이미지를 사용하여 얼굴 검색

SearchFacesByImage작업을 사용하여 컬렉션에서 제공된 이미지의 가장 큰 얼굴과 일치하는 얼굴을 검색할 수 있습니다.

자세한 정보는 컬렉션 내의 얼굴 및 사용자 검색을 참조하세요.

이미지를 사용하여 모음에서 얼굴을 검색하려면(SDK)

1. 아직 설정하지 않았다면 다음과 같이 하세요.

   1. AmazonRekognitionFullAccess 권한과 AmazonS3ReadOnlyAccess 권한을 가진 사용자를 생성하거나 업데이트합니다. 자세한 정보는 1단계: AWS 계정 설정 및 사용자 생성을 참조하세요.

   2. 및 AWS SDK를 설치 AWS CLI 및 구성합니다. 자세한 정보는 2단계: AWS CLI 및 AWS SDK 설정을 참조하세요.

2. 한 개 이상의 얼굴이 포함된 이미지를 S3 버킷에 업로드합니다.

   이에 관한 지침은 Amazon Simple Storage Service 사용 설명서에서 Amazon S3에 객체 업로드를 참조하세요.

3. 다음 예제를 사용하여 SearchFacesByImage 작업을 호출합니다.

   Java

   이 예제는 이미지에서 가장 큰 얼굴에 대한 정보를 표시합니다. 이 코드 예제는 FaceMatchThreshold 및 MaxFaces 파라미터를 지정하여 응답에서 반환되는 결과를 제한합니다.

   다음 예제에서, collectionId 값을, 검색하려는 모음으로 바꾸고, bucket 값을 입력 이미지를 포함하는 버킷으로 바꾸고, photo 값을 입력 이미지로 바꿉니다.

   //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   package aws.example.rekognition.image;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
   import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.FaceMatch;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.SearchFacesByImageRequest;
   import com.amazonaws.services.rekognition.model.SearchFacesByImageResult;
   import java.util.List;
   import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
   
   
   public class SearchFaceMatchingImageCollection {
       public static final String collectionId = "MyCollection";
       public static final String bucket = "bucket";
       public static final String photo = "input.jpg";
         
       public static void main(String[] args) throws Exception {
   
          AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
           
         ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
         
          // Get an image object from S3 bucket.
         Image image=new Image()
                 .withS3Object(new S3Object()
                         .withBucket(bucket)
                         .withName(photo));
         
         // Search collection for faces similar to the largest face in the image.
         SearchFacesByImageRequest searchFacesByImageRequest = new SearchFacesByImageRequest()
                 .withCollectionId(collectionId)
                 .withImage(image)
                 .withFaceMatchThreshold(70F)
                 .withMaxFaces(2);
              
          SearchFacesByImageResult searchFacesByImageResult = 
                  rekognitionClient.searchFacesByImage(searchFacesByImageRequest);
   
          System.out.println("Faces matching largest face in image from" + photo);
         List < FaceMatch > faceImageMatches = searchFacesByImageResult.getFaceMatches();
         for (FaceMatch face: faceImageMatches) {
             System.out.println(objectMapper.writerWithDefaultPrettyPrinter()
                     .writeValueAsString(face));
            System.out.println();
         }
      }
   }
   
   
         

   Java V2

   이 코드는 AWS 문서 SDK 예제 GitHub 저장소에서 가져왔습니다. 전체 예제는 여기에서 확인하세요.

   // snippet-start:[rekognition.java2.search_faces_collection.import]
   import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
   import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes;
   import software.amazon.awssdk.regions.Region;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.SearchFacesByImageRequest;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.SearchFacesByImageResponse;
   import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.FaceMatch;
   import java.io.File;
   import java.io.FileInputStream;
   import java.io.FileNotFoundException;
   import java.io.InputStream;
   import java.util.List;
   // snippet-end:[rekognition.java2.search_faces_collection.import]
   
   /**
    * Before running this Java V2 code example, set up your development environment, including your credentials.
    *
    * For more information, see the following documentation topic:
    *
    * https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
    */
   public class SearchFaceMatchingImageCollection {
   
       public static void main(String[] args) {
   
           final String usage = "\n" +
               "Usage: " +
               "   <collectionId> <sourceImage>\n\n" +
               "Where:\n" +
               "   collectionId - The id of the collection.  \n" +
               "   sourceImage - The path to the image (for example, C:\\AWS\\pic1.png). \n\n";
   
           if (args.length != 2) {
               System.out.println(usage);
               System.exit(1);
           }
   
