Détection, analyse et comparaison de visages avec Amazon Rekognition
DIDACTICIEL
Introduction
Dans ce tutoriel, vous apprendrez à utiliser les fonctionnalités de reconnaissance faciale d'Amazon Rekognition à l'aide de la console de gestion AWS. Amazon Rekognition est un service d'analyse d'images et de vidéos basé sur le deep learning.
En tant que développeur, vous pouvez être confronté au problème de comparaison et de reconnaissance faciales si vous développez un système de vérification des employés ou si vous souhaitez automatiser l'édition de vidéos ou fournir un mécanisme d'authentification secondaire pour d'autres applications. Dans cette optique, vous pourriez développer votre propre modèle de machine learning, mettre au point une API et gérer votre propre infrastructure. Cette option est coûteuse, chronophage et requiert des connaissances de pointe.
Une solution plus simple consiste à utiliser Amazon Rekognition, un service qui permet de détecter des visages dans une image ou une vidéo, d'identifier des points caractéristiques comme la position des yeux et de détecter des émotions comme la joie ou la tristesse en temps quasi réel ou par lot, sans besoin de gestion d'infrastructure ni de modélisation.
Dans ce didacticiel, vous utiliserez Amazon Rekognition pour analyser une image et la comparer à d'autres afin de déterminer si les visages qu'elles contiennent sont identiques.
Ce didacticiel est une démonstration des fonctionnalités qu'offre AWS CLI ou l'API Rekognition. Pour les implémentations en production ou dans les preuves de concept, nous vous recommandons d'utiliser ces interfaces de programmation plutôt que la console Amazon Rekognition.
Expérience en matière d'utilisation des services AWS
Débutant
Temps nécessaire
10 minutes
Coût de réalisation
Admissible à l'offre gratuite
Éléments requis
- Compte AWS
- Dernière version de Chrome ou de Firefox (recommandé)
[**] Les comptes créés dans les dernières 24 heures sont susceptibles de ne pas encore avoir accès aux services nécessaires pour ce didacticiel.
Services utilisés
Date de la dernière mise à jour
11 juillet 2022
Implémentation
-
Accédez à la console Amazon Rekognition
Ouvrez la console de gestion AWS pour pouvoir garder ce guide étape par étape ouvert. Lorsque l'écran s'affiche, saisissez votre nom d'utilisateur et votre mot de passe pour démarrer. Saisissez ensuite Rekognition dans la barre de recherche, puis sélectionnez Rekognition pour ouvrir la console du service.
-
Analysez les visages
Dans 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 Facial analysis (Analyse faciale) dans le panneau de navigation de gauche. Cette fonctionnalité vous permet d'analyser les visages présents sur une image et de recevoir une réponse JSON.
b) Ouvrez et enregistrez le premier exemple d'image pour ce didacticiel ici.
c) Cliquez sur le bouton orange Upload (Charger) et sélectionnez l'exemple d'image que vous venez d'enregistrer.
d) Notez que vous pouvez cliquer sous la liste déroulante Results (Résultats) et voir les résultats rapides pour chaque visage qui a été détecté.
e) Cliquez sur la liste déroulante Response (Réponse) pour afficher les résultats JSON. Notez que de nombreuses émotions détectées s'affichent sous les résultats des émotions. L'émotion Joie a un taux de confiance de 99,98 %.En tant que développeur, la détection d'émotions sur des images et des vidéos permet de classer rapidement une bibliothèque numérique par émotion. Un autre cas d'utilisation de la détection d'émotions réside dans l'amélioration du ciblage publicitaire afin d'offrir aux utilisateurs une expérience personnalisée adaptée à leur émotion actuelle.
-
Comparez des visagesDans cette étape, vous utilisez la fonctionnalité de comparaison faciale pour voir la réponse JSON détaillée générée par la comparaison de deux images différentes et non correspondantes.
a) Sélectionnez Face comparison (Comparaison faciale) dans le panneau de navigation de gauche.
b) Ouvrez et enregistrez le deuxième exemple d'image pour ce didacticiel ici.
c) Cliquez sur le bouton orange Upload (Charger) pour obtenir le visage de référence et sélectionnez l'image que vous venez d'enregistrer.
d) Cliquez sur le bouton orange Upload (Charger) pour obtenir le visage de comparaison et sélectionnez le premier exemple d'image utilisé à l'étape 2.
e) Notez que dans la liste déroulante Results (Résultats), le visage de référence ne correspondait à aucun des visages détectés dans l'image contenant les visages de comparaison.
f) Cliquez sur la liste déroulante Response (Réponse) pour afficher les résultats JSON. Notez que le score de « similarité » pour chacun des visages détectés n'est jamais supérieur à 1. Le score de similarité va de 1 à 100, et le seuil peut être ajusté en cas d'utilisation de l'API.En tant que développeur, la comparaison de visages à grande échelle peut être utilisée dans des applications pour suivre des personnes dignes d'intérêt, créer un système de vérification des employés basé sur les visages ou fournir une expérience haut de gamme à des invités en séjour dans un site d'hébergement.
-
Comparez (à nouveau) les visagesDans cette étape, vous utilisez la fonctionnalité de comparaison faciale pour voir la réponse JSON détaillée générée par la comparaison de deux images différentes et correspondantes.
a) Ouvrez et enregistrez le troisième et dernier exemple d'image pour ce didacticiel ici.
b) Cliquez sur le bouton orange Upload (Charger) pour obtenir le visage de référence et sélectionnez l'image que vous venez d'enregistrer.
c) Notez que la comparaison du visage de référence avec notre image a renvoyé un score de similarité de 99 % et montré une absence de correspondance avec tous les autres visages.
d) Cliquez sur la liste déroulante Response (Réponse) pour afficher les informations sur chaque comparaison.
Conclusion
Vous avez appris comment utiliser la console pour analyser et comparer des 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 grande échelle sans vous soucier de l'infrastructure ni de l'entraînement d'un modèle, afin d'identifier des personnes dignes d'intérêt, de classer une bibliothèque numérique, de créer un système de vérification des employés basé sur les visages ou d'effectuer une analyse du ressenti.
Étapes suivantes
Créez un système de reconnaissance faciale
Créez une solution d'analyse de médias
Explorez la console