Amazon Rekognition 内容审核使用机器学习 (ML) 自动化和简化您的图像和视频审核工作流程，并且不需要具备机器学习经验。使用完全托管的 API 和可自定义的审核规则，有效地处理数百万张图像和视频，同时检测不当或不需要的内容，以确保用户安全和业务合规。只需按实际使用量付费；没有最低费用，无需许可证或预付费。
优势
增强用户和品牌安全
根据各种预定义或特定于业务的不安全类别审核图像和视频，数量从几个到数百万个不等。主动确保您的用户和品牌赞助商不会接触到不需要或不适当的内容。
自动化审核
让人工审查人员能够跟进较小的内容子集，并通过自动标记多达 95% 的不安全内容，保护其免受有害内容的影响。 将 Amazon Augmented AI（Amazon A2I）整合到人工审核流程中，无需构建新工具和基础设施。
提高可靠性并降低成本
创建成本可靠、可扩展且可重复的基于云的内容审核工作流，无需预订购或购买昂贵的许可证。根据处理的图像数量或视频时长付费。
功能
检测并标记露骨图像和视频
检测图像和视频中的露骨的成人内容或性暗示内容、暴力、毒品、烟草、酒精、仇恨符号、赌博和不当内容。使用置信度分数标记每个检测到的标签和视频时间戳。使用层次结构分类关系针对不同的地理位置、目标受众、一天中的时间等创建精细的业务规则。
自定义音频和文本审核
使用 Amazon Rekognition 文本检测进行文本检测和阅读，并根据您自己的禁用词或短语列表检查文本。 使用 Amazon Transcribe 将视频中的语音转换为文本，并检查是否使用了亵渎或仇恨言论。使用 Amazon Comprehend 中的自然语言处理（NLP）功能扩展文本分析。
验证用户年龄
使用 Amazon Rekognition 人脸活动阻止未成年用户访问受限内容。例如，在线游戏或约会的客户可以使用人脸活动和 Amazon Rekognition 面部分析中的年龄估算功能来验证用户的年龄，然后再授予访问权限。
简化内容审核操作
访问自动化和人工智能（AI）功能，无需机器学习专业知识即可实施可靠的内容审核解决方案。创建安全的在线环境，保护您的品牌，并最大限度降低审核成本。有关更多信息，请参阅简化内容审核操作。
训练和部署自定义模型
只需单击几下或调用 API，即可轻松训练和部署您自己的审核模型。利用 Amazon Rekognition Custom Labels 快速创建和操作新模型，以应对实时场景问题，例如从在线商店中删除攻击性信息或模糊直播中的徽标。
利用人工审核加强预测
通过战略性人工干预进一步加强预测。将 Amazon A2I 与 Amazon Rekognition 审核 API 集成，帮助您的团队或第三方供应商在低置信度预测需要人工干预时做出最终判断。
应用场景
社交媒体
防止用户暴露于内容共享平台上的不当内容。主动审核大量的用户上传内容，以保护用户和社区免受社交媒体平台和服务（包括照片和视频共享、在线游戏、视频流和线上约会应用程序）中不当内容的影响。
游戏
防止在游戏论坛、直播游戏和视频流服务中出现令人反感或有争议的图像。此外，审核用户生成的内容（例如个人资料和头像），保持游戏玩家的参与度和活跃度，并防止骚扰和欺凌导致用户流失。
电子商务
通过删除数字货架上与第三方产品列表和评论相关的非法或不当图片和视频内容，增强客户信任，从而营造安全、透明的购物体验。保护平台的声誉和合规性，因为客户越来越多地借助产品评论在购物过程中做出明智的决定。
广告
防止品牌建立不必要的关联，以满足合规要求。还要实现能带来收入增长的品牌目标，例如品牌提升和喜爱度。
媒体和娱乐
防止受众暴露于可能不安全的图像和视频内容，维护用户福祉，保护知识产权，并维护积极的社区。
教育
审核学生和教育工作者的贡献，帮助构建安全、包容和充实的学习体验。
客户
阅读有关我们 40 多个 Amazon Rekognition 客户案例的更多信息。
CoStar 是商业房地产信息、分析、技术和新闻领域的领导者，拥有市场上最全面的数据平台之一，每天处理超过 15 万张上传到其平台的图像。
