[en] This Bachelor's Degree Final Project focuses on the study of Artificial Vision services in the cloud, with the goal of understanding the operation of the service, wich makes use of Machine Learning (ML) algorithms. A comparison of different Artificial Vision services has been made, such as: Amazon Rekognition, Azure Cognitive Service (Vision), IBM Watson Visual Recognition and Google Cloud Vision API, to understand in this way the advantage of using Rekognition over the other tools. In order to use the AWS (Amazon Web Services) Artificial Intelligence service, we proceeded to create an AWS account and request credits through a special program that Amazon has. As we wanted to make use of Rekognition algorithms, a virtual instance was created, wich was configured with the installation of the basic packages and the Amazon Rekognition SDK (Software Development Kit). Finally, in order to make use of AWS services on the instance, an IAM (Identity and Access Management) user was created, who was assigned the necessary permissions so that the instance could use the SDK, the Amazon S3 bucket, among other AWS services. To understand how Amazon's recognition algorithm works, several use cases have been proposed. The first is to understand the algorithm that Amazon uses to detect all objects in an image. Rekognition also offers the user the possibility of create their own recognition models, by training and using custom labels. For this case, a series of tests will be carried out on the previously created virtual instance and on the Internet of Things (IoT) nodes.

[es] El presente Trabajo Final de Grado (TFG), se centra en el estudio de los servicios de Visión Artificial en la nube, con el objetivo de comprender el funcionamiento de los mismos que hacen uso de algoritmos de Machine Learning (ML). Se ha realizado una comparativa de los diferentes servicios de Visión Artificial, tales como: Amazon Rekognition, Azure Cognitive Service (Vision), IBM Watson Visual Recognition y Google Cloud Vision API. Para comprender de esta forma la ventaja de utilizar Rekognition frente a las otras herramientas. Para poder hacer uso del servicio de Inteligencia Artificial de AWS (Amazon Web Services), se procedió a crear una cuenta de AWS y a solicitar créditos mediante un programa especial que tiene Amazon. Como se deseaba hacer uso de los algoritmos de Rekognition se creó una instancia virtual, la cual se configuró con la instalación de los paquetes básicos y del SDK (Software Development Kit) de Amazon Rekognition. Finalmente, para poder hacer uso de los servicios de AWS en la instancia se creó un usuario IAM (Identity and Access Management), al cual se le asignaron los permisos necesarios para que la instancia pudiese hacer uso del SDK, del bucket de Amazon S3, entre otros servicios de AWS. Para comprender el funcionamiento del algoritmo de reconocimiento de Amazon, se han planteado varios casos de uso. El primero sirve para comprender el algoritmo propio que Amazon utiliza para detectar todos los objetos de una imagen. Rekognition también ofrece al usuario la posibilidad de crear sus propios modelos de reconocimiento, mediante el entrenamiento y uso de etiquetas personalizadas. Para este caso se realizarán una serie de pruebas, tanto en la instancia virtual creada anteriormente como en nodos Internet of Things (IoT).