使用 Amazon Rekognition
偵測、分析和比較面部
在本教學中,您將學習如何透過 AWS 主控台,使用 Amazon Rekognition 的面部辨識功能。Amazon Rekognition 是深度學習型影像和影片分析服務。
作為開發人員,若您正在開發員工驗證系統,需要自動執行影片剪輯,或者為其他應用程式提供輔助身份驗證,面部識別和比較將是您將面臨的新挑戰。為了解決這一挑戰,您可以開發自己的機器學習模型,開發 API,以及管理自己的基礎架構。該選項很昂貴,不僅需要進階知識,而且很耗時。
您可以使用 Amazon Rekognition,而不是選擇艱難的途經,該產品可以偵測影像或影片中的面部,尋找眼睛位置等的面部標誌,以及即時或大量偵測開心或悲傷等情緒,而無需管理基礎架構或建模。
在本教學中,您將使用 Amazon Rekognition 分析影像,然後將它與其他影像做比較,以辨別面部是否相同。
本教學示範使用 AWS CLI 或 Rekognition API 時可用的功能。如需生產或驗證概念實作,建議您使用這些程式設計介面,而非 Amazon Rekognition 主控台。
步驟 1.進入 Amazon Rekognition 主控台
開啟 AWS 管理主控台,以便讓此逐步指南保持開啟狀態。當畫面載入時,請輸入您的使用者名稱和密碼以開始使用。然後在搜尋列輸入 Rekognition,再選取 Rekognition 以開啟服務主控台。
步驟 2:分析面部
在此步驟中,您將使用 Amazon Rekognition 中的面部分析功能,查看透過分析一張影像可以收到的詳細 JSON 回應。
步驟 3:比較面部
在此步驟中,您將使用面部比較功能,透過比較兩個不相符的不同影像來查看詳細的 JSON 回應。
第 4 步:(再次) 比較面部
在此步驟中,您將使用面部比較功能,透過比較兩個相符的不同影像來查看詳細的 JSON 回應。
恭喜您!
您已經了解如何使用主控台來分析和比較面部。您還可以使用 API 執行該功能,以便大規模操作。若您有以下需求,不妨使用 Amazon Rekognition︰需要大規模執行面部分析而無需擔心基礎架構;訓練模型以識別相關人員;對數位庫進行分類;建立以面部為基礎的員工驗證系統;或執行人氣分析。