Gesichtserkennung, -analyse und -vergleich

Mit Amazon Rekognition

In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie die Gesichtserkennungsfunktionen von Amazon Rekognition mit der AWS-Konsole nutzen können. Amazon Rekognition ist ein Deep Learning-basierter Service für die Bild- und Videoanalyse.

Als Entwickler stellen Gesichtserkennung und -vergleich eine neue Herausforderung für Sie dar, wenn Sie ein Mitarbeiterüberprüfungssystem entwickeln, die Videobearbeitung automatisieren oder eine sekundäre Authentifizierung für andere Anwendungen bereitstellen müssen. Um diese Herausforderung zu bewältigen, können Sie ein eigenes Machine Learning-Modell entwickeln, eine API entwickeln und Ihre eigene Infrastruktur verwalten. Diese Option ist teuer, zeitintensiv und erfordert fortschrittliche Kenntnisse.

Anstelle des schwierigen Wegs können Sie Amazon Rekognition verwenden, das Gesichter in einem Bild oder Video erkennt, Orientierungspunkte im Gesicht wie die Position der Augen findet und Stimmungen wie Glück oder Trauer nahezu in Echtzeit oder auch in größerem Umfang erkennt, ohne dass eine Verwaltung der Infrastruktur oder Modellierung erforderlich wäre.

In diesem Tutorial verwenden Sie Amazon Rekognition zur Analyse eines Bildes, das Sie dann mit anderen Bildern vergleichen, um zu sehen, ob diese die gleichen Gesichter enthalten.  

Dieses Tutorial demonstriert die verfügbaren Funktionen in der AWS-Befehlszeilenschnittstelle bzw. in der Rekognition-API. In Produktionsimplementierungen und für Machbarkeitsnachweise empfehlen wir statt der Amazon Rekognition-Konsole diese programmgesteuerten Schnittstellen.

Für dieses Tutorial ist ein AWS-Konto erforderlich

Für die Nutzung von Amazon Rekognition fallen keine zusätzlichen Gebühren an. Die in diesem Tutorial erstellten Ressourcen können im Rahmen des kostenlosen Kontingents genutzt werden. 

Weitere Informationen zum kostenlosen Kontingent >>


Schritt 1: Öffnen der Amazon Rekognition-Konsole


Öffnen Sie die AWS-Managementkonsole, damit Sie diese Schritt-für-Schritt-Anleitung nebenher geöffnet lassen können. Wenn der Bildschirm vollständig geladen ist, geben Sie Ihren Benutzernamen und das Passwort ein, um zu beginnen. Geben Sie dann Rekognition in die Suchleiste ein und wählen Sie Rekognition aus, um die Servicekonsole zu öffnen.

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Schritt 2: Analysieren von Gesichtern

In diesem Schritt verwenden Sie die Gesichtsanalysefunktion in Amazon Rekognition, um die detaillierte JSON-Antwort zu sehen, die Sie nach der Analyse eines Bildes erhalten.


a) Wählen Sie im linken Navigationsbereich die Option Gesichtsanalyse aus, um zu beginnen. Mit dieser Funktion analysieren Sie Gesichter in einem Bild und erhalten JSON-Feedback.

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b) Öffnen und speichern Sie das erste Beispielbild für dieses Tutorial hier.

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c) Klicken Sie auf die blaue Schaltfläche Upload und wählen Sie das gerade gespeicherte Beispielbild aus.

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d) Beachten Sie, dass Sie sich im Dropdown-Feld Ergebnisse durchklicken und schnelle Ergebnisse für jedes erkannte Gesicht anzeigen können.

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e) Klicken Sie auf das Dropdown-Feld Antwort, um die JSON-Ergebnisse anzuzeigen. Beachten Sie, dass bei den Ergebnissen für die Stimmung drei verschiedene Stimmungen erkannt werden können: glücklich, verwirrt und ruhig. Glücklich hat eine Nachweissicherheit von 99,79 %, während die anderen beiden bei weniger als 1 % liegen.

