Insignia de habilidades de .NET de Amazon Rekognition

La insignia de Amazon Rekognition y cargas de trabajo de .NET demuestra el dominio del servicio Amazon Rekognition y de las cargas de trabajo de .NET. Esta guía de preparación explica lo que necesita saber para aprobar la evaluación, tema por tema, con recursos que puede revisar. También debe tener experiencia práctica en el uso del servicio, ya sea con sus propias aplicaciones o con un tutorial de AWS.

Una vez que se haya preparado, avance al módulo 2 para realizar el examen de evaluación.

Amazon Rekognition ofrece capacidades de visión artificial (CV) previamente entrenadas y personalizables para extraer información a partir de las imágenes y los videos. Amazon Rekognition facilita la incorporación del análisis de imágenes y videos a sus aplicaciones. Tan solo debe suministrar una imagen o un video a la API de Amazon Rekognition y el servicio podrá identificar objetos, personas, texto, escenas y actividades. También puede detectar contenido inadecuado. Amazon Rekognition también ofrece funciones de análisis facial, comparación de rostros y búsqueda de rostros con un alto nivel de precisión. Puede detectar, analizar y comparar rostros para una amplia variedad de casos de uso, como la verificación de usuarios, catalogación, contabilización de personas y seguridad pública. 

Página de detalles del producto Amazon Rekognition

Guía para desarrolladores de Amazon Rekognition: ¿qué es Amazon Rekognition?

Con Rekognition, puede automatizar y reducir el costo del reconocimiento de imágenes y el análisis de videos con el aprendizaje automático.

Página de detalles del producto Amazon Rekognition

Debe estar familiarizado con el modelo de precios y la capa gratuita de Amazon Rekognition. Con Amazon Rekognition, existen 4 tipos diferentes de uso, cada uno con sus propios detalles de precio.

Precios de Amazon Rekognition

Algunos casos de uso de Rekognition son los siguientes: Puede encontrar una lista más detallada de casos de uso en la Guía para desarrolladores de Amazon Rekognition.

• Detecte contenido inapropiado: moderación de contenido de Amazon Rekognition

• Verifique la identidad en línea: verificación de identidad mediante Amazon Rekognition

• Optimice el análisis de contenido multimedia: Amazon Rekognition Video para el análisis de contenido multimedia

• Envía alertas inteligentes para hogares conectados: Amazon Rekognition Streaming Video Events para hogares conectados

Página de detalles del producto Amazon Rekognition: casos de uso

Guía para desarrolladores: ¿qué es Amazon Rekognition?

Debe entender estas características:

1. Detección de etiquetas: Rekognition puede detectar etiquetas en imágenes y videos. Una etiqueta hace referencia a cualquiera de los siguientes elementos: objetos (por ejemplo, una flor, un árbol o una mesa), eventos (por ejemplo, una boda, una fiesta de graduación o cumpleaños), conceptos (por ejemplo, un paisaje, una tarde y la naturaleza) o actividades (por ejemplo, bajarse de un automóvil).   

Guía para desarrolladores: detección de etiquetas

2. Las etiquetas personalizadas pueden identificar los objetos y las escenas en imágenes que son específicas para sus necesidades empresariales mediante el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático. Por ejemplo, puede entrenar a un modelo para que detecte logotipos o piezas de máquinas de ingeniería en una línea de ensamblaje.   

Guía para desarrolladores de etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition: guía de etiquetas personalizadas     

3. La detección de la vivacidad del rostro puede ayudarlo a verificar que un usuario que esté realizando una verificación de identidad basada en el rostro esté físicamente presente frente a la cámara y no sea un intruso que suplanta el rostro del usuario. Detecta los ataques de suplantación de identidad que se presentan ante una cámara y los ataques que una cámara pasa por alto.   

Guía para desarrolladores: detección de la vivacidad del rostro

4. La detección y el análisis faciales permiten detectar rostros en imágenes y videos almacenados. Puede obtener información sobre dónde se detectan los rostros en una imagen o un video; puntos de referencia faciales, como la posición de los ojos; y emociones detectadas, como la alegría o la tristeza. También puede obtener información demográfica, como el sexo o la edad. Puede comparar un rostro de una imagen con los rostros detectados en otra imagen.   

Guía para desarrolladores: detección y análisis de rostros

5 La búsqueda facial busca rostros. La información facial se indexa en un contenedor conocido como colección. Luego, esta información se puede comparar con los rostros detectados en las imágenes, los videos almacenados y los videos en directo.   

