发布于: Sep 18, 2018
Amazon Rekognition 是一种基于深度学习的图像和视频分析服务，可以识别物体、人、文字、场景和活动，以及检测任何不适宜的内容。使用 Amazon Rekognition 的新面孔筛选功能，您现在可以控制编入索引的用于面孔识别的面孔质量和数量，从而节省成本，缩短开发时间并提高面孔识别准确性。
当您使用 IndexFaces API 时，Amazon Rekognition 会检测图像中的所有面孔，并将它们编入指定的集合中。某些图像可能包含不适合或不需要编入索引的面孔。例如，某张图像可能包含会对面孔搜索质量产生负面影响的小而模糊的面孔，也可能包含诸如红毯首映礼等人头攒动的活动背景中的不相干面孔。在许多情况下，将此类面孔编入索引会增加成本并影响准确性。
到目前为止，您只能通过以下方法来滤除此类面孔：运行面孔检测，对每个面孔裁剪应用筛选规则，然后将通过筛选的面孔编入索引。Amazon Rekognition 的新面孔筛选功能简化了此过程，让您能够仅使用两个参数在索引编制过程中筛选面孔。您不再需要使用多个 API 调用来编写和维护其他代码，也不需要创建自己的规则来评估质量。
面孔筛选功能在所有提供 Amazon Rekognition 的受支持 AWS 区域均可用，并且没有任何额外费用。有关更多信息，请参阅我们的博客和相关文档页面。要开始使用，请下载最新版的 AWS 开发工具包。