Каталог решений
Генеративный ИИ
Gen AI
ИИ-Агенты
II-Agenti
Речевые технологии
Category 1
Анализ данных
Category 2
NLP
Category 3
Чат-боты
Category 4
Компьютерное зрение
Category 5
Все решения
Partner icon Получить консультацию О нас Блог Контакты
Search icon
6
Close
compare
К сравнению
Amazon
Год основания: 1994
Страна происхождения: США
Направление: Компьютерное зрение
Отрасль: Различные отрасли

Amazon Rekognition API

Облачный сервис компьютерного зрения AWS для анализа изображений и видео: предобученные API (метки, текст, модерация, лица), Face Liveness для eKYC, Custom Labels для своих объектов. Для приложений, медиа, e‑commerce и safety‑контроля.
Rekognition добавляет CV‑функции через API: метки, текст, модерация, лица/атрибуты, поиск по коллекциям, сегменты видео. Face Liveness для проверки «живости». Custom Labels — AutoML для ваших классов. Обработка изображений и потоков/архива видео, масштаб AWS, оплата по факту.
Заказать решение
compare
К сравнению
Описание компании
Год основания: 1994
Страна происхождения: США
Направление: Компьютерное зрение
Отрасль: Различные отрасли
Преимущества
  • Готовые API и AutoML (Custom Labels)
  • Face Liveness для eKYC
  • Масштаб AWS, оплата по факту
  • Видео: Kinesis Streams и S3
  • SDK, примеры, без DevOps‑нагрузки
Дополнительная информация

Теги: #компьютерное_зрение; #rekognition; #анализ_изображений; #видеоаналитика; #онбординг; #ekyc; #face_liveness; #модерация_контента; #detectlabels; #text_detection; #celebrity_recognition; #custom_labels; #kinesis_video; #s3; #nsfw; #ppe; #auto_ml; #aws

Ссылка на API-документацию: https://aws.amazon.com/ru/rekognition/resources/?nc=sn&loc=6

Контур решения: Cloud

Клиенты: NFL, CBS, National Geographic, Marinus, SmugMug, SkyNews, Influential

Стоимость: Платно
Заказать решение Получить консультацию
Logo
Кейсы

Анализ контента с помощью компьютерного зрения, CBS Corporation

Решение: компания CBS прикладывает значительные усилия для модерации неподобающего контента в своих программах, чтобы не оскорбить зрителей по всему миру и не нарушить требования государственных нормативных актов. Чтобы можно было масштабировать внутренние процессы, используется сервис Amazon Rekognition для автоматизации модерации видеоконтента и применяется новая функция Custom Labels для более глубокой настройки моделей модерации.

Результаты: решение позволяет компании автоматизировать процесс присвоения меток неприемлемому контенту, например, содержащему изображения обнаженных тел, непристойных жестов и сцен насилия, и уменьшить время обработки с часов до минут.


Повышение эффективности поиска по запросам пользователей, Influential

Решение: в дополнение к применению собственных алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, компания заключает партнерства с третьими сторонами с целью расширения наборов данных и упрощения поиска инфлюенсеров. Использование функции обнаружения объектов и сцен сервиса Amazon Rekognition позволяет лучше сегментировать инфлюенсеров в группы по сферам и тематикам на основании публикуемого ими мультимедиа, а также контента в социальных сетях.

Результаты: теперь поисковые возможности не ограничиваются исключительно поиском текста, также появились дополнительные возможности по обучению сервиса Brand Match Score, что в сочетании с интуитивно понятными тегами и метками Rekognition повышает коэффициент эффективности поиска по запросам пользователей более чем на 200%.


Seeking.com: много спама и фейков в онбординге

Решение: обязательная Face Liveness при регистрации; интеграция за ~2 мес., проверка «живости» из короткого селфи‑видео, выявление масок/фото/видео/дипфейков. Эффект: -90% мошеннических аккаунтов; повторные попытки блокируются через сравнение с бан‑листом. 

Где и как применять
  • Онбординг: сравнение лица с документом + Liveness.
  • Модерация UGC: метки/NSFW/текст из изображений/видео.
  • Медиа: раскадровка, шоты, титры, бренды, поиск знаменитостей.
  • Безопасность труда: DetectProtectiveEquipment.
  • «Умный дом»: события по потокам Kinesis. Хранилище - S3.
  • API/SDK для интеграции; роли и регионы AWS для размещения. 
Кому подойдет:
  • Продуктовые команды и платформы с UGC/медиа.
  • Финтех/маркетплейсы с eKYC и антифродом.
  • Операторы видеосервисов и архивов.
  • Промышленность/HSE для контроля Средств Индивидуальной Защиты.
  • Разработчики IoT/смарт‑камер. Требуется готовность к облаку AWS и интеграции через API/SDK, учёт стоимости по операциям.
FAQ
Какие функции доступны из коробки?
Метки объектов/сцен, текст в изображениях/видео, модерация, лица/атрибуты, поиск по коллекциям, шоты/технические сегменты видео, Celebrity Recognition. Отдельно: Face Liveness и AutoML‑модели через Custom Labels.
Как внедрять и чем интегрировать?
Через REST/SDK (AWS SDK), хранение в S3, потоки в Kinesis Video Streams. Есть эталонные архитектуры и готовые решения из репозиториев AWS. Начать можно с Free Tier.
Как обстоят дела с безопасностью и приватностью?
Данные обрабатываются в регионах AWS, доступ управляется IAM. Для поиска лиц хранится векторное метаданное (оплачивается помесячно). Используйте регионы и роли согласно политике компании.
Сколько это стоит?
Pay‑as‑you‑go: Image API от $0,001/изобр.; Video streaming ~ $0,00817/мин; Stored video $0,05–0,10/мин; Face Liveness от $0,015/чек; Custom Labels - тренинг ~$1/ч и инференс ~$4/ч. Действуют Free Tier квоты.
Есть ли подтверждённые результаты у клиентов?
Да: −90% фрода (Seeking.com, Liveness); −90% фрода для клиентов Seamfix; у Chamberlain Group — упрощение подключения устройств в myQ; у Jumio — масштабная IDV с Rekognition.
В чём отличие Custom Labels?
Это AutoML: вы обучаете модель под свои классы. Оплата — часы тренировки и инференса. Есть бесплатные 2 ч тренинга и 1 ч инференса в месяц в Free Tier.
6
Подберем решение!
Chat icon