Amazon Rekognition: Análise de imagens e vídeos com IA

O Amazon Rekognition é um serviço com inteligência artificial da Amazon Web Services (AWS) que ajuda as empresas a analisar imagens e vídeos de forma fácil. Se você precisa detectar objetos, reconhecer rostos ou moderar conteúdo, o Rekognition torna isso possível sem precisar de muito conhecimento em machine learning. 

Este tutorial vai te mostrar o que é o Amazon Rekognition, suas principais funcionalidades, como funciona e como você pode começar a usar. Também vamos falar sobre os benefícios, preços e algumas preocupações sobre o uso dele.

O que é o Amazon Rekognition?

Em poucas palavras, o Amazon Rekognition é um serviço na nuvem da Amazon Web Services (AWS) que usa aprendizado profundo para analisar imagens e vídeos. Ele ajuda a identificar automaticamente objetos, cenas, rostos, texto e até mesmo conteúdo impróprio, tudo sem precisar de um conhecimento profundo de machine learning.

Esse serviço de reconhecimento de imagens totalmente gerenciado e baseado em aprendizado profundo foi feito desde o começo pra funcionar em grande escala.  O que faz o Rekognition se destacar são os modelos pré-treinados, que já estão prontos pra usar assim que você começa. Mas, se você tiver necessidades específicas, também pode treinar modelos personalizados para reconhecer objetos ou padrões únicos.

Os três componentes principais de qualquer aplicação de machine learning ou deep learning são treinamento, modelos e inferência.

Componentes principais de uma aplicação de ML - Deep Learning. Fonte: IA para guardanapos

Desses três componentes, a grande vantagem é que o treinamento já foi feito pra você com as APIs do Rekognition. Esse treinamento criou modelos que estão sendo usados dentro do serviço. Você só precisa acessar essas APIs para criar inferências para suas aplicações. 

Além disso, essa abordagem simples baseada em API significa que os desenvolvedores, mesmo sem experiência em ML, podem adicionar rapidamente recursos poderosos de IA aos seus produtos. 

Principais recursos do Amazon Rekognition

Vamos ver algumas das funcionalidades mais legais do Rekognition, com exemplos reais.

Visão geral dos recursos do Amazon Rekognition. Fonte: IA para guardanapos

Detecção de objetos e cenas

Milhares de objetos, cenas e ações em fotos e vídeos podem ser identificados e rotulados com precisão pelo Amazon Rekognition. Por exemplo, pode ajudar a automatizar a gestão de estoque, identificando os produtos nas prateleiras das lojas. Da mesma forma, ele consegue reconhecer carros e pedestres em tarefas de vigilância de trânsito.

O Pinterest usa o Rekognition para rotular o conteúdo enviado pelos usuários e identificar objetos, cenas e atividades. Isso ajuda a marcar as imagens com palavras-chave relevantes, melhorando a capacidade da plataforma de recomendar conteúdo visualmente semelhante.

Análise e reconhecimento facial

A análise facial e o reconhecimento super avançados do Rekognition permitem identificar características como faixa etária, gênero e emoções. Além disso, ele oferece reconhecimento facial para ver se a identidade tá certa — tipo, sistemas de entrada em prédios ou portões de segurança em aeroportos. O Rekognition é usado por empresas para confirmar com segurança a identidade dos usuários em aplicativos bancários ou sistemas de presença.

Usando o Amazon Rekognition, a PBS criouum gráfico de conhecimento empresarial para reunir metadados de conteúdo em segmentos, clipes ou até mesmo em quadros, e atribuir facilmente informações de reconhecimento facial, de objetos e de humor a mais de 60.000 títulos na biblioteca digital da PBS.

Detecção e extração de texto

Já pensou como os sites de mídia social reconhecem memes ou imagens com texto por cima? O Rekognition detecta e reconhece texto em fotos ou quadros de vídeo de forma eficiente, mesmo quando o texto não está totalmente claro ou alinhado. Isso pode ser usado em um processamento automatizado melhorado de documentos por empresas ou até mesmo para fazer análises de sentimentos com base em dados visuais. 

Etiquetas personalizadas

Um diferencial claro do Amazon Rekognition são as Custom Labels, que permitem que as empresas treinem o Rekognition com seus próprios dados. Se você é um profissional de marketing e quer ver o logotipo da sua marca sendo postado nas redes sociais, o Rekognition consegue identificar o seu logotipo em milhões de imagens sem que você precise passar horas revisando tudo manualmente, gerando insights de marketing que você pode usar na hora.

A San Diego Gas & Electric ( SDG&E) usaas etiquetas personalizadas do Rekognitionpara identificar automaticamente danos em ativos em imagens de drones e riscos de vegetação em imagens de satélite.

Moderação de conteúdo

Com o recurso de moderação de conteúdo, as empresas de mídia social e plataformas de streaming de vídeo usam o Rekognition para filtrar automaticamente conteúdos impróprios, como material sexualmente explícito e violência gráfica, dos uploads dos usuários. Isso garante que o manuseio de grandes quantidades de conteúdo gerado pelos usuários seja muito simples e absolutamente confiável.

