portés par les personnes détectées sur une image. Il détecte les couvre-visages, les couvre-mains et les couvre-chefs, et prédit si un EPI couvre la partie appropriée du corps.   

Guide du développeur – Détection des équipements de protection individuelle     

8. Reconnaissance des célébrités : Rekognition peut reconnaître des milliers de célébrités sur des images et des vidéos stockées. Vous pouvez obtenir des informations sur l'emplacement du visage d'une célébrité sur une image, sur les repères faciaux et sur la posture du visage d'une célébrité. Vous pouvez obtenir des informations de suivi des célébrités, telles qu'elles apparaissent dans une vidéo stockée. Vous pouvez également obtenir de plus amples informations sur une célébrité reconnue, comme l'émotion exprimée et la présentation du genre.   

Guide du développeur – Reconnaissance des célébrités     

9. La détection de texte peut détecter le texte contenu dans les images et le convertir en texte lisible par une machine. Par exemple, les numéros de plaque d'immatriculation des véhicules peuvent être détectés à partir des images des caméras de circulation.   

Guide du développeur – Détection de texte

10. La modération du contenu peut détecter les contenus inappropriés ou offensants. Rekognition peut analyser les images et les vidéos stockées à la recherche de contenus pour adultes et violents. Vous pouvez déterminer la pertinence du contenu pour votre application. Par exemple, des images de nature suggestive peuvent être acceptables, mais pas des images contenant de la nudité.   

Guide du développeur – Modération du contenu

Utilisez AWS SDK pour .NET pour interagir avec Rekognition à partir du code .NET. Vous devez connaître les principales classes et méthodes du SDK utilisées pour prendre en charge les fonctionnalités répertoriées ci-dessus dans Fonctionnalités.

1. Pour utiliser le SDK, ajoutez le package NuGet AWSSDK.Rekognition à votre projet C#.
2. Pour travailler avec Rekognition, instanciez une instance d'AmazonRekognitionClient et appelez ses méthodes.
3. La plupart des méthodes du SDK sont appelées de manière asynchrone avec le mot clé C# await
4. Créez des objets de requête à transmettre aux méthodes et traitez les objets de réponse renvoyés. Les objets de requête et de réponse ont le même nom racine que la méthode qu'ils prennent en charge. Par exemple, les objets de requête et de réponse de la méthode DetectLabelsAsync sont nommés DetectLabelsRequest et 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}");
}

Certaines méthodes de Rekognition incluent des scores de confiance dans la réponse. Un score de confiance est un chiffre compris entre 0 et 100 qui indique la probabilité d'exactitude d'une prévision donnée. Par exemple, si le processus de détection d'objet et de scène pour une image renvoie un score de confiance de 99 pour l'étiquette « eau » et de 35 pour l'étiquette « palmier », cela signifie que l'image représente plus probablement de l'eau qu'un palmier. Les applications très sensibles aux erreurs de détection (les faux positifs) doivent supprimer les résultats associés à des scores de confiance inférieurs à un certain seuil. Le seuil optimal dépend de l'application.

Questions fréquentes (FAQ) sur Amazon Rekognition

La plupart des fonctionnalités de Rekognition utilisent des modèles préentraînés et ne nécessitent pas d'expérience en deep learning. Cependant, la fonctionnalité Étiquettes personnalisées nécessite que vous entraîniez un modèle personnalisé. Rekognition s'occupe du gros du travail pour vous, en s'appuyant sur ses capacités existantes, qui ont déjà été entraînées sur des dizaines de millions d'images dans de nombreuses catégories. Il vous suffit de charger un petit ensemble d'images d'entraînement (généralement quelques centaines d'images ou moins) spécifiques à votre cas d'utilisation et de les étiqueter. Vous pouvez entraîner dans la console AWS ou par programmation à l'aide du SDK.

Entraînement d'un modèle Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition

Vous devez avoir de l'expérience avec Rekognition pour analyser des images et/ou des vidéos. Vous pouvez utiliser les didacticiels et les démos ci-dessous si vous n'avez pas d'application avec laquelle travailler.

Hello, Rekognition !

Comment créer une application .NET à l'aide d'Amazon Rekognition

Reconnaissance de photos dans .NET