얼굴 속성에 대한 가이드라인 - Amazon Rekognition

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얼굴 속성에 대한 가이드라인

다음은 Amazon Rekognition이 얼굴 속성을 처리하고 반환하는 방법에 대한 세부 정보입니다.

  • FaceDetail 객체: 감지된 각 얼굴에 대해 FaceDetail 객체가 반환됩니다. 여기에는 얼굴 랜드마크, 품질, 포즈 등에 대한 데이터가 FaceDetail 포함됩니다.

  • 속성 예측: 감정, 성별, 연령 등의 속성이 예측됩니다. 각 예측에 신뢰도 수준이 할당되고, 예측은 해당 신뢰도 점수와 함께 반환됩니다. 민감한 사용 사례에는 99% 신뢰도 임계값이 권장됩니다. 연령 추정의 경우 예측된 연령 범위의 중간점이 최상의 근사치를 제공합니다.

성별 및 감정 예측은 외양적 모습을 기반으로 하며 실제 성 정체성 또는 감정 상태를 결정하는 데 사용해서는 안 됩니다. 성별 이분법(남성/여성) 예측은 특정 이미지에서 얼굴의 외양적 모습을 기반으로 합니다. 이는 사람의 성 정체성을 나타내지 않으므로 그러한 결정을 내리는 데 Rekognition을 사용하지 않아야 합니다. 개인의 권리, 사생활 또는 서비스 액세스에 영향을 미칠 수 있는 결정을 내리는 데에는 성별 이분법적 예측을 사용하지 않는 것을 권장합니다. 마찬가지로, 감정의 예측은 사람 내면의 실제 감정 상태를 나타내지 않으므로 그러한 결정을 내리는 데 Rekognition을 사용하지 않아야 합니다. 사진에서 행복한 얼굴을 하고 있는 것처럼 꾸민 사람이 행복해 보일 수는 있지만 행복한 감정을 느끼고 있지 않을 수도 있습니다.

애플리케이션 및 사용 사례

다음은 이러한 속성에 대한 몇 가지 실용적인 애플리케이션 및 사용 사례입니다.

  • 애플리케이션: 미소, 포즈, 선명도와 같은 속성을 사용하여 프로필 사진을 선택하거나 익명으로 인구통계를 추정할 수 있습니다.

  • 일반적인 사용 사례: 이벤트 또는 소매점의 소셜 미디어 애플리케이션 및 인구 통계 추정이 일반적인 예입니다.

각 속성에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요FaceDetail.