“对于 CoStar 而言，上传到我们平台的图像必须符合我们最终用户协议的条款，并且不包含不适当的内容，以便我们能够确保一个包容、安全和数据驱动的用户社区。借助 Amazon Rekognition 的内容审核 API，我们能够轻松构建一个解决方案来自动分析所有上传的图像，帮助我们高效地为客户提供高价值的产品。Amazon Rekognition 提供了一套预先训练的计算机视觉 API，与内容审核、文本检测和对象检测一起，帮助我们进一步改进我们的产品，使我们收到的图像更容易被发现，我们的社区更具包容性。Amazon Rekognition 使我们能够快速行动，并通过其预先训练的模型将 AI 智能添加到我们的系统中，帮助我们专注于为房地产行业提供独特的解决方案。”
CoStar Group 首席软件工程师 Mark Osborn
Dream11 允许用户发布视频和图片，并在群聊中共享图像。作为其内容审核流程的一部分，该公司使用 Amazon Rekognition 每天自动对数千项资产进行媒体分析，以保护其 1 亿用户并为其提供引人入胜的体验。
“我们在做每一项决定时都会寻找数据和技术的支撑，同时考虑各项指标，不断添加令人眼前一亮的元素，帮助留住客户。AWS 提倡用户至上的文化，提供直观的云原生服务，帮助我们在没有任何依赖项的情况下快速推出产品。各种 AWS 技术产品帮助我们开发原型，并使其快速上线，即使在大规模的情况下也是如此。这使我们在速度至关重要的市场中具有竞争优势。”
Dream11 工程副总裁 Praveen Jain
MobiSocial 是一家领先的移动软件公司，专注于构建社交网络和游戏应用程序。该公司开发了 Omlet Arcade，这是一个全球社群，数千万移动游戏直播用户和电子竞技玩家聚集在这里分享游戏体验并认识新朋友。
“为了确保我们的游戏社群是一个能够进行社交活动和分享娱乐内容的安全环境，我们使用机器学习来识别不符合我们社群标准的内容。我们创建了一个工作流，利用 Amazon Rekognition 来标记包含不合规内容的上传图像和视频内容。Amazon Rekognition 的内容审核 API 帮助我们实现准确性和规模，以管理在全球拥有数百万游戏创作者的社群。自实施 Amazon Rekognition 以来，我们已将运营团队手动审查的内容数量减少了 95%，同时释放了工程资源以专注于我们的核心业务。我们期待着最新的 Rekognition 内容审核模型更新，它将提高准确性并增加新的审核类别。”
MobiSocial 高级架构师 Zehong
SmugMug 运营着两个大型在线照片平台 — SmugMug 和 Flickr，超过 1 亿会员能够安全地在这两个平台上存储、搜索、共享和出售数百亿张照片。Flickr 是世界上最大的以摄影师为中心的社群，让世界各地的摄影师能够找到灵感，相互联系，并与世界分享他们的热情。
“作为一个大型的全球性平台，不良内容给我们社群的健康带来了极为严重的风险，可能会令摄影师避而远之。我们使用 Amazon Rekognition 的内容审核功能来查找并正确标记不良内容，从而为社群提供安全、融洽的体验。由于 Flickr 所涉及的内容规模巨大，如果不使用 Amazon Rekognition 基本上是不可能完成这一任务的。现在，得益于 Amazon Rekognition 的内容审核功能，我们的平台可以自动发现并突出显示更贴近会员期望的优质照片，从而落实我们启迪、联系和分享的使命。”
SmugMug 联合创始人、首席执行官兼首席技客 Don MacAskill
ZOZO, Inc. 拥有并运营着日本最大的时尚电子商务平台 ZOZOTOWN 以及为时尚爱好者分享款式和服装以及更多种类的服务的社交网站 WEAR。
“每天，我们的用户都会在 WEAR 上发布大量图片，需要检查每一张图片以确保其符合服务指南。我们基于 Amazon Rekognition 内容审核 API 构建了一个解决方案，该解决方案可自动检查和分析用户在 Amazon S3 中发布和存储的内容。Amazon Rekognition 通过自动分析图像，帮助我们将手动内容审查流程缩短了多达 40%。我们还能够减少在审查人员无法确定图像是否合适时上报给主管的审查，否则，这些审查会拖慢内容运营速度。”
ZOZO, Inc. 品牌解决方案开发部工程师 Yu Shigetani
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