【Udemy中英字幕】Amazon Rekognition: Object| Label| Facial Analysis

Amazon Rekognition：对象|标签|面部分析

学习利用 Amazon Rekognition 强大的图像和视频分析功能。

讲师：EDUCBA Bridging the Gap

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您将学到什么

Amazon Rekognition 基础知识：了解 Amazon Rekognition 的核心功能，包括对象检测、标签识别和面部分析。
物体和标签检测：在图像和视频中执行实时物体和标签检测。
图像审核：使用 Rekognition 过滤图像中不适当或敏感的内容。
面部分析：分析面部属性，如年龄、情绪和性别。
高级 Rekognition 功能：实现名人识别以识别名人。
AWS 集成和自动化：将 Rekognition 与 AWS Lambda 集成以实现无服务器自动化。
实践项目：通过实践项目获得实践经验，例如构建智能图像审核系统和设置面部识别应用程序。

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要求

对 AWS 的基本了解：建议熟悉 AWS 服务，特别是 IAM、S3 和 Lambda。
编程知识：Python 编程的基础到中级技能至关重要，因为该课程涉及编写脚本来与 AWS Rekognition 交互。

描述

在本课程中，您将探索 Amazon Rekognition 提供的高级图像和视频分析工具。AWS 的这项强大服务使开发人员能够轻松地将复杂的图像和视频识别功能集成到他们的应用程序中。您将学习如何执行对象和标签检测、面部分析、图像审核等。通过实践项目和真实示例，本课程旨在让您掌握使用机器学习模型所需的技能，这些模型可以分析和识别对象、文本、面部和不安全内容。无论您是构建具有对象识别功能的应用程序还是创建内容审核系统，本课程都涵盖从设置到高级集成的所有内容。

第 1 部分：简介

本部分提供 Amazon Rekognition 的基础概述。您将了解 Rekognition 的核心功能，并了解其在对象、标签和面部识别方面的能力。在本节结束时，您将清楚地了解如何使用 Amazon Rekognition 来分析和识别图像和视频中的内容。

第 2 部分：物体和标签检测

本节重点介绍对象和标签检测，这是 Rekognition 最强大的功能之一。您将了解如何设置 Rekognition、运行对象和标签检测，以及在图像中检测到对象或标签时集成通知。在本节结束时，您将了解如何应用 Rekognition 来检测和分类图像中的对象，以及如何设置通知以进行实时处理。

第 3 部分：审核

在本节中，我们将探讨图像审核，这对于筛选内容以确保您的应用程序适合所有受众至关重要。您将了解如何使用 Rekognition 识别不适当的内容，例如露骨内容、暴力图像或成人内容。我们将深入探讨如何使用此功能实时监控上传的图像和视频。

第四部分：面部分析

本部分将深入介绍面部分析，包括检测各种面部属性，例如情绪、年龄范围、性别和面部特征。您将了解如何使用 Rekognition 分析和解释图像或视频中的面部，并使用这些数据进行进一步处理，例如个性化推荐或安全系统。

第 5 部分：高级 Rekognition 功能

在最后一部分，我们将探索 Rekognition 的高级功能，包括：

名人识别：识别图像和视频中的名人。
人脸比较：比较两张脸以确定它们是否属于同一个人。
文本检测和分类：提取和分类图像中的文本。
检测不安全内容：利用 Rekognition 的能力识别图像或视频中的不安全内容。
与 AWS Lambda 集成：通过将 Rekognition 与 Lambda 函数集成以实现无服务器处理来实现流程自动化。

完成本节后，您将能够实现复杂的识别任务，例如名人识别、面部比较和文本分类，以及使用 AWS Lambda 自动化工作流程。

结论：

通过完成本课程，您将全面了解 Amazon Rekognition 及其在对象检测、面部分析、图像审核等方面的功能。无论您是构建内容审核系统、面部识别应用程序，还是实施 AI 驱动的照片管理功能，本课程都将为您提供在项目中有效利用 Rekognition 的实用技能和知识。准备好使用 AWS Rekognition 深入研究机器学习和计算机视觉，并为您的应用程序解锁新的可能性。