           String collectionId = args[0];
           String sourceImage = args[1];
           Region region = Region.US_EAST_1;
           RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
               .region(region)
               .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
               .build();
   
           System.out.println("Searching for a face in a collections");
           searchFaceInCollection(rekClient, collectionId, sourceImage ) ;
           rekClient.close();
       }
   
       // snippet-start:[rekognition.java2.search_faces_collection.main]
       public static void searchFaceInCollection(RekognitionClient rekClient,String collectionId, String sourceImage) {
   
           try {
               InputStream sourceStream = new FileInputStream(new File(sourceImage));
               SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream);
               Image souImage = Image.builder()
                   .bytes(sourceBytes)
                   .build();
   
               SearchFacesByImageRequest facesByImageRequest = SearchFacesByImageRequest.builder()
                   .image(souImage)
                   .maxFaces(10)
                   .faceMatchThreshold(70F)
                   .collectionId(collectionId)
                   .build();
   
               SearchFacesByImageResponse imageResponse = rekClient.searchFacesByImage(facesByImageRequest) ;
               System.out.println("Faces matching in the collection");
               List<FaceMatch> faceImageMatches = imageResponse.faceMatches();
               for (FaceMatch face: faceImageMatches) {
                   System.out.println("The similarity level is  "+face.similarity());
                   System.out.println();
               }
   
           } catch (RekognitionException | FileNotFoundException e) {
               System.out.println(e.getMessage());
               System.exit(1);
           }
       }
       // snippet-end:[rekognition.java2.search_faces_collection.main]
   }

   AWS CLI

   이 AWS CLI 명령은 search-faces-by-image CLI 작업에 대한 JSON 출력을 표시합니다. Bucket 값을 2단계에서 사용한 S3 버킷으로 바꿉니다. Name 값을 2단계에서 이미지 파일 이름으로 바꿉니다. collection-id 값을 검색할 모음으로 바꿉니다. Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 profile_name의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.

   
   aws rekognition search-faces-by-image --image '{"S3Object":{"Bucket":"bucket-name","Name":"image-name"}}' \
   --collection-id "collection-id" --profile profile-name
                               

   Windows 디바이스에서 CLI에 액세스하는 경우 작은따옴표 대신 큰따옴표를 사용하고 내부 큰따옴표는 백슬래시(즉 \)로 이스케이프 처리하여 발생할 수 있는 구문 분석 오류를 해결합니다. 예를 들어 다음을 참조하세요.

   aws rekognition search-faces-by-image --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"image-name\"}}" \
   --collection-id "collection-id" --profile profile-name
                               

   Python

   이 예제는 이미지에서 가장 큰 얼굴에 대한 정보를 표시합니다. 이 코드 예제는 FaceMatchThreshold 및 MaxFaces 파라미터를 지정하여 응답에서 반환되는 결과를 제한합니다.

   다음 예제에서, collectionId 값을 검색하려는 컬렉션으로 바꾸고, bucket 값과 photo 값을 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷 및 이미지 이름으로 바꿉니다. Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 profile_name의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.

   #Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   #PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   import boto3
   
   if __name__ == "__main__":
   
       bucket='bucket'
       collectionId='MyCollection'
       fileName='input.jpg'
       threshold = 70
       maxFaces=2
   
       client=boto3.client('rekognition')
   
     
       response=client.search_faces_by_image(CollectionId=collectionId,
                                   Image={'S3Object':{'Bucket':bucket,'Name':fileName}},
                                   FaceMatchThreshold=threshold,
                                   MaxFaces=maxFaces)
   
                                   
       faceMatches=response['FaceMatches']
       print ('Matching faces')
       for match in faceMatches:
               print ('FaceId:' + match['Face']['FaceId'])
               print ('Similarity: ' + "{:.2f}".format(match['Similarity']) + "%")
               print
   
   

   .NET

   이 예제는 이미지에서 가장 큰 얼굴에 대한 정보를 표시합니다. 이 코드 예제는 FaceMatchThreshold 및 MaxFaces 파라미터를 지정하여 응답에서 반환되는 결과를 제한합니다.

