Inserito il: Nov 21, 2018
Oggi annunciamo aggiornamenti alle nostre caratteristiche di rilevamento, analisi e riconoscimento facciale, che forniranno ai clienti miglioramenti nella capacità di rilevare più volti dalle immagini, effettuare abbinamenti facciali più precisi e ottenere attributi di età, sesso ed emozione migliorati per i volti nelle immagini. I clienti di Amazon Rekognition possono utilizzare ciascuno di questi potenziamenti a partire da oggi, senza costi aggiuntivi. Non è richiesta alcuna esperienza in materia di apprendimento automatico.
Il “rilevamento facciale” cerca di rispondere alla domanda: c’è un viso in quest’immagine? Nelle immagini del mondo reale, vari aspetti possono influire sulla capacità di un sistema di rilevare i volti con una maggiore precisione: variazioni della posa causate dal movimento della testa e/o movimenti della fotocamera, occlusione dovuta a oggetti in primo piano o sullo sfondo (visi coperti da cappelli, capelli, mani o altre persone), variazioni nell’illuminazione come basso contrasto e ombre o elevata luminosità che determina facce slavate, bassa qualità e risoluzione che causano visi sgranati o sfocati e distorsione dovuta agli obiettivi delle fotocamere stesse. Questi problemi si manifestano come rilevamenti mancati (un viso non rilevato) o falsi rilevamenti (una regione di un’immagine rilevata come un viso quando non è invece presente nessun viso). Ad esempio, sui social media sono comuni pose diverse, filtri di fotocamere, illuminazione e occlusioni (photo-bomb). Per i clienti di servizi finanziari, la verifica dell’identità dei clienti come parte dei flussi di lavoro di autenticazione a più fattori e prevenzione delle frodi prevede la corrispondenza di un autoscatto (immagine di un viso) ad alta risoluzione con un’immagine, piccola e spesso sfocata, di un viso su un documento di identità (come un passaporto o una patente di guida). Inoltre, molti clienti devono rilevare e riconoscere i volti di immagini a basso contrasto in cui la fotocamera è rivolta verso una forte fonte luminosa.
Con gli ultimi aggiornamenti, Amazon Rekognition è ora in grado di rilevare il 40% in più di volti, in precedenza non riconosciuti, in immagini che presentano alcune tra le condizioni più difficoltose elencate sopra, riducendo al contempo il tasso di falsi rilevamenti del 50%. Questo significa che i clienti come le app di social media possono ottenere rilevamenti uniformi e affidabili (meno rilevamenti mancati, meno falsi rilevamenti) con una maggiore sicurezza, consentendo loro di fornire migliori esperienze per i clienti in casi d’uso come la revisione automatizzata delle immagini dei profili. Inoltre, il riconoscimento facciale ora restituisce il 30% in più di “migliori” corrispondenze (il viso più simile) corrette rispetto al nostro modello precedente in caso di ricerca su un’ampia raccolta di volti, consentendo ai clienti di ottenere risultati di ricerca migliori in applicazioni come la prevenzione di frodi. Inoltre, le corrispondenze facciali ora hanno punteggi di similarità più uniformi in condizioni variabili di illuminazione, posa e aspetto, consentendo ai clienti di utilizzare soglie di sicurezza maggiori, evitare false corrispondenze e ridurre le operazioni di revisione umana in applicazioni come la verifica dell’identità. Come sempre, per i casi d’uso che prevedono libertà civili o valutazioni dei clienti, in cui la veridicità della corrispondenza è fondamentale, raccomandiamo ai clienti di utilizzare best practice, un livello di sicurezza superiore (almeno del 99%) e di includere sempre la revisione umana.
I potenziamenti del rilevamento e riconoscimento facciale di Amazon Rekognition sono oggi disponibili in tutte le regioni in cui sono offerti Amazon Rekognition Image e Video. Inizia oggi stesso con la Console di Amazon Rekognition o scarica la versione più recente del kit SDK di AWS. Per ulteriori informazioni, consulta la nostra documentazione aggiornata.