Reconhecimento de celebridades

O recurso de reconhecimento de celebridades do Amazon Rekognition é muito usado por empresas de mídia que cobrem eventos de entretenimento. A identificação rápida de celebridades permite que os provedores de conteúdo marquem automaticamente fotos ou vídeos de eventos de tapete vermelho ou notícias, melhorando muito o fluxo de trabalho.

Como funciona o Amazon Rekognition

O Amazon Rekognition usa modelos avançados de aprendizado profundo hospedados em uma infraestrutura de computação em nuvem AWS que dá pra escalar. Aqui tá o fluxo de trabalho simplificado:

1. Dados de entrada: Você manda imagens ou vídeos pela API do Rekognition.
2. Processamento de IA: Os modelos de aprendizado profundo do Rekognition analisam os dados, detectando rostos, objetos, texto ou tipo de conteúdo.
3. Resultados: Os resultados são devolvidos rapidinho por meio de chamadas API no formato JSON, prontos pra serem integrados nos seus aplicativos ou bancos de dados.

Esse serviço pode funcionar junto com outras soluções da AWS, como AWS Lambda e Amazon Kinesis, pra permitir cenários de análise em tempo real, como monitoramento de vídeo ao vivo pra segurança.

Arquitetura de alto nível

• Imagens ou transmissões de vídeo enviadas para o Amazon S3.
• As chamadas da API do AWS Rekognition acionam a inferência de IA.
• Os resultados são enviados de volta pela API para o seu aplicativo ou serviços.

Pipeline de imagens

O pipeline de alto nível está descrito abaixo:

• Uma mensagem é enviada para uma fila do Amazon SQS, iniciando o pipeline de processamento de imagens.
• Isso aciona uma função Lambda, que rola de forma sincronizada.
• A função Lambda chama o Amazon Rekognition para analisar a imagem.
• Os resultados da análise ficam guardados no DynamoDB, S3 ou Elasticsearch, dependendo do caso.
• A taxa de transferência do pipeline é controlada ajustando o tamanho do lote e a concorrência Lambda, garantindo um processamento eficiente.

Pipeline de vídeo

O pipeline de alto nível está descrito abaixo:

• O pipeline de processamento de vídeo manda mensagens para uma fila do Amazon SQS, que começa a análise do vídeo.
• Uma função Lambda do agendador de tarefas rola em intervalos regulares, mandando pedidos de processamento de vídeo pro Amazon Rekognition até chegar no número máximo de tarefas ao mesmo tempo.
• Quando um trabalho de análise de vídeo é concluído, o Amazon Rekognition manda uma notificação pelo Amazon SNS, que começa o envio do próximo lote de trabalhos.
• Os resultados da análise são guardados nos bancos de dados certos para usar depois.
• O pipeline ajusta automaticamente a velocidade de processamento com base nos limites da conta AWS, garantindo um desempenho ideal.

Essa arquitetura de referência pode te dar mais detalhes técnicos, se precisar.

Como usar o Amazon Rekognition

Veja como é fácil para as empresas integrarem o Amazon Rekognition no seu fluxo de trabalho:

Fluxo de trabalho do Amazon Rekognition

Fluxo de trabalho do Amazon Rekognition. Fonte: Imagem por Napkin AI

• Passo 1: Guarde seus dados de imagem/vídeo no Amazon S3.
• Passo 2: Faça uma chamada de API para o Rekognition usando os SDKs da AWS (disponíveis para Python, Java, Node.js, etc.).
• Passo 3: Receba e processe a resposta JSON do Rekognition com insights.
• Passo 4: Integre essas informações na lógica do seu aplicativo, acionando ações como alertas ou filtragem de conteúdo.

Começando com o Amazon Rekognition

Os principais passos para começar a usar o Rekognition estão descritos abaixo. 

1. Inscreva-se: Crie sua conta AWS em aws.amazon.com.
2. Configurar pelo Console AWS: Acesse o Rekognition pelo Console de Gerenciamento da AWS. Você pode fazer isso digitando“ ” na barra de pesquisa e selecionando “rekognition” para abrir o console de serviço.

Configurando o Amazon Rekognition pelo Console AWS. Fonte: AWS

3. Integração com AWS CLI e SDK: Instale o AWS CLI ou o SDK que você preferir para acessar de forma programada.
4. Faça uma análise de amostra: Tenta fazer uma análise de imagem simples pra se sentir mais à vontade. Por exemplo, você podeacessar e selecionar Análise facial no painel de navegação à esquerda, conforme mostrado abaixo. Esse recurso permite analisar rostos em uma imagem e receber uma resposta JSON.

Escolha o serviço que você precisa. Fonte da imagem: AWS

Como você viu, é surpreendentemente simples!

Vantagens do Amazon Rekognition

Algumas das razões pelas quais empresas como a Rekognition gostam do serviço incluem:

Escalabilidade e desempenho

Como o Rekognition rola na infraestrutura da AWS, ele consegue se ajustar automaticamente, lidando com milhões de imagens e vídeos sem ficar lento. As empresas não precisam se preocupar com quedas no desempenho, não importa o tamanho da carga de trabalho. Também dá pra melhorar as tarefas de revisão humana com IA.

