¿Cómo funciona el reconocimiento impulsado con AWS?

Estamos en el auge de la inteligencia artificial, una tecnología que ha llegado para quedarse cubriendo muchísimas áreas y automatizado múltiples procesos, tal como es el reconocimiento. Este modelo consta de la automatización en el proceso de clasificación de datos no estructurados, donde se pueden pasar a datos estructurados para su clasificación, almacenamiento, identificación, etc. 

El servicio de reconocimiento funciona mayormente por un modelo pre-entrenado con una gran cantidad de datos el cual selecciona los datos que se van a estar ingresando y cuáles son los resultados esperados de cada uno de ellos.

Normalmente, en la mayor parte de web services (sea en la nube de AWS, Microsoft Azure o GCloud) los fabricantes se encargan de brindar los modelos a los usuarios, para que al final, el desarrollador haga el sistema y el entrenamiento de alinear las metas de la empresa con lo que tienen.

Datos estructurados VS Datos no estructurados

• Datos estructurados; nos referimos a la información que se suele encontrar en la mayoría de bases de datos relacionales (RDBMS). Suelen ser archivos de texto que se almacenan en formato tabla, hojas de cálculo o bases de datos relacionales con títulos para cada categoría que permite identificarlos.
• Datos no estructurados; la característica principal de este tipo de datos, generalmente binarios, es que no poseen una estructura interna identificable. Se trata de un cúmulo de información que deben identificarse y almacenarse de forma organizada a través de una base de datos no relacional (NoSQL).
  
  
  

AWS Rekognition

De acuerdo con las páginas oficiales de Amazon Web Services;

“Amazon Rekognition es un servicio que facilita la adición de análisis de imagen y video a sus aplicaciones con tecnología probada, altamente escalable y de aprendizaje profundo, que no requiere experiencia en aprendizaje automático para su uso”.

Con AWS Rekognition se puede identificar objetos, personas, texto, escenas y actividades en imágenes y videos, además de detectar cualquier contenido inapropiado. También, proporciona análisis faciales de alta precisión y capacidades de búsqueda facial que puede usar para detectar, analizar y comparar rostros.

Es posible implementar estos recursos en una amplia variedad de casos de uso vinculados con la verificación de usuarios, el conteo de personas y la seguridad pública.

¿Cuáles tipos de reconocimiento existen?

• Etiquetas.

Reconoce cada uno de los objetos y escenarios que se encuentran dentro de una imagen.

Con Amazon Rekognition, puedes identificar miles de objetos (por ejemplo, bicicleta, teléfono, edificio) y escenas (por ejemplo, estacionamiento, playa, ciudad). Cuando analiza videos, también puede identificar actividades específicas como “entrega de un paquete” o “partido de fútbol”.

Ejemplo: "Identificación de conjunto de objetos y/o escenarios". 

• Etiquetas Personalizadas.

Su finalidad es hacer un análisis o identificación de un grupo especifico de objetos. Por ejemplo, digamos que en este caso no queremos hacer una identificación de objetos de una imagen, si no que queremos hacer una identificación de razas de perros, pájaros, tipos de carros, etc. Este es la función que nos puede ayudar a tener un modelo de análisis de esta característica y así poder realizar un proceso de automatización entre un grupo especifico de objetos.

Ejemplo: "Identificación de distintas razas de perros". 

• Detección de texto.

El servicio que nos permite identificar texto dentro de una imagen. Podemos hacer una identificación de cualquier tipo de texto y posteriormente pasarla por otro proceso; por ejemplo, podríamos traducir texto una vez que lo podamos extraer de una imagen.

Ejemplo: "Modelo de inputs para identificación."

• Detección y análisis de rostros.

El proceso de detección y análisis de rostros es uno de los más comunes de este servicio.
En el proceso de detección, hace una diferenciación entre todas las caras que se pueden encontrar dentro de una imagen y una vez identificado cada uno, se realiza un análisis breve de los rostros con algún dato relevante de cada una de ellas.

Ejemplo: "Identificación a través de características biométricas."

• Búsqueda y verificación de rostros.

No solo se trata de extraer datos interesantes e identificar rostros, sino que también podemos hacer una comparativa entre diferentes imágenes. Esta parte del servicio es muy utilizada, por ejemplo, para hacer una comparativa entre la imagen de una identificación oficial y una foto.

• Reconocimiento de celebridades.

Es una de las funciones que ya cuenta Amazon Rekognition por defecto, esta funcionalidad nos permite hacer una identificación de celebridades a través de imágenes públicas de la web; sin importar si se encuentran dentro de una imagen con múltiples personas o ambientes, con diferente iluminación y/o entorno.

• Conteo y clasificación objetos.

Dentro del análisis de objetos, podemos realizar modelos que se adapten a automatizar distintas tareas dentro del negocio.

Amazon Rekognition para la automatización empresarial

Con las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition, es posible identificar objetos y escenas en imágenes específicas para necesidades empresariales. Por ejemplo, puedes crear un modelo para clasificar partes específicas de máquinas en su línea de ensamblado o detectar problemas en plantas.

Dichas etiquetas personalizadas, se encargan de hacer el trabajo duro de moldear el desarrollo para tu equipo, y gracias a esto, no se necesita experiencia en aprendizaje automático. Simplemente necesitas proporcionar imágenes de objetos o escenas que quieras identificar y el servicio se encargará del resto.

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