Für einen Entwickler ermöglicht das Erkennen von Stimmungen in Bildern und Videos das schnelle Katalogisieren einer digitalen Bibliothek nach Stimmungen. Ein weiterer Nutzungsfall für das Erkennen von Stimmungen ist das Erweitern der Anzeigenausrichtung, damit Benutzer ein persönliches Erlebnis erhalten, das zu ihrer aktuellen Stimmung passt.

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Schritt 3: Vergleichen von Gesichtern

In diesem Schritt verwenden Sie die Gesichtsvergleichsfunktion, um die detaillierte JSON-Antwort vom Vergleich zweier verschiedener Bilder zu erhalten, die nicht zusammenpassen.


a) Wählen Sie im Navigationsbereich links Gesichtsvergleich aus.


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b) Öffnen und speichern Sie das zweite Beispielbild für dieses Tutorial hier.

 

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c) Klicken Sie auf die blaue Schaltfläche Upload für das Referenzgesicht und wählen Sie das gerade gespeicherte Bild aus.

 

 

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d) Klicken Sie auf die blaue Schaltfläche Upload für das Vergleichsgesicht und wählen Sie unser erstes Beispielbild aus, das wir in Schritt 2 verwendet haben.

 

 

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e) Beachten Sie, dass Sie im Dropdown-Feld Ergebnisse sehen, dass unsere Referenz mit keinem der erkannten Gesichter in unserem Bild mit Vergleichsgesichtern übereinstimmte.


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f) Klicken Sie auf das Dropdown-Feld Antwort, um die JSON-Ergebnisse anzuzeigen. Sie stellen fest, dass der Wert für „Ähnlichkeit“ für jedes der erkannten Gesichter 10 nie überschreitet. Der Wert für Ähnlichkeit reicht von 1-100, wobei der Schwellenwert bei der Verwendung der API angepasst werden kann.

Als Entwickler können Sie den Gesichtsvergleich im größeren Umfang in Anwendungen verwenden, um bestimmte Personen zu erfassen, ein gesichtsbasiertes Mitarbeiterüberprüfungssystem zu erstellen oder ein VIP-Erlebnis für Gäste an einem Veranstaltungsort zu bieten.

 

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Schritt 4: Vergleichen von Gesichtern (erneut)

In diesem Schritt verwenden Sie die Gesichtsvergleichsfunktion, um die detaillierte JSON-Antwort vom Vergleich zwei verschiedener Bilder zu erhalten, die zusammenpassen.


b) Öffnen und speichern Sie das dritte und letzte Beispielbild für dieses Tutorial hier.

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b) Klicken Sie auf die blaue Schaltfläche Upload für das Referenzgesicht und wählen Sie das gerade gespeicherte Bild aus.

 

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c) Beachten Sie, dass für das Referenzgesicht, das mit unserem Foto verglichen wurde, ein Ähnlichkeitswert von 97 % ermittelt und für alle anderen Gesichter keine Übereinstimmung erkannt wurde.


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d) Klicken Sie auf das Dropdown-Feld Antwort, um die Details des jeweiligen Vergleichs anzuzeigen.


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Herzlichen Glückwunsch!

Sie haben gelernt, wie Sie die Konsole zum Analysieren und Vergleichen von Gesichtern verwenden. Sie können diese Funktion auch mit der API verwenden, um sie im größeren Maßstab zu nutzen. Verwenden Sie Amazon Rekognition, wenn Sie eine Gesichtsanalyse durchführen müssen, ohne sich über Infrastruktur Gedanken machen zu müssen, oder wenn Sie ein Modell zum Identifizieren der entsprechenden Personen schulen, eine digitale Bibliothek katalogisieren, ein gesichtsbasiertes Mitarbeiterüberprüfungssystem erstellen oder eine Stimmungsanalyse durchführen.

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