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# 연습 1: 객체 및 장면 감지(콘솔)
<a name="detect-labels-console"></a>

이 섹션은 Amazon Rekognition의 객체 및 장면 감지 기능이 아주 높은 수준에서 어떻게 작동하는지 보여 줍니다. 이미지를 입력으로 지정하면 서비스는 해당 이미지에서 객체와 장면을 감지하고 각 객체와 장면의 백분율 신뢰도 점수와 함께 객체 및 장면을 반환합니다.

예를 들어 Amazon Rekognition은 샘플 이미지에서 객체와 장면(스케이트보드, 스포츠, 사람, 자동차, 차량)을 감지합니다.

![주차된 차량 사이로 도시 거리 한가운데에서 스케이트보드를 타고 스턴트를 하는 사람.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/images/detect-scenes.png)


Amazon Rekognition은 다음 샘플 응답에 나온 것처럼 샘플 이미지에서 감지된 각 객체의 신뢰도 점수도 반환합니다.

![신뢰도 값이 약 99%인 Skateboard, Sport, People, Person, Human, Parking과 같은 레이블에 대한 점수를 표시하는 그래프입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/images/labels-confidence-score.png)


이 응답에 표시된 모든 신뢰도 점수를 보려면 **레이블 \| 신뢰도** 창에서 **Show more**를 선택합니다.

API에 대한 요청과 API의 응답을 참조로 볼 수도 있습니다.

요청

```
{
   "contentString":{
      "Attributes":[
         "ALL"
      ],
      "Image":{
         "S3Object":{
            "Bucket":"console-sample-images",
            "Name":"skateboard.jpg"
         }
      }
   }
}
```

응답

```
{
   "Labels":[
      {
         "Confidence":99.25359344482422,
         "Name":"Skateboard"
      },
      {
         "Confidence":99.25359344482422,
         "Name":"Sport"
      },
      {
         "Confidence":99.24723052978516,
         "Name":"People"
      },
      {
         "Confidence":99.24723052978516,
         "Name":"Person"
      },
      {
         "Confidence":99.23908233642578,
         "Name":"Human"
      },
      {
         "Confidence":97.42484283447266,
         "Name":"Parking"
      },
      {
         "Confidence":97.42484283447266,
         "Name":"Parking Lot"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Automobile"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Car"
      },
      {
         "Confidence":91.53300476074219,
         "Name":"Vehicle"
      },
      {
         "Confidence":76.85114288330078,
         "Name":"Intersection"
      },
      {
         "Confidence":76.85114288330078,
         "Name":"Road"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Boardwalk"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Path"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Pavement"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Sidewalk"
      },
      {
         "Confidence":76.21503448486328,
         "Name":"Walkway"
      },
      {
         "Confidence":66.71541595458984,
         "Name":"Building"
      },
      {
         "Confidence":62.04711151123047,
         "Name":"Coupe"
      },
      {
         "Confidence":62.04711151123047,
         "Name":"Sports Car"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"City"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"Downtown"
      },
      {
         "Confidence":61.98909378051758,
         "Name":"Urban"
      },
      {
         "Confidence":60.978023529052734,
         "Name":"Neighborhood"
      },
      {
         "Confidence":60.978023529052734,
         "Name":"Town"
      },
      {
         "Confidence":59.22066116333008,
         "Name":"Sedan"
      },
      {
         "Confidence":56.48063278198242,
         "Name":"Street"
      },
      {
         "Confidence":54.235477447509766,
         "Name":"Housing"
      },
      {
         "Confidence":53.85226058959961,
         "Name":"Metropolis"
      },
      {
         "Confidence":52.001792907714844,
         "Name":"Office Building"
      },
      {
         "Confidence":51.325313568115234,
         "Name":"Suv"
      },
      {
         "Confidence":51.26075744628906,
         "Name":"Apartment Building"
      },
      {
         "Confidence":51.26075744628906,
         "Name":"High Rise"
      },
      {
         "Confidence":50.68067932128906,
         "Name":"Pedestrian"
      },
      {
         "Confidence":50.59548568725586,
         "Name":"Freeway"
      },
      {
         "Confidence":50.568580627441406,
         "Name":"Bumper"
      }
   ]
}
```

자세한 내용은 [Amazon Rekognition 작동 방식](how-it-works.md) 단원을 참조하십시오.

## 제공한 이미지에서 객체 및 장면 감지
<a name="detect-label-own-image"></a>

Amazon Rekognition 콘솔에 소유하고 있는 이미지를 업로드하거나 이미지의 URL을 입력으로 제공할 수 있습니다. Amazon Rekognition은 제공된 이미지에서 감지한 객체와 장면 및 각 객체와 장면의 신뢰도 점수를 반환합니다.

**참고**  
이미지는 크기가 5MB 미만이어야 하며 JPEG 또는 PNG 형식이어야 합니다.

**제공한 이미지에서 객체 및 장면을 감지하려면**

1. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)에서 Amazon Rekognition 콘솔을 엽니다.

1. **레이블 감지**를 선택합니다.

1. 다음 중 하나를 수행하세요.
   + 이미지 업로드 - **업로드**를 선택하고 이미지를 저장한 위치로 이동한 다음 이미지를 선택합니다.
   + URL 사용 - 텍스트 상자에 URL을 입력한 다음 **이동**을 선택합니다.

1. [**Labels \| Confidence**] 창에서 감지된 각 레이블의 신뢰도 점수를 확인합니다.

더 많은 이미지 분석 옵션을 보려면 [이미지 작업](images.md) 섹션을 참조하세요.

## 제공한 비디오에서 사람과 객체 감지
<a name="detect-label-video-console"></a>

Amazon Rekognition 콘솔에 소유하고 있는 비디오를 업로드하여 입력으로 제공할 수 있습니다. Amazon Rekognition은 비디오에서 감지된 사람, 객체 및 레이블을 반환합니다.

**참고**  
데모 동영상은 길이가 1분을 초과하거나 용량 30MB를 초과할 수 없습니다. MP4 파일 형식이어야 하며 H.264 코덱을 사용하여 인코딩해야 합니다.

**제공한 비디오에서 사람 및 객체를 감지하려면**

1. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)에서 Amazon Rekognition 콘솔을 엽니다.

1. 탐색 모음에서 **저장된 비디오 분석**을 선택합니다.

1. 드롭다운 메뉴의 **샘플 선택 또는 자체적으로 업로드**에서 **자체 비디오**를 선택합니다.

1. 비디오를 드래그 앤 드롭하거나 저장한 위치에서 비디오를 선택합니다.

 더 많은 비디오 분석 옵션을 보려면 [저장된 비디오 분석 작업](video.md)나 [스트리밍 비디오 이벤트 작업](streaming-video.md) 섹션을 참조하세요.