Operasi API penyimpanan dan bukan penyimpanan

Amazon Rekognition menyediakan dua tipe operasi API. Yaitu operasi bukan penyimpanan yang membuat Amazon Rekognition tidak menyimpan informasi apa pun, serta operasi penyimpanan yang membuat Amazon Rekognition menyimpan informasi wajah tertentu.

Operasi bukan penyimpanan

Amazon Rekognition menyediakan operasi API bukan penyimpanan berikut untuk citra:

• DetectLabels

• DetectFaces

• CompareFaces

• DetectModerationLabels

• DetectProtectiveEquipment

• RecognizeCelebrities

• DetectText

• GetCelebrityInfo

Amazon Rekognition menyediakan operasi API bukan penyimpanan berikut untuk video:

• StartLabelDetection

• StartFaceDetection

• StartPersonTracking

• StartCelebrityRecognition

• StartContentModeration

Disebut sebagai operasi API bukan penyimpanan karena ketika Anda membuat panggilan operasi, Amazon Rekognition tidak menahan informasi apa pun yang ditemukan tentang citra input. Seperti semua operasi API Amazon Rekognition lainnya, tidak ada input bit citra yang ditahan oleh operasi API bukan penyimpanan.

Contoh skenario berikut menunjukkan tempat Anda mungkin mengintegrasikan operasi API bukan penyimpanan dalam aplikasi Anda. Skenario ini mengasumsikan bahwa Anda memiliki repositori citra lokal.

contoh 1: Sebuah aplikasi yang menemukan citra di repositori lokal Anda yang berisi label tertentu

Pertama, Anda mendeteksi label (objek dan konsep) menggunakan operasi Amazon DetectLabels Rekognition di setiap gambar di repositori Anda dan membuat indeks sisi klien, seperti yang ditunjukkan berikut:

Label        ImageID

tree          image-1
flower        image-1
mountain      image-1
tulip         image-2
flower        image-2
apple         image-3
            

Kemudian, aplikasi Anda dapat mencari indeks ini untuk menemukan citra dalam repositori lokal Anda yang berisi label tertentu. Misalnya, tampilkan citra yang berisi pohon.

Setiap label yang Amazon Rekognition deteksi memiliki nilai kepercayaan yang terkait. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat kepercayaan pada citra input berisi label itu. Secara opsional Anda dapat menggunakan nilai kepercayaan ini untuk melakukan pemfilteran sisi klien tambahan pada label tergantung pada persyaratan aplikasi Anda tentang tingkat kepercayaan pada deteksi. Misalnya, jika Anda memerlukan label yang tepat, Anda dapat memfilter dan hanya memilih label dengan kepercayaan lebih tinggi (dengan ukuran 95% atau lebih tinggi). Jika aplikasi Anda tidak memerlukan nilai kepercayaan yang lebih tinggi, Anda dapat memilih untuk memfilter label dengan nilai kepercayaan yang lebih rendah (mendekati 50%).

contoh 2: Sebuah aplikasi untuk menampilkan citra wajah yang kualitasnya disempurnakan

Pertama, Anda dapat mendeteksi wajah di setiap citra di repositori lokal Anda menggunakan operasi DetectFaces Amazon Rekognition dan membangun indeks sisi klien. Untuk setiap wajah, operasi mengembalikan metadata yang mencakup kotak pembatas, penanda wajah (misalnya, posisi mulut dan telinga), dan atribut wajah (misalnya, tipe kelamin). Anda dapat menyimpan metadata ini dalam indeks lokal sisi klien, seperti yang ditunjukkan berikut:

ImageID     FaceID     FaceMetaData

image-1     face-1     <boundingbox>, etc.
image-1     face-2     <boundingbox>, etc.
image-1     face-3     <boundingbox>, etc.
...
            

Dalam indeks ini, kunci primer adalah kombinasi dari kedua ImageID dan FaceID.

Kemudian, Anda dapat menggunakan informasi yang ada di indeks untuk meningkatkan kualitas citra ketika aplikasi Anda menampilkan citra tersebut dari repositori lokal Anda. Misalnya, Anda mungkin menambahkan kotak pembatas di sekitar wajah atau menyorotkan fitur wajah.

 

Operasi API berbasis penyimpanan

Amazon Rekognition Image mendukung operasi IndexFaces, yang dapat Anda gunakan untuk mendeteksi wajah dalam citra dan menahan informasi tentang fitur wajah yang terdeteksi dalam koleksi Amazon Rekognition. Operasi ini adalah contoh dari operasi API berbasis–penyimpanan karena layanan tersebut menyimpan informasi pada server.

Amazon Rekognition Image menyediakan operasi penyimpanan API berikut:

• IndexFaces

• ListFaces

• SearchFacesByImage

• SearchFaces

• DeleteFaces

• DescribeCollection

• DeleteCollection

• ListCollections

• CreateCollection

Amazon Rekognition Video menyediakan operasi penyimpanan API berikut:

• StartFaceSearch

• CreateStreamProcessor

Untuk menyimpan informasi wajah, Anda harus terlebih dahulu membuat koleksi wajah di salah satu Wilayah AWS di akun Anda. Anda menentukan koleksi wajah ini ketika Anda memanggil operasi IndexFaces. Setelah membuat koleksi wajah dan menyimpan informasi fitur wajah untuk semua wajah, Anda dapat mencari kecocokan wajah pada koleksi tersebut. Misalnya, Anda dapat mendeteksi wajah terbesar dalam sebuah citra dan mencari wajah yang cocok di dalam koleksi dengan memanggil searchFacesByImage.

Informasi wajah disimpan dalam koleksi oleh IndexFaces yang dapat diakses oleh operasi Amazon Rekognition Video. Misalnya, Anda dapat menelusuri video untuk seseorang yang wajahnya sesuai dengan yang ada dalam koleksi dengan menghubungi StartFaceSearch.

Untuk informasi selengkapnya tentang membuat dan mengelola koleksi, lihat Mencari wajah dalam koleksi.

catatan

Koleksi menyimpan vektor wajah, yang merupakan representasi matematis dari wajah. Koleksi tidak menyimpan gambar wajah.

contoh 1: Aplikasi yang mengautentikasi akses ke gedung

Anda memulainya dengan membuat koleksi wajah untuk menyimpan lencana citra yang dipindai menggunakan operasi IndexFaces, yang mengekstrak wajah dan menyimpannya sebagai vektor citra yang dapat dicari. Kemudian, ketika seorang karyawan memasuki gedung, citra wajah karyawan ditangkap dan dikirim ke operasi SearchFacesByImage. Jika kecocokan wajah menghasilkan skor kesamaan yang cukup tinggi (katakanlah 99%), Anda dapat mangautentikasi karyawan tersebut.