Veröffentlicht am: Jun 13, 2023
Heute hat AWS eine neue Funktion eingeführt, die die Genauigkeit der Gesichtssuche erheblich verbessert, indem mehrere Gesichtsbilder eines Benutzers genutzt werden. Derzeit ermöglicht Amazon Rekognition Kunden, nach Benutzern zu suchen, die durch einzelne Gesichtsvektoren dargestellt werden. Gesichtsvektoren sind mathematische Darstellungen von Gesichtern aus Bildern. Jetzt können Kunden Benutzervektoren erstellen, die mehrere Gesichtsvektoren desselben Benutzers zusammenfassen. Benutzervektoren bieten eine höhere Genauigkeit bei der Gesichtssuche mit robusteren Darstellungen, da sie unterschiedliche Lichtverhältnisse, Schärfe, Pose, Aussehen usw. enthalten.
Finanzdienstleister, Gig-Economy, Telekommunikation, Gesundheitswesen, Foto-Sharing, Medienunternehmen und andere Kunden verwenden Amazon Rekognition Face Search zur Identitätsprüfung (IDV) beim Online-Onboarding, der Step-up-Authentifizierung und der Personensuche. IDV-Anbieter verwenden Face Search beispielsweise, um festzustellen, ob das Gesicht eines neuen Benutzers mit einem bestehenden Konto oder einem bekannten betrügerischen Täter übereinstimmt. Kunden können jetzt die Genauigkeit der Suche verbessern, indem sie bis zu 100 Gesichtsvektoren für jeden Benutzer zu einem Benutzervektor zusammenfassen. Im Vergleich zu einzelnen Gesichtsvektoren bieten Benutzervektoren eine höhere Sicherheit und ein besseres Gesamterlebnis.
Benutzervektoren sind jetzt in allen kommerziellen AWS-Regionen verfügbar, die von Amazon Rekognition Faces unterstützt werden. Laden Sie zunächst das neueste AWS-SDK herunter und rufen Sie die neueste Dokumentation zu Amazon Rekognition Faces auf.