amazon-rekognition - Amazon Rekognition 是否只需要一张图像来识别人脸？

Question

我正在使用 amazon rekognition create collection api call 创建一个集合。每个人只需要一张图像就可以很好地分类吗？或者我们是否需要像在 facenet 或其他深度学习实现中所做的那样为每个类（人）提供多个图像来提取特征？

我已经添加了所有图像（每人多张图像），它表明它已经很好地检测到了某人。但是集合可以将相似的特征图像聚集成一个人吗？

标签： amazon-rekognition

Answer 1

将人脸添加到集合是通过IndexFaces实际检测人脸并将它们添加到集合的操作来完成的。对于每张脸 - 它会返回您faceid和其他脸的详细信息。

{
    "FaceModelVersion": "3.0",
    "FaceRecords": [
        {
            "Face": {
                "BoundingBox": {
                    "Height": 0.3247932195663452,
                    "Left": 0.5055555701255798,
                    "Top": 0.2743072211742401,
                    "Width": 0.21444444358348846
                },
                "Confidence": 99.99998474121094,
                "ExternalImageId": "input.jpg",
                "FaceId": "b86e2392-9da1-459b-af68-49118dc16f87",
                "ImageId": "09f43d92-02b6-5cea-8fbd-9f187db2050d"
            },
            "FaceDetail": {
                "BoundingBox": {
                    "Height": 0.3247932195663452,
                    "Left": 0.5055555701255798,
                    "Top": 0.2743072211742401,
                    "Width": 0.21444444358348846
                },
                "Confidence": 99.99998474121094,
........................
.........................
........................

对于检测到的每个人脸，Amazon Rekognition 会提取人脸特征并将特征信息存储在数据库中。此外，该命令存储在指定人脸集合中检测到的每个人脸的元数据。Amazon Rekognition 不存储实际的图像字节。

此 faceid 足以使用SearchFaces操作搜索包含人脸的任何集合。该操作将输入人脸的特征与指定集合中的人脸进行比较。当然，有一定程度的匹配或相似性发生在匹配上。

操作响应返回匹配的人脸数组，按相似度得分排序，相似度最高的优先。更具体地说，它是找到的每个面部匹配的元数据数组。除了元数据，响应还包括每个面部匹配的置信度值，指示特定面部与输入面部匹配的置信度。