이 자습서에서는 AWS 콘솔을 사용하여 Amazon Rekognition에서 얼굴 인식 기능을 사용하는 방법을 알아봅니다. Amazon Rekognition은 딥 러닝 기반 이미지 및 비디오 분석 서비스입니다.

직원 확인 시스템을 개발 중이거나 비디오 편집을 자동화해야 하거나 다른 애플리케이션을 위한 보조 인증을 제공해야 하는 개발자라면 얼굴 인식 및 비교라는 새로운 과제에 직면하게 됩니다. 이 과제를 해결하기 위해 자체 기계 학습 모델을 개발하고, API를 개발하고, 자체 인프라를 관리할 수도 ​​있지만, 이 방법은 비용과 시간이 많이 들 뿐 아니라 고급 지식도 필요합니다.

어려운 길을 택하는 대신 Amazon Rekognition을 사용하면 이미지 또는 비디오에서 거의 실시간으로 또는 배치 단위로 얼굴을 탐지하고 눈 위치와 같은 얼굴 표식점을 찾고 행복 또는 슬픔과 같은 감정을 감지할 수 있으며 별도의 인프라 관리나 모델링이 필요하지 않습니다.

이 자습서에서는 Amazon Rekognition을 사용하여 이미지를 분석한 후 다른 이미지와 비교하여 얼굴이 동일한지 확인합니다.  

이 자습서는 AWS CLI 또는 Rekognition API를 사용할 때 제공되는 기능의 데모입니다. 제품 또는 개념 증명 구현의 경우, Amazon Rekognition 콘솔보다는 이러한 프로그래밍 방식의 인터페이스를 사용하는 것이 좋습니다.

AWS Management Console을 엽니다. 이 단계별 안내서는 계속 열어 놓을 수 있습니다. 이 화면이 로드되면 먼저 사용자 이름 및 암호를 입력하여 시작합니다. 그런 다음 검색 창에 Rekognition을 입력하고 [Rekognition]을 선택하여 서비스 콘솔을 엽니다.

a) 시작하려면 왼쪽의 탐색 패널에서 [얼굴 분석]을 선택합니다. 이 기능을 사용하여 이미지 내의 얼굴을 분석하고 JSON 응답을 받을 수 있습니다.

b) 여기를 클릭하여 이 자습서를 위한 첫 번째 샘플 이미지를 열고 저장합니다.

c) 파란색 [업로드] 버튼을 클릭하고 방금 저장한 샘플 이미지를 선택합니다.

d) [결과] 드롭다운의 각 항목을 클릭하면 탐지된 각 얼굴에 대한 빠른 분석 결과를 볼 수 있습니다.

e) [응답] 드롭다운을 클릭하여 JSON 결과를 확인합니다. 감정 분석 결과에서는 세 가지 감정, 즉 행복, 당황 및 평온이 탐지되었음을 볼 수 있습니다. 행복의 신뢰도는 99.79%이며 나머지 둘은 모두 1% 미만입니다.

개발자는 이미지 및 비디오에서 감정을 탐지함으로써 감정별로 디지털 라이브러리를 빠르게 카탈로그화할 수 있습니다. 감정을 탐지하는 또 다른 사용 사례는 광고 타겟팅을 확대하여 사용자에게 현재 감정에 따른 맞춤형 경험을 제공하는 것입니다.

a) 왼쪽 탐색 창에서 [얼굴 비교]를 선택합니다.

b) 여기를 클릭하여 이 자습서를 위한 두 번째 샘플 이미지를 열고 저장합니다.

c) 기준 얼굴에서 파란색 [업로드] 버튼을 클릭하고 방금 저장한 이미지를 선택합니다.

d) 비교 얼굴에서 파란색 [업로드] 버튼을 클릭하고 2단계에서 사용한 첫 번째 샘플 이미지를 선택합니다.

e) [결과] 드롭다운에서 기준 얼굴이 비교 얼굴 이미지에서 탐지된 어떤 얼굴과도 일치하지 않음을 알 수 있습니다.

f) [응답] 드롭다운을 클릭하여 JSON 결과를 확인합니다. 탐지된 각 얼굴의 유사도("Similarity") 점수는 10을 넘지 않습니다. 유사도 점수의 범위는 1~100이며, API 사용 시 임계값을 조정할 수 있습니다.

개발자는 애플리케이션에서 대규모 얼굴 비교를 사용하여 관심 있는 사람을 추적하거나, 얼굴 기반 직원 확인 시스템을 만들거나, 접객업소에 머무는 손님에게 VIP 경험을 제공할 수 있습니다.

a) 여기를 클릭하여 이 자습서를 위한 세 번째이자 마지막 샘플 이미지를 열고 저장합니다.

b) 기준 얼굴에서 파란색 [업로드] 버튼을 클릭하고 방금 저장한 이미지를 선택합니다.

c) 기준 얼굴을 다른 사진과 비교한 결과 유사도 점수가 97%인 얼굴이 탐지되었으며 다른 모든 얼굴은 일치하지 않는 것으로 나타났습니다.

d) [응답] 드롭다운을 클릭하여 각 비교에 대한 세부 정보를 확인합니다.