使用 Amazon Rekognition 检测、分析和比对人脸
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在本教程中，您将学习如何使用 AWS 管理控制台操作 Amazon Rekognition 的人脸识别功能。Amazon Rekognition 是一项基于深度学习的图像和视频分析服务。
作为开发人员，在开发员工验证系统、需要自动化视频编辑或为其他应用程序提供二次身份验证时，您可能会面临人脸识别和比对的挑战。要解决这一问题，您可以开发自己的机器学习模型和 API，并管理自己的基础设施。但这种方案成本高昂，需要专业知识，而且非常耗时。
一种更简单的方法是使用 Amazon Rekognition。它可以检测图像或视频中的人脸，找到眼睛位置等面部标志，并在近实时或批量处理中检测快乐或悲伤等情绪，无需管理基础设施或建模。
在本教程中，您将使用 Amazon Rekognition 分析一张图像，然后将其与其他图像进行比对，以确定人脸是否相同。
本教程演示了使用 AWS CLI 或 Rekognition API 时可用的功能。对于生产环境或概念验证实施，我们建议使用这些编程接口，而不是 Amazon Rekognition 控制台。
进入 Amazon Rekognition 控制台
打开 AWS 管理控制台，使本分步指南保持打开状态，以便一边操作一边参照本教程。页面加载后，输入您的用户名和密码即可开始使用。然后在搜索栏中输入 Rekognition，选择 Rekognition 以打开服务控制台。
分析人脸
在此步骤中，您将使用 Amazon Rekognition 的人脸分析功能，查看分析一张图像后可以获得的详细 JSON 响应。
a) 首先，在左侧的面板导航中选择 Facial analysis（人脸分析）。此功能可让您分析图像中的人脸，并获得 JSON 响应。
e) 点击 Response（响应）下拉菜单查看 JSON 结果。请注意，在情绪结果中，检测到了多种情绪。Happy（高兴）的置信度为 99.98%。
作为开发人员，通过检测图像和视频中的情绪，可以快速按情绪对数字资源库进行分类。检测情绪的另一个应用场景是增强广告定向，让用户获得根据当前情绪定制的个性化体验。
d) 点击比对人脸对应的橙色 Upload（上传）按钮，选择我们在步骤 2 中使用的第一张示例图像。
f) 点击 Response（响应）下拉菜单查看 JSON 结果。请注意，检测到的每张人脸的 Similarity（相似度）分数都不超过 1。相似度分数范围为 1-100，使用 API 时可以调整阈值。
作为开发人员，可以在应用程序中使用大规模人脸比对来跟踪感兴趣的人、创建基于人脸的员工验证系统或为入住酒店的客人提供 VIP 体验。
再次比对人脸
在此步骤中，您将使用人脸比对功能，查看比对两张不同但匹配的图像后获得的详细 JSON 响应。
a) 在此处打开并保存本教程的第三张也是最后一张示例图像。
b) 点击参考人脸对应的橙色 Upload（上传）按钮，选择您刚才保存的图像。
总结
您已学会如何使用控制台分析和比对人脸。此外，您还可以使用 API 来执行此功能，实现批量处理。当您需要大规模执行人脸分析时，可以使用 Amazon Rekognition，无需担心基础设施或训练模型。它可用于识别感兴趣的人、为数字化媒体库编目、创建基于人脸的员工身份验证系统或进行情感分析。
