顔検出および顔比較の概要

Amazon Rekognition では、顔検出と顔比較の 2 つの主要な機械学習アプリケーションに、顔を含むイメージでアクセスできます。顔分析やアイデンティティ検証などの重要な機能を強化し、セキュリティから個人の写真組織まで、さまざまなアプリケーションにとって不可欠です。

顔検出

顔検出システムは、「この画像に顔はありますか？」という質問に対応しています。顔検出の主な側面は次のとおりです。

• 位置と向き： イメージまたはビデオフレーム内の顔の存在、位置、スケール、向きを決定します。

• 顔属性： 性別、年齢、顔の髪などの属性に関係なく顔を検出します。

• 追加情報： 顔のオクルージョンと視線の方向に関する詳細を提供します。

顔の比較

顔比較システムは、「あるイメージの顔は別のイメージの顔と一致しますか？」という質問に焦点を当てています。顔比較システムの機能には以下が含まれます。

• 顔マッチング予測: 画像内の顔と、提供されたデータベース内の顔を比較して、一致を予測します。

• 顔属性処理: 属性を処理して、表現、顔の髪、年齢に関係なく顔を比較します。

信頼度スコアと見逃した検出

顔検出システムと顔比較システムの両方が信頼スコアを利用します。信頼スコアは、顔の存在や顔間の一致など、予測の可能性を示します。スコアが高いほど、可能性が高いことを示します。例えば、90% の信頼度は、60% よりも高い検出または一致の確率を示唆しています。

顔検出システムが顔を適切に検出しない場合、または実際の顔の信頼度が低い場合、検出ミス/偽陰性です。システムが信頼度が高い顔の存在を誤って予測した場合、これは誤ったアラーム/誤検出です。

同様に、顔比較システムは、同じ人物に属する 2 つの顔と一致しないか (検出ミス/偽陰性）、異なる人物の 2 つの顔が同じ人物である (偽アラーム/偽陽性) と誤って予測する可能性があります。

アプリケーション設計としきい値の設定

• 結果を返すために必要な最小信頼レベルを指定するしきい値を設定できます。適切な信頼度しきい値を選択することは、システムの出力に基づいてアプリケーション設計と意思決定を行う上で不可欠です。

• 選択した信頼レベルには、ユースケースが反映されている必要があります。ユースケースと信頼度しきい値の例をいくつか示します。

• • 写真アプリケーション : しきい値を低く設定すると (例: 80%)、写真内の家族を特定できる場合があります。

  • ハイステークシナリオ: セキュリティアプリケーションなど、検出ミスや誤アラームのリスクが高いユースケースでは、システムはより高い信頼レベルを使用する必要があります。このような場合、正確な顔の一致にはしきい値 (99% など) を大きくすることをお勧めします。

信頼度しきい値の設定と理解の詳細については、「」を参照してくださいコレクション内での顔の検索。