게시된 날짜: Sep 18, 2018
Amazon Rekognition은 객체, 사람, 텍스트, 장면 및 동작을 식별하고 부적절한 콘텐츠를 탐지할 수 있는 딥 러닝 기반 이미지 및 비디오 분석 서비스입니다. 이제 Amazon Rekognition의 새로운 얼굴 필터링 기능을 사용하여 얼굴 인식을 위해 인덱싱되는 얼굴의 질과 양을 제어할 수 있으므로 비용을 절감하고 개발 시간을 단축하고 얼굴 인식 정확도를 개선할 수 있습니다.
IndexFaces API를 사용하면 Amazon Rekognition이 이미지의 모든 얼굴을 탐지하고 이를 지정된 모음으로 인덱스할 수 있습니다. 일부 이미지에는 인덱싱에 적합하거나 인덱싱이 필요하지 않은 얼굴이 포함되어 있을 수 있습니다. 예를 들어 이미지에 얼굴 검색 품질에 부정적인 영향을 주는 작고 흐릿한 얼굴 또는 레드카펫 프리미어와 같은 많은 관중이 모이는 이벤트에서 배경에 관계 없는 얼굴이 포함될 수 있습니다. 이러한 얼굴을 인덱싱하면 비용을 증가하고 많은 경우에 정확도를 저해합니다.
지금까지는 얼굴 탐지를 실행하고, 각 얼굴 크롭에 필터링 규칙을 적용한 후, 필터를 통과한 얼굴 크롭을 인덱싱하여 이러한 얼굴을 필터에서 제외할 수 있었습니다. Amazon Rekognition의 새로운 얼굴 필터링 기능은 2개의 파라미터만을 사용하여 인덱싱 자체를 진행하면서 얼굴을 필터링하는 방식으로 이러한 프로세스를 간소화합니다. 더는 여러 API 호출로 추가 코드를 작성 및 유지 관리하거나 품질을 측정하기 위해 자체 규칙을 만들 필요가 없습니다.
얼굴 필터링 기능은 Amazon Rekognition을 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 추가 비용 없이 제공됩니다. 자세한 내용은 블로그와 설명서 페이지를 참조하십시오. AWS SDK 최신 버전을 다운로드하여 시작하면 됩니다.