Rekognitionを使うと、開発者はモデルをゼロから学習せずに、アプリケーションへ画像と動画の分析を加えられます。画像または動画を送ると、検出された物体と場面、画像の中で見つかったテキスト、眼鏡や笑顔などの属性を持つ顔、安全でないコンテンツや不適切なコンテンツのフラグが返ります。写真、保存された動画ファイル、ライブの動画ストリームで動き、S3、Lambda、その他のAWSサービスと連携します。
顔に関する機能は、最もよく使われているものの一つです。二つの顔を比較し、保存した顔のコレクションを検索し、本人確認のときに本物の人と写真や再生映像を見分けるライブネスチェックを実行できます。Custom Labelsは、ラベルを付けた少数の画像で分類器を学習し、製品の欠陥やブランドのロゴなど、自社の事業に固有のものを認識します。コンテンツモデレーションは、ユーザーの投稿を載せるプラットフォームで広く使われています。
課金は、分析した画像ごと、または動画の分数ごとで、開始時に無料枠があります。顔認識は議論の多い分野で、AWSは一部の用途、なかでも法執行機関による利用を制限してきました。これを使って作る場合は、ポリシーとその地域のプライバシー規則を確認する必要があります。精度は画質と、顔の種類や照明によって変わります。最も近い代替はGoogle Cloud VisionとAzure AI Visionです。