Búsqueda de rostros en una colección - Amazon Rekognition

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Búsqueda de rostros en una colección

Amazon Rekognition puede almacenar información sobre rostros detectados en contenedores del servidor conocidos como colecciones. Puede utilizar la información facial almacenada en una colección para buscar rostros conocidos en imágenes, vídeos almacenados y vídeos en streaming. Amazon Rekognition admite la operación IndexFaces. Puede usar esta operación para detectar rostros en una imagen y conservar la información sobre los rasgos faciales que se detecten en una colección. Este es un ejemplo de una operación de API con almacenamiento porque el servicio conserva la información en el servidor.

Para poder almacenar información facial, primero debe crear una colección de rostros (CreateCollection) en una de las regiones de AWS de la cuenta. Esta colección de rostros se especifica cuando se llama a la operación IndexFaces. Después de crear una colección de rostros y almacenar información de los rasgos faciales de todos los rostros, puede buscar en la colección rostros coincidentes. Para buscar rostros en una imagen, llame a SearchFacesByImage. Para buscar rostros en un vídeo almacenado, llame a StartFaceSearch. Para buscar rostros en un vídeo en streaming, llame a CreateStreamProcessor.

nota

El servicio no conserva bytes de imágenes reales. En lugar de ello, el algoritmo de detección subyacente detecta primero los rostros en la imagen de entrada, extrae los rasgos faciales en un vector de rasgos de cada rostro y después los almacena en la colección. Amazon Rekognition usa estos vectores de rasgos cuando busca rostros coincidentes.

Puede utilizar las colecciones en diversas situaciones. Por ejemplo, puede crear una colección de rostros para almacenar imágenes de credenciales escaneadas utilizando la operación IndexFaces. Cuando un empleado entra en el edificio, se captura una imagen del rostro del empleado y se envía a la operación SearchFacesByImage. Si el rostro coincidente produce una puntuación de similitud lo suficientemente alta (por ejemplo, un 99%), se puede autenticar al empleado.

Administración de colecciones

La colección de rostros es el principal recurso de Amazon Rekognition y cada colección de rostros que se crea tiene un nombre de recurso de Amazon (ARN) único. Las colecciones de rostros se crean en una región de AWS específica de su cuenta. Cuando se crea una nueva colección, está asociada a la versión más reciente del modelo de detección de rostros. Para obtener más información, consulte Control de versiones del modelo.

Puede realizar las siguientes operaciones de administración en una colección.

Administración de rostros en una colección

Una vez creada una colección de rostros, puede almacenar rostros en ella. Amazon Rekognition ofrece las siguientes operaciones para la administración de rostros en una colección.

Directrices para usar IndexFaces

A continuación se presentan las directrices para usar IndexFaces en situaciones comunes.

Aplicaciones críticas o de seguridad pública

  • Llame a IndexFaces con imágenes que contengan un solo rostro por imagen y asocie el ID de rostro devuelto con el identificador del sujeto de la imagen.

  • Puede utilizar DetectFaces antes de la indexación para comprobar que solo haya un rostro en la imagen. Si se detecta más de un rostro, vuelva a enviar la imagen después de revisarla y con solo un rostro presente en ella. Esto impide indexar varios rostros y asociárselos a la misma persona involuntariamente.

Aplicaciones de uso compartido de fotografías y redes sociales

  • Debe realizar una llamada a IndexFaces sin restricciones respecto a las imágenes que contienen varios rostros en casos de uso como los álbumes de familia. En estos casos, se debe identificar a cada persona en cada foto y utilizar esa información para agrupar las fotos en función de las personas que aparecen en ellas.

Uso general

  • Indexe varias imágenes diferentes de la misma persona, especialmente con diferentes atributos faciales (posturas, vello, etc.) para mejorar la calidad de los resultados coincidentes.

  • Incluya un proceso de revisión que permita indexar las coincidencias erróneas con el identificador facial correcto, para mejorar la capacidad de encontrar coincidencias de rostros en lo sucesivo.

  • Para obtener información sobre la calidad de las imágenes, consulte Recomendaciones para la comparación de rostros en las imágenes de entrada.

Búsqueda de rostros dentro de una colección

Después de crear una colección de rostros y almacenar rostros, puede buscar rostros coincidentes en una colección de rostros. Con Amazon Rekognition, puede buscar rostros en una colección que coincidan con:

La operación CompareFaces y las operaciones de búsqueda de rostros tienen las siguientes diferencias:

  • La operación CompareFaces compara un rostro de la imagen de origen con los rostros de la imagen de destino. El ámbito de esta comparación se limita a los rostros que se detectan en la imagen de destino. Para obtener más información, consulte Comparación de rostros en imágenes.

  • SearchFaces y SearchFacesByImage comparan un rostro (identificado por FaceId o una imagen de entrada) con todos los rostros de una colección de rostros especificada. Por tanto, el ámbito de esta búsqueda es mucho mayor. Además, como se conserva información de rasgos faciales de los rostros que ya están almacenados en la colección de rostros, puede buscar rostros coincidentes varias veces.

Uso de umbrales de similitud para que coincidan con rostros

Le permitimos controlar los resultados de todas las operaciones de búsqueda (CompareFaces, SearchFaces y SearchFacesByImage) proporcionando un umbral de similitud como parámetro de entrada.

El atributo de entrada del umbral de similitud para SearchFaces y SearchFacesByImage, FaceMatchThreshold controla la cantidad de resultados que se devuelven en función de la similitud con el rostro que se hace coincidir. (Este atributo es SimilarityThreshold para CompareFaces.) Las respuestas con un valor de atributo de respuesta Similarity inferior al umbral no se devuelven. Este umbral es importante para calibrar su caso de uso, porque puede determinar la cantidad de falsos positivos que se incluyen en los resultados de coincidencia. Esto controla la exhaustividad de los resultados de la búsqueda—; mientras más bajo sea el umbral, mayor será la exhaustividad.

Todos los sistemas de aprendizaje automático son probabilísticos. Debe utilizar su buen juicio al establecer el umbral de similitud correcto, en función de su caso de uso. Por ejemplo, si desea crear una aplicación de fotografía para identificar a miembros de la familia parecidos, puede elegir un umbral más bajo (como, por ejemplo, un 80 %). Por otra parte, para muchos casos de uso para cumplimiento de la ley, le recomendamos utilizar un valor de umbral alto del 99 % o superior para reducir las identificaciones erróneas accidentales.

Además de FaceMatchThreshold, puede utilizar el atributo de respuesta Similarity como medio para reducir las identificaciones erróneas accidentales. Por ejemplo, puede optar por utilizar un umbral bajo (como el 80 %) para devolver más resultados. A continuación, puede utilizar el atributo de respuesta Similarity (porcentaje de similitud) para restringir la selección y filtrar por las respuestas correctas en la aplicación. Una vez más, usar una similitud superior (como, por ejemplo, del 99 % o más) reduce el riesgo de identificación errónea.