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# Amazon Rekognition 작동 방식
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Amazon Rekognition은 시각적 분석을 위한 두 개의 API 세트를 제공합니다.
+  이미지 분석을 위한 Amazon Rekognition Image 
+  비디오 분석을 위한 Amazon Rekognition Video 

**이미지 분석**

Amazon Rekognition Image를 사용하면 애플리케이션이 다음을 수행할 수 있습니다.
+ 이미지에서 객체, 장면, 개념 감지
+ 유명 인사 인식
+ 다양한 언어의 텍스트 감지
+ 명시적, 부적절 또는 폭력적 콘텐츠 또는 이미지 감지
+ 연령 및 감정과 같은 얼굴 속성과 얼굴 감지, 분석, 비교
+ PPE 존재 감지

사용 사례에는 사진 앱 향상, 이미지 카탈로그 작성, 콘텐츠 조정이 포함됩니다.

**비디오 분석**

Amazon Rekognition Video를 사용하면 애플리케이션이 다음을 수행할 수 있습니다.
+ 비디오 프레임에서 사람 및 객체 추적
+ 객체 인식
+ 유명 인사 인식
+ 관심 인물에 대한 저장된 비디오 및 스트리밍 비디오 검색
+ 얼굴에서 연령 및 감정과 같은 속성 분석
+ 명시적, 부적절 또는 폭력적 콘텐츠 또는 이미지 감지
+ 타임스탬프 및 세그먼트별로 분석 결과 집계 및 정렬
+ 스트리밍 비디오에서 사람, 반려 동물 및 패키지 감지

사용 사례에는 비디오 분석, 비디오 카탈로그 작성, 부적절한 콘텐츠 필터링이 포함됩니다.

**주요 기능**
+ 강력한 딥 러닝 분석
+ 객체, 장면, 얼굴, 텍스트를 높은 정확도로 감지
+ 앱에 통합할 수 있는 간편한 API
+ 데이터에 맞게 조정된 사용자 지정 가능한 모델
+ 미디어 라이브러리의 확장 가능한 분석



Amazon Rekognition을 사용하면 사용자 지정 어댑터를 훈련하여 특정 딥 러닝 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Rekognition 사용자 지정 조절을 사용하면 사용자 지정 어댑터를 자체 이미지로 학습시켜 Amazon Rekognition의 기본 이미지 분석 모델을 조정할 수 있습니다. 자세한 내용은 [사용자 지정 조절을 통한 정확도 향상](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/moderation-custom-moderation.html)을 참조하세요.

다음 섹션에서는 Amazon Rekognition에서 제공하는 분석 유형과 Amazon Rekognition Image 및 Amazon Rekognition Video 작업에 대한 개요를 다룹니다. 또한 비스토리지와 스토리지 작업의 차이도 없어집니다.

Amazon Rekognition APIs를 데모하려면 AWS 콘솔에서 Rekognition 시도[를 다루는 3단계: AWS CLI 및 AWS SDK API 사용 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/get-started-exercise.html)를 참조하세요.

**Topics**
+ [Rekognition의 분석 유형 이해](how-it-works-types.md)
+ [Rekognition의 이미지 및 비디오 작업 이해](how-it-works-operations-intro.md)
+ [비스토리지 및 스토리지 API 작업 이해](how-it-works-storage-non-storage.md)
+ [모델 버전 관리 이해](face-detection-model.md)