Eficiência de custos

Com o modelo de preço pay-as-you-go, as empresas só pagam pelo que usam, o que torna a solução econômica, sem precisar de um investimento inicial pesado.

Fácil de integrar

As APIs fáceis de usar simplificam a implementação, mesmo para equipes com pouca ou nenhuma experiência em machine learning. Não precisa criar modelos complexos do zero — basta conectar e começar a analisar imagens ou vídeos.

Precisão e confiabilidade

A Amazon está sempre treinando e melhorando seus modelos de IA, o que significa mais precisão e menos trabalho manual para as empresas. Isso ajuda a reduzir erros humanos em tarefas como verificação de identidade, detecção de objetos e moderação de conteúdo.

Preocupações e controvérsias em torno do Amazon Rekognition

Como qualquer tecnologia poderosa, o Rekognition despertou algumas preocupações válidas:

Preocupações com privacidade e vigilância

O uso do Rekognition na aplicação da lei e na vigilância gerou debates acalorados. Os críticos dizem que o reconhecimento facial com IA pode ser usado de forma errada para vigilância em massa, o que pode violar os direitos de privacidade e as liberdades civis. A Amazon tá sendo criticada por vender essa tecnologia pra órgãos do governo, com preocupações sobre como ela tá sendo usada e se tem supervisão adequada.

Preconceito no reconhecimento facial

O viés da IA é um problema real, e estudos, incluindoos do MIT, mostraram que os sistemas de reconhecimento facial podem ter dificuldade com a precisão, especialmente ao identificar pessoas de diferentes grupos raciais ou de gênero. Identificações erradas podem ter consequências graves, principalmente na aplicação da lei, onde correspondências falsas podem levar a prisões injustas. Essa polêmica mostra que é super urgente melhorar a justiça da IA e garantir que os modelos de reconhecimento facial funcionem bem para todo mundo, independentemente de quem seja.

Uso ético e regulamentação

Com as críticas aumentando, a Amazon decidiu parar de vender o Rekognition para as agências de segurança, reconhecendo as preocupações éticas em torno do uso do sistema. O debate sobre a ética da IA continua, com organizações como a ACLU pressionando poruma supervisão e responsabilização mais rigorosas.

Preços do Amazon Rekognition

O Amazon Rekognition funciona com um modelo de preço do tipo“pague conforme usar” ( ), ou seja, você só paga pelo que usar. O preço depende do tipo de análise que você faz e não tem nenhum investimento inicial. Vamos entender melhor: 

Preço das imagens

O Rekognition Image te deixa analisar imagens usando tecnologia de aprendizado profundo. Os preços são divididos em duas partes:

• Análise da imagem: Você paga por imagem analisada. Se você fizer várias análises na mesma imagem, vai pagar por cada pedido separadamente. Então, por exemplo, se você analisar 2,5 milhões de imagens para detecção de rótulos, a estrutura de custos vai ficar assim:

Primeiro 1 milhão de imagens: US$ 0,0010 por imagem, o custo vai ser de US$ 1.000. 

Próximos 1,5 milhões de imagens: US$ 0,0008 por imagem, o custo vai ser de US$ 1.200

Custo total: US$ 2.200

• Armazenamento de metadados faciais: Se você usar a comparação ou a pesquisa facial, o Rekognition armazena metadados faciais e você vai pagar uma pequena taxa mensal por esse armazenamento. As taxas são de US$ 0,00001/metadados de face por mês, sendo que as taxas de armazenamento são cobradas mensalmente e são rateadas para meses parciais.

Preços dos vídeos

Se você estiver analisando vídeos em vez de imagens, vai pagar por minuto de filmagem processada.

• Detecção de etiquetas (detectar objetos, cenas e atividades): A partir de US$ 0,10 por minuto
• Pesquisa facial (comparando rostos com um banco de dados): A partir de US$ 0,10 por minuto

Então, processar 1.000 minutos de vídeo pra detectar rótulos custaria US$ 100, a US$ 0,10 por minuto.

Preços de etiquetas personalizadas

O Rekognition permite que as empresas o treinem para reconhecer objetos específicos, de acordo com suas necessidades. Esse recurso tem dois custos:

• Treinar um modelo: US$ 1,00 por hora
• Previsões em execução (inferência): US$ 4,00 por 1.000 imagens

É importante saber que o uso do Treinamento e Inferência é cobrado por minutos, com um mínimo de 1 minuto.

Os preços detalhados de vários outros serviços são atualizados sempre e podem ser vistos na página de preços do Amazon Rekognition.

Conclusão

O Amazon Rekognition é um produto AWS super legal para análise de imagens e vídeos, com recursos como reconhecimento facial, detecção de objetos, extração de texto e moderação de conteúdo.  Sua escalabilidade, facilidade de integração e custo-benefício o tornam valioso para empresas de todos os setores. 

Se você está procurando novas maneiras de usar a visão computacional avançada no seu negócio, o Amazon Rekognition é, sem dúvida, um ponto de partida valioso e acessível.

E se você quiser saber mais sobre os serviços e produtos da AWS, temos ótimos recursos que podem ajudar:

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