張貼日期: Oct 8, 2018
Amazon Rekognition 是深度學習型影像和影片分析服務，可識別各種物件、人物、文字、場景和活動，並偵測不安全的內容。Amazon Rekognition 現隨附準確率更高的影像仲裁模型，可降低平均 40% 的誤報率，而在偵測不安全內容的準確度上卻絲毫未減。較低的誤報率意味著標示為需進一步審核的影像數量較少，不但能提升人工仲裁者的工作效率，也能省下不必要的開支。
有了 Amazon Rekognition 的影像仲裁功能，就能自動審核任意規模的相片庫來偵測不安全的內容。人工仲裁者只需審核 Amazon Rekognition 標示為「露骨裸露」或「暗示性」內容的一小部分影像。只需投入些許成本，就能讓您的員工專注在更重要的活動上，還能同時確保仲裁品質。此外，Amazon Rekognition 還提供分層的仲裁標籤，可用於建立處理不同地理和人口需求的商業規則。如需支援的標籤更多詳細資訊，請瀏覽這個頁面。
「Amazon Rekognition 讓我們可以在使用者產生的相片中輕鬆地偵測出需要仲裁的部分並採取行動。DetectModerationLabels API 提供的智慧，讓我們能夠制訂自動化決策，高度自信地約束我們的內容。有了 Amazon Rekognition，人力介入的需求減少 97% ，我們的員工就能心無旁騖地從事更具策略性的商業任務，仲裁成本也因此降低了 72%。Amazon Rekognition 也幫助我們將相片審核所需的時間從數小時縮短至數分鐘，卻依然維持相同的準確性。」
Coffee Meets Bagel 的工程經理 Maksim Gutman 說道。
在提供 Amazon Rekognition 支援的所有 AWS 區域中，均可使用準確率更高的影像仲裁功能，無須額外付費。準確率更高的影片仲裁功能預計在 6-8 週內推出。如要開始使用，您可以在 Rekognition 主控台試用最新版。