Uma empresa de gravação deseja automatizar o controle de qualidade de placas gravadas. Eles têm um bucket S3 com imagens de placas defeituosas que devem ser rejeitadas. As previsões automatizadas de baixa confiança devem ser encaminhadas para uma equipe de revisão interna usando o Amazon Augmented AI (A2I). Qual solução atende a esses requisitos?

A opção correta é usar o Amazon Rekognition porque ele é um serviço de visão computacional que pode analisar imagens para identificar objetos, cenas e atividades, sendo ideal para controle de qualidade visual de placas gravadas. Casos de baixa confiança podem ser encaminhados ao Amazon A2I, que integra fluxos de trabalho de revisão humana. Uma força de trabalho privada é apropriada para dados sensíveis ou proprietários, como os de uma empresa de gravação, garantindo que apenas pessoal autorizado revise as previsões. As outras opções estão incorretas porque: Amazon Textract é para extração de texto e dados de documentos, não para análise visual geral de imagens. Amazon Transcribe é para conversão de fala em texto, não para processamento de imagens. AWS Panorama é para visão computacional na borda (edge), focando em dispositivos e câmeras, e não é a ferramenta principal para processamento de imagens em um bucket S3 para este caso de uso. O Amazon Mechanical Turk é uma força de trabalho pública e pode não ser adequado para dados proprietários que exigem revisão interna.