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Operaciones de API con almacenamiento y sin almacenamiento
Amazon Rekognition proporciona dos tipos de operaciones de API. Operaciones sin almacenamiento, en las que Amazon Rekognition no almacena ninguna información, y operaciones de almacenamiento, en las que Amazon Rekognition almacena determinada información facial.
Operaciones sin almacenamiento
Amazon Rekognition proporciona las siguientes operaciones de API sin almacenamiento para imágenes:
Amazon Rekognition proporciona las siguientes operaciones de API sin almacenamiento para vídeos:
Estas operaciones se denominan operaciones de API sin almacenamiento porque cuando se llama a la operación, Amazon Rekognition no conserva la información detectada sobre la imagen de entrada. Al igual que con el resto de las operaciones de API de Amazon Rekognition las operaciones de API sin almacenamiento no conservan los bytes de las imágenes de entrada.
En el siguiente ejemplo se muestran escenarios en los que podría integrar operaciones de API sin almacenamiento en su aplicación. En estos supuestos se presupone que dispone de un repositorio local de imágenes.
ejemplo 1: Una aplicación que busca imágenes en su repositorio local que contienen etiquetas específicas
En primer lugar, detecta las etiquetas (objetos y conceptos) con la operación DetectLabels de Amazon Rekognition en cada una de las imágenes del repositorio y crea un índice en el cliente, como se muestra a continuación:
Label ImageID tree image-1 flower image-1 mountain image-1 tulip image-2 flower image-2 apple image-3
A continuación, la aplicación puede buscar este índice para encontrar imágenes en el repositorio local que contengan una etiqueta específica. Por ejemplo, las imágenes que contienen un árbol.
Cada etiqueta que detecta Amazon Rekognition tiene un valor de confianza asociado. Este valor indica el grado de confianza de que la imagen de entrada contenga esa etiqueta. Puede utilizar este valor de confianza para realizar un filtrado adicional de las etiquetas en el cliente en función de los requisitos de su aplicación sobre el nivel de confianza de la detección. Por ejemplo, si necesita etiquetas precisas, podría filtrar y seleccionar solo las etiquetas con mayor confianza (por ejemplo, con un 95% o más). Si la aplicación no requiere un valor de confianza alto, podría elegir filtrar las etiquetas con un valor de confianza inferior (cercano al 50%).
ejemplo 2: Una aplicación para mostrar imágenes de rostros mejoradas
En primer lugar, puede detectar rostros en cada una de las imágenes del repositorio local utilizando la operación DetectFaces de Amazon Rekognition en el cliente y crear un índice en el cliente. Para cada rostro, la operación devuelve metadatos que incluyen un cuadro delimitador, referencias faciales (por ejemplo, la posición de la boca y la oreja) y atributos faciales (por ejemplo, el sexo). Puede almacenar estos metadatos en un índice local en el cliente, como se muestra a continuación:
ImageID FaceID FaceMetaData image-1 face-1 <boundingbox>, etc. image-1 face-2 <boundingbox>, etc. image-1 face-3 <boundingbox>, etc. ...
En este índice, la clave principal es una combinación de ImageID y FaceID.
A continuación, puede utilizar la información del índice para mejorar las imágenes cuando la aplicación las muestre desde su repositorio local. Por ejemplo, podría añadir un cuadro delimitador alrededor del rostro o resaltar rasgos faciales.
Operaciones de API con almacenamiento
Amazon Rekognition Image IndexFacesadmite la operación, que puede utilizar para detectar rostros en una imagen y conservar la información sobre los rasgos faciales detectados en una colección de Amazon Rekognition. Este es un ejemplo de una operación de API con almacenamiento porque el servicio conserva la información en el servidor.
Amazon Rekognition Image proporciona las siguientes operaciones de API de almacenamiento:
Amazon Rekognition Video proporciona las siguientes operaciones de API de almacenamiento:
Para poder almacenar información facial, primero debe crear una colección de rostros 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. Por ejemplo, puede detectar el rostro de mayor tamaño en una imagen y buscar rostros coincidentes en una colección llamando a searchFacesByImage.
Se puede acceder a la información facial almacenada en colecciones mediante IndexFaces para las operaciones de Amazon Rekognition Video. Por ejemplo, en un vídeo puede buscar personas cuyos rostros coincidan con los de una colección existente llamando a StartFaceSearch.
Para obtener más información acerca de cómo se crean y se administran colecciones, consulte Búsqueda de rostros en una colección.
nota
Las colecciones almacenan vectores faciales, que son representaciones matemáticas de rostros. Las colecciones no almacenan imágenes de rostros.
ejemplo 1: Una aplicación que autentica el acceso a un edificio
Se comienza creando una colección de rostros para almacenar imágenes de credenciales escaneadas mediante la operación IndexFaces, que extrae los rostros y los almacena como vectores de imagen en los que es posible realizar búsquedas. A continuación, 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.