   다음 예제에서, collectionId 값을 검색하려는 컬렉션으로 바꾸고, bucket 값과 photo 값을 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷 및 이미지 이름으로 바꿉니다.

   //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
   //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
   
   using System;
   using Amazon.Rekognition;
   using Amazon.Rekognition.Model;
   
   public class SearchFacesMatchingImage
   {
       public static void Example()
       {
           String collectionId = "MyCollection";
           String bucket = "bucket";
           String photo = "input.jpg";
   
           AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();
   
           // Get an image object from S3 bucket.
           Image image = new Image()
           {
               S3Object = new S3Object()
               {
                   Bucket = bucket,
                   Name = photo
               }
           };
   
           SearchFacesByImageRequest searchFacesByImageRequest = new SearchFacesByImageRequest()
           {
               CollectionId = collectionId,
               Image = image,
               FaceMatchThreshold = 70F,
               MaxFaces = 2
           };
   
           SearchFacesByImageResponse searchFacesByImageResponse = rekognitionClient.SearchFacesByImage(searchFacesByImageRequest);
   
           Console.WriteLine("Faces matching largest face in image from " + photo);
           foreach (FaceMatch face in searchFacesByImageResponse.FaceMatches)
               Console.WriteLine("FaceId: " + face.Face.FaceId + ", Similarity: " + face.Similarity);
       }
   }
   

SearchFacesByImage 작업 요청

SearchFacesImageByImage에 대한 입력 파라미터는 검색할 모음과 소스 이미지 위치입니다. 이 예제에서 소스 이미지는 Amazon S3 버킷(S3Object)에 저장되어 있습니다. 또한 반환할 최대 얼굴 수(Maxfaces)와, 반환할 얼굴에 대해 일치해야 할 최소 신뢰도(FaceMatchThreshold)를 지정합니다.

{
    "CollectionId": "MyCollection",
    "Image": {
        "S3Object": {
            "Bucket": "bucket",
            "Name": "input.jpg"
        }
    },
    "MaxFaces": 2,
    "FaceMatchThreshold": 99
}

SearchFacesByImage 운영 응답

입력 이미지(.jpeg 또는 .png)가 주어진 경우, 작업은 먼저 입력 이미지에서 얼굴을 감지한 다음 지정된 얼굴 모음에서 유사한 얼굴을 감지합니다.

참고

입력 이미지에서 여러 얼굴이 감지되는 경우, 서비스는 감지된 가장 큰 얼굴을 얼굴 모음 감지에 사용합니다.

이 작업은 찾아낸 일치 얼굴의 배열과, 입력 얼굴에 대한 정보를 반환합니다. 경계 상자 등과 같은 정보와 신뢰도 값을 포함합니다. 신뢰도는 경계 상자의 얼굴 포함 기준이 되는 신뢰도 수준입니다.

SearchFacesByImage는 기본적으로 알고리즘이 80% 이상의 유사성을 감지하는 얼굴을 반환합니다. 유사성은 얼굴이 입력 얼굴과 얼마나 일치하는지를 나타냅니다. 필요하다면 FaceMatchThreshold를 사용하여 다른 값을 지정할 수 있습니다. 발견된 얼굴 일치마다 응답에는 유사성과 얼굴 메타데이터가 포함됩니다. 다음 예제 응답을 참조하십시오.

{
    "FaceMatches": [
        {
            "Face": {
                "BoundingBox": {
                    "Height": 0.06333330273628235,
                    "Left": 0.1718519926071167,
                    "Top": 0.7366669774055481,
                    "Width": 0.11061699688434601
                },
                "Confidence": 100,
                "ExternalImageId": "input.jpg",
                "FaceId": "578e2e1b-d0b0-493c-aa39-ba476a421a34",
                "ImageId": "9ba38e68-35b6-5509-9d2e-fcffa75d1653"
            },
            "Similarity": 99.9764175415039
        }
    ],
    "FaceModelVersion": "3.0",
    "SearchedFaceBoundingBox": {
        "Height": 0.06333333253860474,
        "Left": 0.17185185849666595,
        "Top": 0.7366666793823242,
        "Width": 0.11061728745698929
    },
    "SearchedFaceConfidence": 99.99999237060547
}