Directives pour les attributs faciaux

Voici des informations détaillées sur la manière dont Amazon Rekognition traite et renvoie les attributs faciaux.

• FaceDetail Objet : pour chaque visage détecté, un FaceDetail objet est renvoyé. Il FaceDetail contient des données sur les repères faciaux, la qualité, la pose, etc.

• Prédictions d'attributs : des attributs tels que l'émotion, le sexe, l'âge, etc. sont prédits. Un niveau de confiance est attribué à chaque prédiction, et les prédictions sont renvoyées avec le score de confiance correspondant. Un seuil de confiance de 99 % est recommandé pour les cas d'utilisation sensibles. Pour l'estimation de l'âge, le point médian de la fourchette d'âge prévue constitue la meilleure approximation.

Notez que les prédictions relatives au genre et aux émotions sont basées sur l'apparence physique et ne doivent pas être utilisées pour déterminer l'identité sexuelle ou l'état émotionnel réels. Une prédiction binaire du sexe (homme/femme) est basée sur l'apparence physique d'un visage dans une image particulière. Cela n'indique pas l'identité sexuelle d'une personne, et vous ne devez pas utiliser Rekognition pour prendre une telle décision. Nous vous déconseillons d’utiliser des prédictions binaires de sexe pour prendre des décisions ayant un impact sur les droits, la confidentialité ou l’accès aux services d’une personne. De même, la prédiction d'une émotion n'indique pas l'état émotionnel interne réel d'une personne, et vous ne devriez pas utiliser la Rekognition pour prendre une telle décision. Une personne prétendant avoir un visage heureux sur une photo peut avoir l'air heureuse, mais elle n'éprouve peut-être pas le bonheur.

Applications et cas d'utilisation

Voici quelques applications pratiques et cas d'utilisation de ces attributs :

• Applications : Des attributs tels que le sourire, la pose et la netteté peuvent être utilisés pour sélectionner des photos de profil ou estimer des données démographiques de manière anonyme.

• Cas d'utilisation courants : les applications de réseaux sociaux et l'estimation démographique lors d'événements ou de magasins de détail en sont des exemples typiques.

Pour des informations plus détaillées sur chaque attribut, consultez FaceDetail.