Gesichtssuche in einer Sammlung - Amazon Rekognition

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Gesichtssuche in einer Sammlung

Mit Amazon Rekognition können Sie ein Eingabegesicht verwenden, um in einer Sammlung von gespeicherten Gesichtern nach Übereinstimmungen zu suchen. Sie beginnen damit, Informationen über erkannte Gesichter in serverseitigen Containern zu speichern, die als „Sammlungen“ bezeichnet werden. Sammlungen speichern sowohl einzelne Gesichter als auch Benutzer (mehrere Gesichter derselben Person). Einzelne Gesichter werden als Gesichtsvektoren gespeichert, eine mathematische Darstellung des Gesichts (kein echtes Bild des Gesichts). Verschiedene Bilder derselben Person können verwendet werden, um mehrere Gesichtsvektoren in derselben Sammlung zu erstellen und zu speichern. Sie können dann mehrere Gesichtsvektoren derselben Person aggregieren, um einen Benutzervektor zu erstellen. Benutzervektoren können eine höhere Genauigkeit bei der Suche nach Gesichtern mit robusteren Darstellungen bieten, die unterschiedliche Lichtverhältnisse, Schärfe, Pose, Erscheinungsbild usw. enthalten.

Sobald Sie eine Sammlung erstellt haben, können Sie ein Eingabegesicht verwenden, um nach passenden Benutzervektoren oder Gesichtsvektoren in einer Sammlung zu suchen. Die Suche anhand von Benutzervektoren kann die Genauigkeit im Vergleich zur Suche anhand einzelner Gesichtsvektoren erheblich verbessern. Sie können Gesichter verwenden, die in Bildern, gespeicherten Videos und Streaming-Videos erkannt wurden, um anhand von gespeicherten Gesichtsvektoren zu suchen. Sie können Gesichter, die in Bildern erkannt wurden, verwenden, um anhand von gespeicherten Benutzervektoren zu suchen.

Um Gesichtsinformationen zu speichern, müssen Sie Folgendes tun:

  1. Eine Sammlung erstellen — Um Gesichtsinformationen zu speichern, müssen Sie zunächst eine Gesichtssammlung in einer der AWS Regionen in Ihrem Konto erstellen (CreateCollection). Diese Gesichtersammlung wird näher spezifiziert, sobald Sie die IndexFaces-Operation aufrufen.

  2. Gesichter indexieren — Der IndexFacesVorgang erkennt Gesichter in einem Bild, extrahiert die Gesichtsvektoren und speichert sie in der Sammlung. Sie können diese Operation verwenden, um Gesichter in einem Bild zu erkennen und um die Informationen über die erkannten Gesichtsmerkmale in einer Sammlung bewahren. Dies ist ein Beispiel für einen speicherbasierten API Vorgang, da der Service die Gesichtsvektorinformationen auf dem Server speichert.

Um einen Benutzer zu erstellen und mehrere Gesichtsvektoren einem Benutzer zuzuordnen, müssen Sie wie folgt vorgehen:

  1. Benutzer erstellen — Sie müssen zuerst einen Benutzer mit erstellen. CreateUser Sie können die Genauigkeit beim Abgleich von Gesichtern verbessern, indem Sie mehrere Gesichtsvektoren derselben Person zu einem Benutzervektor zusammenfassen. Sie können einem Benutzervektor bis zu 100 Gesichtsvektoren zuordnen.

  2. Gesichter zuordnen — Nachdem Sie den Benutzer erstellt haben, können Sie diesem Benutzer mit dem AssociateFacesVorgang bereits vorhandene Gesichtsvektoren hinzufügen. Gesichtsvektoren müssen sich in derselben Sammlung wie ein Benutzervektor befinden, damit sie diesem Benutzervektor zugeordnet werden können.

Nachdem Sie eine Sammlung erstellt und Gesichts- und Benutzervektoren gespeichert haben, können Sie mit den folgenden Operationen nach übereinstimmenden Gesichtern suchen:

  • SearchFacesByImage- Um anhand von gespeicherten einzelnen Gesichtern anhand eines Gesichts aus einem Bild zu suchen.

  • SearchFaces- Zur Suche nach gespeicherten Einzelgesichtern mit einer angegebenen Gesichts-ID.

  • SearchUsers- Um nach gespeicherten Benutzern mit einer angegebenen Gesichts-ID oder Benutzer-ID zu suchen.

  • SearchUsersByImage- Um nach gespeicherten Benutzern mit einem Gesicht aus einem Bild zu suchen.

  • StartFaceSearch- Um in einem gespeicherten Video nach Gesichtern zu suchen.

  • CreateStreamProcessor- Um in einem Streaming-Video nach Gesichtern zu suchen.

Anmerkung

In Sammlungen werden Gesichtsvektoren gespeichert, bei denen es sich um mathematische Darstellungen von Gesichtern handelt. Sammlungen speichern keine Bilder von Gesichtern.

Die folgenden Diagramme zeigen die Reihenfolge der Aufrufvorgänge auf der Grundlage Ihrer Ziele für die Verwendung von Sammlungen:

Für einen möglichst genauen Abgleich mit Benutzervektoren:

Das Diagramm zeigt das Speichern und Durchsuchen von Gesichtsvektoren von Benutzern in einer Sammlung und listet Operationen wie CreateCollection, IndexFaces, CreateUser, AssociateFaces SearchUsersByImage, und SearchUsers auf.

Für einen hochgenauen Abgleich mit einzelnen Gesichtsvektoren:

Das Diagramm zeigt das Speichern und Suchen von Gesichtern in einer Sammlung und listet Operationen wie CreateCollection, IndexFaces, StartFaceSearch, CreateStreamProcessor SearchFacesByImage, und SearchFaces auf.

Sie können Sammlungen in verschiedenen Szenarien verwenden. Sie könnten beispielsweise eine Gesichtssammlung erstellen, in der Gesichter gespeichert werden, die anhand von gescannten Bildern von Mitarbeiterausweisen erkannt wurden, und die IDs von Behörden mithilfe der AssociateFaces Operationen IndexFaces und ausgestellt wurden. Sobald ein Mitarbeiter das Gebäude betritt, wird ein Foto seines Gesichts gemacht und an die SearchUsersByImage-Operation übermittelt. Wenn bei der Gesichtsübereinstimmung ein ausreichend hoher Ähnlichkeitswert erzielt wird (beispielsweise 99 %), können Sie den Mitarbeiter autorisierten.