Amazon Recognition detecta objetos y emociones
Clase 33 de 36 • Curso Práctico de AWS Cloud
Contenido del curso
Introducción a la oferta de AWS y sus interacciones
- 4

Elastic Beanstalk: arquitectura escalable en AWS
05:26 min - 5

EC2: conceptos clave y configuración básica
07:04 min - 6

Crear instancia EC2 en AWS gratuita
09:54 min - 7

Conectarse por SSH a instancias EC2 desde Windows
10:07 min - 8

Conectar a instancia S2 desde Linux con SSH
02:11 min - 9

Conectar Mac a instancia EC2 con Terminal
02:31 min - 10

Proyecto Flask en EC2 con GitHub
04:08 min - 11

Cómo desplegar Flask en AWS con puertos y dependencias
06:20 min - 12

Qué es Lambda de Amazon y por qué es serverless
07:29 min - 13

Función AWS Lambda en Python desde la consola
07:09 min
Elastic Beanstalk
Bases de Datos
- 19

Amazon RDS: prestaciones enterprise sin data center
02:36 min - 20

RDS Postgres: optimizaciones y respaldos AWS
06:59 min - 21

Crear una base de datos PostgreSQL en AWS RDS
05:06 min - 22

Importar dump de Postgres en AWS RDS
04:38 min - 23

Aurora PG: 3x más rápido que RDS Postgres
04:12 min - 24

Creando Aurora PostgreSQL en AWS
11:58 min - 25

Respaldos en RDS Postgres: cuándo y cómo
02:50 min
Redes
Herramientas de administración
Seguridad
Bonus
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Domina Amazon Recognition para analizar imágenes con precisión y rapidez. Este servicio de inteligencia artificial basado en deep learning detecta personas, objetos, acciones, celebridades y texto en fotografías, facilita la moderación de imágenes y ofrece análisis facial para reconocer si alguien está sonriendo, triste o enojado. Además, puedes integrarlo a tus aplicaciones con SDKs y recibir resultados estructurados en JSON.
¿Qué hace Amazon Recognition y para qué sirve?
Amazon Recognition identifica contenido visual y describe lo que ocurre en una foto. Es útil para moderar contenido, confirmar si un objeto está presente y realizar análisis facial de expresiones. También reconoce celebridades y detecta texto dentro de la imagen.
¿Cómo detecta personas, objetos y acciones?
El demo muestra cómo etiqueta escenas y actividades con rapidez.
- Reconoce actividades como skateboarding y las clasifica como deporte.
- Identifica persona y si hay más de una persona.
- En escenas urbanas, etiqueta edificios, ciudad, downtown y urbano.
¿Cómo ayuda en moderación y análisis facial?
Permite automatizar políticas visuales y entender reacciones humanas.
- Moderación de imágenes: oculta productos no deseados o desnudos.
- Análisis facial: detecta si la persona sonríe, está triste o enojada.
- Con una webcam, puedes registrar reacciones ante un estímulo y saber si alguien está sorprendido, feliz o triste.
¿Cómo probar y usar el servicio desde tus programas?
Desde la consola puedes abrir el demo, cargar imágenes y ver etiquetas instantáneas. Al subir una foto, por ejemplo la de “Freddy”, el sistema devuelve descripciones como humano, persona, cara, formato retrato y que está sonriendo; incluso reconoce la técnica fotográfica retrato.
- Demo en consola: prueba con imágenes de ejemplo o sube las tuyas.
- Resultados inmediatos con etiquetas claras y contexto visual.
- Útil para crear flujos de revisión o para estudios de reacción con webcam.
¿Qué son las SDKs y cómo integrarlas?
Las SDKs son herramientas para usar el servicio desde tus programas, sin importar el lenguaje.
- Compatibles con .NET, Java y PHP.
- Llamas a Amazon Recognition desde tu desarrollo y recibes un JSON con resultados.
- El JSON puede indicar si hay personas, autos, la marca del auto, placas y texto reconocido.
¿Qué datos devuelve Amazon Recognition y cómo interpretarlos?
El servicio responde con un JSON que describe el contenido de la imagen en etiquetas y atributos útiles para decisiones automáticas. Puedes usar estas salidas para flujos de aprobación, búsqueda dentro de catálogos o análisis de reacciones.
- Etiquetas de escena y actividad: deporte, urbano, skateboarding, downtown.
- Entidades humanas: persona, más de una persona, cara.
- Rasgos y contexto: sonriendo, triste, enojado, retrato.
- Objetos y texto: auto, marca del auto, placas, texto en imagen.
¿Tienes un caso de uso en mente con Amazon Recognition? Cuéntalo en los comentarios y comparte tus preguntas para profundizar en la implementación.