얼굴 탐지, 분석 및 비교

Amazon Rekognition 사용

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.

이 자습서를 사용하려면 AWS 계정이 필요합니다.

Amazon Rekognition 사용에 따른 추가 요금은 없습니다. 이 자습서에서 생성하는 리소스는 프리 티어에 해당합니다. 

프리 티어에 대해 자세히 알아보기 >>


1단계. Amazon Rekognition 콘솔에 액세스


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.

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2단계: 얼굴 분석

이 단계에서는 Amazon Rekognition의 얼굴 분석 기능을 사용하여 한 이미지의 분석을 통해 받을 수 있는 자세한 JSON 응답을 확인합니다.


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

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

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

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

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e) [응답] 드롭다운을 클릭하여 JSON 결과를 확인합니다. 감정 분석 결과에서는 세 가지 감정, 즉 행복, 당황평온이 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.

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detect-analyze-faces-rekognition-2ee
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3단계: 얼굴 비교

이 단계에서는 얼굴 비교 기능으로 일치하지 않는 두 개의 다른 이미지를 비교하여 얻은 자세한 JSON 응답을 확인합니다.


a) 왼쪽 탐색 창에서 [얼굴 비교]를 선택합니다.


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

 

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

 

 

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

 

 

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


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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.

 

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4단계: 얼굴 비교(반복)

이 단계에서는 얼굴 비교 기능으로 일치하는 얼굴이 있는 두 개의 다른 이미지를 비교하여 얻은 자세한 JSON 응답을 확인합니다.


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

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

 

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


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


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축하합니다!

콘솔을 사용하여 얼굴을 분석하고 비교하는 방법을 알아보았습니다. API로 이 기능을 수행하여 대규모로 작업할 수도 있습니다. 인프라나 모델 훈련에 신경 쓰지 않고 관심 있는 사람을 식별하거나, 디지털 라이브러리를 카탈로그화하거나, 얼굴 기반 직원 확인 시스템을 만들거나, 감정 분석을 수행하기 위해 대규모 얼굴 분석을 수행해야 한다면 Amazon Rekognition을 사용하십시오.

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