Détecter, analyser et comparer des faces

avec Amazon Rekognition

Dans ce didacticiel, vous apprendrez à utiliser les fonctionnalités de reconnaissance faciale d'Amazon Rekognition avec la console AWS. Amazon Rekognition est un service d’analyse des images basé sur le deep learning.

En tant que développeur, la comparaison et la reconnaissance facile représentent un nouveau défi auquel il vous faudra faire face si vous développez un système de vérification des employés, si vous avez besoin d’automatiser l’édition de vidéos, ou de fournir une authentification secondaire pour d’autres applications. Pour résoudre ce défi, vous pourriez développer votre propre modèle de machine learning, développer une API, et gérer votre propre infrastructure. Cette option est coûteuse, chronophage et requiert des connaissances avancées.

Au lieu de prendre le chemin le plus difficile, vous pouvez utiliser Amazon Rekognition, qui peut détecter les visages dans une image ou une vidéo, trouver des repères faciaux comme la position des yeux, et détecter les émotions comme la joie ou la tristesse presque en temps réel ou en lots sans gestion d’infrastructure ou de modélisation.

Dans ce didacticiel, vous utiliserez Amazon Rekognition pour analyser et comparer des images afin de définir si les visages qui s’y trouvent sont les mêmes.  

Ce didacticiel est une démonstration des fonctionnalités disponibles dans l’interface de ligne de commande d’AWS et l’API Rekognition. Pour la production ou l’implémentation de démonstrations de faisabilité, nous recommandons d’utiliser des interfaces de programmation plutôt que la console d’Amazon Rekognition.

Ce didacticiel nécessite d'avoir un compte AWS.

Il n'y a pas de frais supplémentaires pour Amazon Rekognition. Les ressources que vous créez dans ce tutoriel sont éligibles à l'offre gratuite. 

En savoir plus sur l’offre gratuite >>


Étape 1. Étape 1: Entrez dans la console Amazon Rekognition


Ouvrez AWS Management Console afin de maintenir ouvert le guide détaillé. Lorsque cet écran se charge, saisissez votre nom d'utilisateur et votre mot de passe pour commencer. Tapez ensuite Rekognition dans la barre de recherche et sélectionnez Rekognition pour ouvrir la console de service.

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Étape 2 : Analysez les visages

Durant cette étape, vous utilisez la fonctionnalité d’analyse faciale d’Amazon Rekognition pour voir la réponse JSON détaillée que vous pouvez recevoir en analysant une image.


a) Pour commencer, sélectionnez Analyse vidéo dans le panneau de navigation sur la gauche. Cette fonction vous permet d'analyser la vidéo et de recevoir une réponse JSON.

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b) Ouvrez et enregistrez la première image d’exemple pour ce didacticiel ici.

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c) Cliquez sur le bouton bleu Télécharger et sélectionnez l’image d’exemple que vous venez d’enregistrer.

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d) Notez que dans la liste déroulante Résultats, vous pouvez cliquer et voir les résultats rapides pour chaque visage qui a été détecté.

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e) Cliquez sur la liste déroulante Réponses pour voir les résultats JSON. Notez que sous les résultats des émotions, il y a trois émotions détectées : heureux, confus, et calme. Heureux dispose d’un taux de confiance de 99.79 %, tandis que les autres sont tous deux en-dessous de 1 %.

En tant que développeur, détecter les émotions sur des images et des vidéos permet de rapidement cataloguer une bibliothèque numérique par émotion. Un autre cas d’utilisation de la détection d’émotions est d’améliorer le ciblage des publicités de façon à ce que les utilisateurs reçoivent une expérience personnalisée qui corresponde à leur émotion actuelle.

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Étape 3 : Comparer les visages

Dans cette étape, vous utilisez la fonctionnalité de reconnaissance faciale pour voir la réponse JSON détaillée en comparant deux images différentes qui ne correspondent pas.


a) Sélectionnez comparaison faciale dans le panneau de navigation sur la gauche.


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b) Ouvrez et enregistrez la deuxième image d’exemple pour ce didacticiel ici.

 

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c) Cliquez sur le bouton bleu Télécharger pour le visage de référence et sélectionnez l’image que vous venez d’enregistrer.

 

 

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d) Cliquez sur le bouton bleu Télécharger pour le visage de comparaison et sélectionnez la première image d’exemple que nous avons utilisée lors de l’étape 2.

 

 

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e) Notez que dans la liste déroulante Résultats , vous pouvez voir que notre référence ne correspondait avec aucun des visages détectés dans notre image des visages de comparaison.


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f) Cliquez sur la liste déroulante Réponses pour voir les résultats JSON. Notez que le score de « similitude » chacun des visages détectés ne dépasse jamais 10. Le score de similitude va de 1 - 100 et le seuil peut être ajusté lors de l’utilisation de l’API.

En tant que développeur, comparer les visages à échelle peut être utilisé dans des applications pour suivre les personnes suscitant un intérêt, créer un système de vérification des employés basé sur les visages, ou fournir une expérience VIP à des invités qui séjournent dans un lieu d’accueil.

 

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Étape 4 : Comparer les visages (à nouveau)

Dans cette étape, vous utilisez la fonctionnalité de reconnaissance faciale pour voir la réponse JSON détaillée en comparant deux images différentes qui correspondent.


a) Ouvrez et enregistrez la troisième et dernière image d’exemple pour ce didacticiel ici.

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b) Cliquez sur le bouton bleu Télécharger pour le visage de référence et sélectionnez l’image que vous venez d’enregistrer.

 

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c) Notez que le visage de référence qui a été comparé à notre photo a détecté un score de similitude de 97 % et que tous les autres visages n’étaient pas des correspondances.


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d) Cliquez sur la liste déroulante Réponses pour voir les détails de chaque comparaison.


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Félicitations !

Vous avez appris comment utiliser la console pour analyser et comparer les visages. Vous pouvez également exécuter cette fonction en utilisant les API Rekognition API afin de pouvoir fonctionner à l'échelle. Utilisez Amazon Rekognition lorsque vous devez effectuer une analyse faciale à échelle sans vous soucier de l’infrastructure ou de l’entraînement d’un modèle pour identifier des personnes d’intérêt, cataloguer une bibliothèque numérique, créer un système de vérification des employés basé sur les visages, ou effectuer une analyse des sentiments.

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