计算机视觉技术应用与AWS机器学习栈解析

在今年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上，某机构云服务人工智能与数据副总裁Swami Sivasubramanian发表了题为"规模化计算机视觉：推动客户创新与行业应用"的主题演讲。

计算机视觉在商业应用中的实践

某中心已在人工智能领域深耕超过25年，持续推动计算机视觉技术创新。计算机视觉技术支撑着电子商务推荐引擎、客户评论系统等核心业务。Prime Air无人机采用计算机视觉与深度学习技术，Amazon Show通过计算机视觉优化用户与Alexa的交互体验。目前，超过50万台具备视觉能力的机器人每日协助完成库存管理、订单处理和包裹分拣任务。

广告图像生成系统

针对广告主创建视觉吸引力广告的挑战，我们开发了基于AI的图像生成工具。该工具允许广告主输入产品图像、标识和文本提示，AI模型将生成符合品牌调性的多版本广告视觉内容。

系统架构采用模块化微服务设计，包含以下技术组件：

使用Amazon SageMaker和SageMaker Jumpstart机器学习服务
人工参与的工作流程确保图像质量
独立的模型开发、注册和生命周期管理组件
面向客户的API接口

掌纹识别技术

在零售场景中，Amazon One通过掌纹识别技术重新定义身份验证、入场和支付体验。该技术利用红外光识别手掌独特的线条、沟纹、脊线以及皮下血管模式。

技术实现要点：

注册时专用算法在数秒内捕获并加密掌纹图像
设备生成掌纹签名并与支付账户关联
使用数百万张合成图像进行模型训练，包含光照条件和手部姿态等细微变化
系统经过训练能够检测并拒绝伪造手部模型

数据安全设计：

掌纹图像不在设备端存储
图像立即加密并传输至云端安全区域
在专门构建的高安全云环境中生成掌纹签名

体育数据分析系统

作为与NFL持续合作的一部分，我们通过Prime Vision与Next Gen Stats提供深度分析 insights，追踪嵌入球员护肩中的RFID芯片数据。

云服务机器学习技术栈

某机构云服务的使命是让每位开发者、数据科学家和研究人员都能轻松构建智能应用，通过AI服务从数据中挖掘新价值。我们提供行业最全面的机器学习工具，构成三层技术栈：

顶层：大语言模型应用

包括生成式AI助手，用于加速软件开发并帮助客户从数据中提取有用信息。

中层：AI应用开发服务

计算机视觉服务和设备
Amazon Bedrock：构建生成式AI应用的安全平台
提供最先进的基础模型和全面的安全、隐私及负责任AI能力

底层：高性能基础设施

为机器学习专门构建的高性能、成本优化基础设施

核心计算机视觉服务详解

Amazon Rekognition

全托管服务，使用机器学习自动从图像和视频文件中提取信息：

技术特性：

支持内容审核，检测图像视频中的不安全内容
自定义标签功能可检测品牌标识等对象
最新反欺诈功能验证真实用户身份

Amazon Textract

使用光学字符识别技术将扫描文档、PDF或文档照片转换为机器可读文本：

技术优势：

超越传统OCR技术，识别字符、单词和字母
提取表单字段内容和表格信息
结合视觉、空间和语言线索创建专用响应对象
为每个查询分配别名标签，提供答案置信度和位置信息

Amazon Bedrock与Titan图像生成器

全托管服务，助力客户构建和扩展生成式AI应用：

技术特点：

提供最广泛的第一方和第三方大语言模型及基础模型
Titan图像生成器通过自然语言提示生成高质量、逼真图像
支持现有图像增强功能

负责任AI技术实践

我们致力于AI技术的负责任开发和部署，推出了多项新技术：

隐形水印技术

所有Titan生成图像默认包含隐形水印
提供识别AI生成图像的隐蔽机制
旨在减少错误信息传播
水印集成在图像输出中，设计为抗篡改

幻觉检测与评估

幻觉指生成模型产生的数据与知识库"事实"不匹配，这种匹配关系称为 grounding。

技术挑战：

视觉语言模型必须将生成文本与图像提供的证据对齐
现有评估数据集通常包含特定问题
CVPR上提出的THRONE基准利用大语言模型评估开放提示下的幻觉

研究发现：

基于transformer的视觉语言模型幻觉原因之一是无法保留输入图像提示信息
随着生成更多token和使用更长上下文，模型逐渐"遗忘"输入图像

混合架构创新

技术趋势：

状态空间模型以现代方式重新应用70年代思想
模块化架构包含任意长内存状态
结合状态空间模型和基于注意力网络（如transformer）的混合模型日益流行

技术规划：

计划开源模块化混合架构类
使用更通用的基础模块，无缝集成精确记忆和衰减记忆
优化核心模块在高效硬件上运行，特别是专门训练机器学习模型的专用芯片

研究领域

计算机视觉