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在集合中搜尋人臉
Amazon Rekognition 可讓您使用輸入人臉來搜尋已儲存人臉集合中的相符人臉。首先，將偵測到的人臉相關資訊儲存在伺服器端容器 (稱為「集合」) 中。集合會儲存個別臉孔和使用者 (同一個人的多張臉孔)。將人臉會儲存為人臉向量，是人臉的數學表現法 (而非人臉的實際映像)。同一個人的不同圖像可用於在同一個集合中創建和存儲多個臉部向量。然後，您可以彙總同一個人的多個臉部向量來創建用戶向量。使用者矢量可以提供更高的人臉搜尋精度，並具有更強大的描述，包含不同程度的照明效果、銳利度、姿勢與外觀等。
建立集合後，您可以使用輸入人臉來搜尋集合中相符的使用者向量或人臉向量。與搜尋個別人臉向量相比，基於使用者向量進行搜尋可大幅提高準確度。您可以使用在映像、存放的影片和串流影片中偵測人臉，來搜尋已儲存的人臉向量。您可以使用在映像中偵測到的人臉來搜尋儲存的使用者向量。
若要存放人臉資訊，您需要執行以下操作：
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建立集合-若要儲存臉部資訊，您必須先在帳戶的其中一個 AWS 區域建立 (CreateCollection) 臉部集合。當您呼叫
IndexFaces操作時可指定此人臉集合。 -
索引臉孔-此IndexFaces作業會偵測影像中的臉部，擷取臉部向量，並將臉部向量儲存在集合中。您可以使用此操作來偵測映像中人臉，並將偵測到的人臉特徵的資訊儲存於集合中。這是以儲存為基礎的API作業範例，因為服務會將臉部向量資訊儲存在伺服器上。
若要建立使用者並將多個人臉向量與使用者建立關聯，您需要執行下列操作：
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建立使用者-您必須先使用建立使用者CreateUser。您可以將同一人物的多個人臉向量彙總至使用者向量，藉此提高人臉配對的精確度。您最多可以將 100 個人臉向量與一個使用者向量建立關聯。
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關聯面-建立使用者之後，您可以透過AssociateFaces作業將現有的面向量新增至該使用者。人臉向量必須與使用者向量位於相同的集合中，才能與該使用者向量相關聯。
建立集合並儲存人臉和使用者向量之後，可以使用下列操作來搜尋人臉相符專案：
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SearchFacesByImage-從圖像中搜索存儲的帶有臉部的單個面孔。
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SearchFaces-使用提供的面部 ID 搜索存儲的單個面孔。
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SearchUsers-使用提供的面部 ID 或用戶 ID 搜索存儲的用戶。
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SearchUsersByImage-使用圖像中的臉部搜索存儲的用戶。
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StartFaceSearch-在存儲的視頻中搜索面孔。
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CreateStreamProcessor-在流媒體視頻中搜索臉部。
注意
集合存儲面向量，這是面的數學表示法。集合不會儲存臉部影像。
下圖會根據您使用集合的目標，顯示呼叫作業的順序：
要獲得與用戶向量匹配的最大精度：
對於與個別臉部向量進行高精度匹配：
您可以在各種不同情況中使用集合。例如，您可以建立臉部集合，儲存從掃描的員工徽章影像和使用IndexFaces和AssociateFaces作業核發IDs的政府偵測到的臉孔。當員工進入大樓時，將拍攝員工人臉的映像並傳送至 SearchUsersByImage 操作。如果臉部比對的相似性分數達到設定的目標 (例如 99%)，即可驗證該員工身分。
