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Opérations API de stockage et hors stockage
Amazon Rekognition offre deux types d’opérations API. Il s’agit des opérations hors stockage, au cours desquelles aucune information n’est stockée par Amazon Rekognition, et des opérations de stockage au cours desquelles certaines informations de visages sont stockées par Amazon Rekognition.
Opérations hors stockage
Amazon Rekognition offre des opérations API hors stockage pour les images suivantes :
Amazon Rekognition offre des opérations API hors stockage pour les vidéos suivantes :
Ces opérations sont appelées opérations d’API hors stockage, car lorsque vous appelez l’opération, Amazon Rekognition ne conserve aucune information relative au sujet de l’image d’entrée. Comme toutes les autres opérations d’API Amazon Rekognition, aucun octet d’image d’entrée n’est conservé par les opérations d’API hors stockage.
Les exemples de scénarios suivants montrent où peuvent être intégrées les opérations d’API hors stockage dans votre application. Ces scénarios partent du principe que vous disposez d’un référentiel d’images local.
Exemple 1 : Une application trouve dans votre référentiel local des images contenant des étiquettes spécifiques
Tout d’abord, vous détectez des étiquettes à l’aide de l’opération DetectLabels d’Amazon Rekognition dans chacune des images de votre référentiel, puis vous créez un index côté client, comme indiqué ci-dessous :
Label ImageID tree image-1 flower image-1 mountain image-1 tulip image-2 flower image-2 apple image-3
Ensuite, votre application peut consulter cet index pour rechercher dans votre référentiel local des images qui contiennent une étiquette spécifique. Par exemple, afficher des images qui contiennent un arbre.
Chaque étiquette détectée par Amazon Rekognition est associée à une valeur de fiabilité. Celle-ci indique le niveau de fiabilité correspondant à la présence de l’étiquette dans l’image d’entrée. Vous pouvez utiliser cette valeur pour exécuter un filtrage supplémentaire côté client des étiquettes. Le filtrage dépend des exigences de votre application en matière de fiabilité de la détection. Par exemple, si vous avez besoin d’étiquettes précises, vous pouvez filtrer et sélectionner uniquement les étiquettes ayant une fiabilité plus élevée (95 % ou plus, par exemple). Si votre application ne nécessite pas une valeur de fiabilité très élevée, vous pouvez choisir de filtrer les étiquettes ayant une valeur de fiabilité plus faible (plus proche de 50 %).
Exemple 2 : Une application permettant d’afficher des images de visage optimisées
Tout d’abord, vous pouvez détecter les visages dans chacune des images de votre référentiel local à l’aide de l’opération DetectFaces Amazon Rekognition, puis créer un index côté client. Pour chaque visage, l’opération renvoie des métadonnées qui incluent un cadre de délimitation, des repères faciaux (la position de la bouche et des oreilles, par exemple) et des attributs du visage (masculin ou féminin, par exemple). Vous pouvez stocker ces métadonnées dans un index local côté client, comme indiqué ci-dessous :
ImageID FaceID FaceMetaData image-1 face-1 <boundingbox>, etc. image-1 face-2 <boundingbox>, etc. image-1 face-3 <boundingbox>, etc. ...
Dans cet index, la clé primaire est une combinaison de ImageID et de FaceID.
Ensuite, vous pouvez utiliser les informations contenues dans l’index pour améliorer les images de votre référentiel local lorsque votre application les affiche. Par exemple, vous pouvez ajouter un cadre de délimitation autour du visage ou mettre en évidence les caractéristiques faciales.
Opérations d’API de stockage
Amazon Rekognition Image IndexFacesprend en charge cette opération, que vous pouvez utiliser pour détecter des visages sur une image et conserver les informations relatives aux traits faciaux détectés dans une collection Amazon Rekognition. Voici un exemple d’opération d’API de stockage, car le service conserve les informations sur le serveur.
Image Amazon Rekognition offre des opérations API hors stockage pour les images suivantes :
Vidéo Amazon Rekognition offre des opérations API de stockage suivantes :
Pour stocker des informations sur les visages, vous devez d’abord créer une collection de visages dans l’une des régions AWS de votre compte. Vous spécifiez cette collection de visages lorsque vous appelez l’opération IndexFaces. Une fois que vous avez créé une collection de visages et stocké les informations des caractéristiques faciales de tous les visages, vous pouvez explorer la collection à la recherche de correspondances de visage. Par exemple, vous pouvez détecter le plus grand visage dans une image et rechercher des visages semblables dans un ensemble en appelant searchFacesByImage.
Les informations de visage stockées dans les collections par IndexFaces sont accessibles pour les opérations Vidéo Amazon Rekognition. Par exemple, dans une vidéo, vous pouvez rechercher des personnes dont les visages correspondent à ceux contenus dans une collection existante, en appelant StartFaceSearch.
Pour en savoir plus sur la création et la gestion des collections, consultez Recherche de visages dans une collection.
Note
Les collections stockent des vecteurs de visages, qui sont des représentations mathématiques de visages. Les collections ne stockent pas d'images de visages.
Exemple 1 : Une application qui authentifie l’accès à un bâtiment
Vous commencez par la création d’une collection de visages pour stocker les images de badges numérisés à l’aide de l’opération IndexFaces, qui extrait les visages et les stocke comme vecteurs d’image explorables. Puis, lorsqu’un employé entre dans le bâtiment, une image de son visage est capturée et envoyée à l’opération SearchFacesByImage. Si la correspondance des visages offre un score de similarité suffisamment élevé (par exemple, 99 %), vous pouvez authentifier l’employé.
