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Comprensione delle operazioni diverse dallo storage e dallo storage API
Amazon Rekognition offre due tipi di operazioni. API Si tratte delle operazioni non basate su storage in cui non sono memorizzate informazioni da parte di Amazon Rekognition e delle operazioni basate su storage in cui alcune informazioni sui volti sono memorizzate da Amazon Rekognition.
Operazioni non basate su storage
Amazon Rekognition fornisce le seguenti operazioni diverse dallo storage per le API immagini:
Amazon Rekognition fornisce le seguenti operazioni diverse dallo storage per i API video:
Queste sono chiamate API operazioni non di storage perché quando si effettua la chiamata operativa, Amazon Rekognition non conserva in modo persistente alcuna informazione scoperta sull'immagine di input. Come tutte le altre operazioni di API Amazon Rekognition, nessun byte dell'immagine di input viene mantenuto da operazioni non di storage. API
I seguenti scenari di esempio mostrano dove è possibile integrare operazioni non di storage nella propria applicazione. API Questi scenari presuppongono il possesso di un repository locale di immagini.
Esempio 1: un'applicazione che trova immagini nel repository locale che contengono etichette specifiche
Innanzitutto, è possibile rilevare le etichette (oggetti e concetti) usando l'operazione di Amazon Rekognition DetectLabels in ciascuna delle immagini nel repository e costruire un indice lato client, come mostrato di seguito:
Label ImageID tree image-1 flower image-1 mountain image-1 tulip image-2 flower image-2 apple image-3
Quindi, l'applicazione può cercare all'interno di questo indice per trovare immagini nel repository locale che contengono un'etichetta specifica. Ad esempio, può mostrare le immagini che contengono un albero.
Ogni etichetta che Amazon Rekognition rileva ha un valore di affidabilità associato. Indica il livello di affidabilità che l'immagine di input contenga quella determinata etichetta. È possibile utilizzare questo valore di affidabilità per eseguire facoltativamente un ulteriore filtraggio lato client sulle etichette, a seconda dei requisiti dell'applicazione in base al livello di affidabilità nel rilevamento. Ad esempio, se si richiedono etichette precise, è possibile filtrare e scegliere solo le etichette con maggiore affidabilità (ad esempio 95% o superiore). Se l'applicazione non richiede un valore di affidabilità superiore, è possibile scegliere di filtrare le etichette con un valore di affidabilità inferiore (vicino al 50%).
Esempio 2: un'applicazione per visualizzare immagini del volto migliorate
Innanzitutto, è possibile rilevare i volti in ciascuna delle immagini nel repository locale usando l'operazione DetectFaces di Amazon Rekognition e costruendo un indice lato client. Per ogni volto, l'operazione restituisce metadata che includono un riquadro di delimitazione, punti di riferimento facciali (ad esempio, la posizione della bocca e dell'orecchio) e attributi facciali (ad esempio, sesso). È possibile archiviare questi metadata in un indice locale lato client, come indicato di seguito:
ImageID FaceID FaceMetaData image-1 face-1 <boundingbox>, etc. image-1 face-2 <boundingbox>, etc. image-1 face-3 <boundingbox>, etc. ...
In questo indice, la chiave primaria è una combinazione di ImageID e FaceID.
Pertanto, è possibile utilizzare le informazioni contenute nell'indice per migliorare le immagini quando l'applicazione le visualizza dal repository locale. Ad esempio, è possibile aggiungere un riquadro di delimitazione attorno al volto o evidenziare le caratteristiche facciali.
Operazioni basate sullo storage API
Amazon Rekognition Image IndexFacessupporta l'operazione, che puoi utilizzare per rilevare i volti in un'immagine e mantenere le informazioni sui tratti del viso rilevati in una raccolta Amazon Rekognition. Questo è un esempio di operazione basata sullo storage API perché il servizio mantiene le informazioni sul server.
Amazon Rekognition Image fornisce le seguenti operazioni di storage: API
Amazon Rekognition Video offre le seguenti operazioni di storage: API
Per memorizzare le informazioni sul viso, devi prima creare una raccolta di volti in una delle AWS regioni del tuo account. La raccolta di volti viene specificata chiamando l'operazione IndexFaces. Dopo aver creato una raccolta di volti e aver archiviato le informazioni sulle caratteristiche facciali per tutti i volti, sarà possibile cercare le corrispondenze di volti al suo interno. Ad esempio, è possibile rilevare il volto più grande di un'immagine e cercare i volti corrispondenti in una raccolta richiamando searchFacesByImage.
Le informazioni facciali memorizzate in raccolte da IndexFaces sono accessibili alle operazioni di Video Amazon Rekognition. Ad esempio, puoi cercare in un video persone i cui volti corrispondono a quelli di una raccolta esistente chiamando StartFaceSearch.
Per ulteriori informazioni sulla creazione e la gestione di raccolte, consulta Ricerca di volti in una raccolta.
Nota
Le raccolte memorizzano i vettori di volti, che sono rappresentazioni matematiche dei volti. Le raccolte non memorizzano immagini di volti.
Esempio 1: un'applicazione che autentica l'accesso a un edificio
Per iniziare, si crea una raccolta di volti per memorizzare le immagini dei badge scansionate utilizzando l'operazione IndexFaces, che estrae i volti e li memorizza come vettori di immagini con possibilità di ricerca. Quindi, quando un dipendente entra nell'edificio, un'immagine del suo volto viene acquisita e inviata all'operazione SearchFacesByImage. Se la corrispondenza del volto produce un punteggio di somiglianza sufficientemente alto (pari al 99%), è possibile autenticare il collaboratore.