Guía para desarrolladores: búsqueda de rostros en una colección     

6. Mediante las trayectorias de las personas se puede rastrear el recorrido de las personas detectadas en un video almacenado. Amazon Rekognition Video proporciona rastreo de trayectorias, detalles de rostros e información de ubicación dentro del marco para las personas detectadas en un video.   

Guía para desarrolladores: trayectoria de las personas    

7. Equipo de protección personal: Rekognition puede detectar el EPP que llevan las personas detectadas en una imagen. Detecta las cubiertas para la cara, las manos y la cabeza y predice si un artículo de EPP cubre la parte apropiada del cuerpo.   

Guía para desarrolladores: detección de equipos de protección personal     

8. Reconocimiento de celebridades: Rekognition puede reconocer a miles de celebridades en imágenes y videos almacenados. Puede obtener información sobre la ubicación del rostro de una celebridad en una imagen, los puntos de referencia faciales y la posición del rostro de una celebridad. Puede obtener información de seguimiento de las celebridades a medida que aparecen en un video almacenado. También puede obtener más información sobre una celebridad reconocida, como la emoción que expresa y la presentación del género.   

Guía para desarrolladores: reconocimiento de celebridades     

9. La detección de texto puede detectar texto en imágenes y convertirlo en texto legible por máquina. Por ejemplo, los números de matrícula de los automóviles se pueden detectar a partir de las imágenes de las cámaras de tráfico.   

Guía para desarrolladores: detección de texto

10. La moderación de contenido puede detectar contenido inapropiado u ofensivo. Rekognition puede analizar imágenes y videos almacenados en busca de contenido violento y para adultos. Usted determina la idoneidad del contenido para su aplicación. Por ejemplo, las imágenes de naturaleza sugerente pueden ser aceptables, pero las imágenes que contienen desnudos pueden no serlo.   

Guía para desarrolladores: moderación de contenido

Utilice el AWS SDK para .NET para interactuar con Rekognition desde el código .NET. Debe conocer las clases y los métodos principales del SDK que se utilizan para respaldar las capacidades enumeradas anteriormente en Características.

1. Para usar el SDK, agregue el paquete NuGet de AWSSDK.Rekognition a su proyecto de C#.
2. Para trabajar con Rekognition, cree una instancia de AmazonRekognitionClient y llame a sus métodos.
3. La mayoría de los métodos del SDK se llaman de forma asíncrona con la palabra clave await de C#
4. Cree objetos de solicitud para pasarlos a los métodos y procesar los objetos de respuesta devueltos. Los objetos de solicitud y respuesta tienen el mismo nombre raíz que el método que admiten. Por ejemplo, los objetos de solicitud y respuesta del método DetectLabelsAsync se denominan DetectLabelsRequest y 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}");
}

Algunos métodos de Rekognition incluyen puntuaciones de confianza en la respuesta. Una puntuación de confianza es un número entre 0 y 100 que indica la probabilidad de que una predicción determinada sea correcta. Por ejemplo, si el proceso de detección de objetos y escenas muestra una puntuación de confianza de 99 para la etiqueta "agua" y 35 para la etiqueta "palmera", es más probable que la imagen contenga agua pero no una palmera. Las aplicaciones muy sensibles a los errores de detección (positivos falsos) deberían descartar los resultados asociados con las puntuaciones de confianza por debajo de un umbral determinado. El umbral óptimo depende de la aplicación.

Preguntas frecuentes sobre Amazon Rekognition

La mayoría de las características de Rekognition utilizan modelos previamente entrenados y no requieren que tenga experiencia en aprendizaje profundo. Sin embargo, la característica Etiquetas personalizadas requiere que entrene un modelo personalizado. Rekognition se encarga del trabajo pesado por usted, a partir de sus capacidades existentes, que ya están entrenadas con decenas de millones de imágenes de muchas categorías. Solo debe cargar un conjunto reducido de imágenes de entrenamiento (por lo general, unas cien imágenes o menos) que sean específicas para su caso de uso y etiquetarlas. Puede entrenar en la consola de AWS o de forma programada mediante el SDK.

Entrenamiento de un modelo de etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition

Debe tener experiencia en el uso de Rekognition para analizar imágenes o videos. Puede usar los tutoriales y demostraciones que aparecen a continuación si no tiene una aplicación con la que trabajar.

¡Hola, Rekognition!

Cómo crear una aplicación de .NET con Amazon Rekognition

Reconocimiento de fotos en .NET