في مختلف الصناعات، مثل الخدمات المالية والاتصالات والرعاية الصحية، يستخدم العملاء عملية الهوية الرقمية، والتي تتضمن عادةً عدة خطوات للتحقق من المستخدمين النهائيين أثناء الإعداد عبر الإنترنت أو المصادقة التصاعدية. مثال على إحدى الخطوات التي يمكن استخدامها هو البحث عن الوجه، والذي يمكن أن يساعد في تحديد ما إذا كان وجه المستخدم النهائي الجديد يتطابق مع الوجوه المرتبطة بحساب موجود.
يتضمن بناء نظام دقيق للبحث عن الوجه عدة خطوات. يجب أن يكون النظام قادرًا على اكتشاف الوجوه البشرية في الصور، واستخراج الوجوه إلى تمثيلات متجهة، وتخزين متجهات الوجه في قاعدة بيانات، ومقارنة الوجوه الجديدة بالإدخالات الموجودة. الأمازون إعادة الاعتراف يجعل هذا أمرًا سهلاً من خلال إعطائك نماذج مدربة مسبقًا يتم استدعاؤها عبر استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات البسيطة.
يمكّنك Amazon Rekognition من تحقيق دقة عالية جدًا في البحث عن الوجه من خلال صورة وجه واحدة. في بعض الحالات، يمكنك استخدام صور متعددة لوجه الشخص نفسه لإنشاء متجهات المستخدم وتحسين الدقة بشكل أكبر. يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عندما تحتوي الصور على اختلافات في الإضاءة والأوضاع والمظهر.
في هذا المنشور، نوضح كيفية استخدام واجهات برمجة تطبيقات Amazon Rekognition Face Search مع موجهات المستخدم لزيادة درجة التشابه للمطابقات الحقيقية وتقليل درجة التشابه للمطابقات الحقيقية.
نقوم بمقارنة نتائج إجراء مطابقة الوجه مع ناقلات المستخدم وبدونها.
Amazon Rekognition مطابقة الوجه
تتيح مطابقة الوجه في Amazon Rekognition قياس مدى تشابه متجه الوجه المستخرج من إحدى الصور مع متجه الوجه المستخرج من صورة أخرى. يُقال إن زوجًا من صور الوجه هو أ تطابق صحيح إذا كانت الصورتان تحتويان على وجه الشخص نفسه، و أ صحيح غير المباراة خلاف ذلك. تقوم Amazon Rekognition بإرجاع درجة التشابه بين وجهي المصدر والهدف. الحد الأدنى لدرجة التشابه هو 0، مما يعني وجود تشابه قليل جدًا، والحد الأقصى هو 100.
لمقارنة وجه مصدر مع مجموعة من الوجوه المستهدفة (مطابقة 1:N)، يتيح لك Amazon Rekognition إنشاء كائن مجموعة وتعبئته بأوجه من الصور باستخدام استدعاءات API.
عند إضافة وجه إلى مجموعة، لا يقوم Amazon Rekognition بتخزين الصورة الفعلية للوجه، بل يقوم بتخزين متجه الوجه، وهو تمثيل رياضي للوجه. مع ال وجوه البحث API، يمكنك مقارنة وجه المصدر مع مجموعة واحدة أو عدة مجموعات من الوجوه المستهدفة.
في يونيو شنومكس، أطلقت AWS ناقلات المستخدم، وهي قدرة جديدة تعمل على تحسين دقة البحث عن الوجوه بشكل كبير باستخدام صور وجه متعددة للمستخدم. الآن، يمكنك إنشاء متجهات المستخدم، والتي تقوم بتجميع متجهات متعددة للوجه لنفس المستخدم. توفر متجهات المستخدم دقة أعلى في البحث عن الوجه مع تصوير أكثر قوة، لأنها تحتوي على درجات متفاوتة من الإضاءة والحدة والوضعية والمظهر والمزيد. يؤدي هذا إلى تحسين الدقة مقارنة بالبحث في مقابل متجهات الوجه الفردية.
في الأقسام التالية، نوضح عملية استخدام متجهات مستخدم Amazon Rekognition. نحن نرشدك خلال إنشاء مجموعة، وتخزين متجهات الوجه في تلك المجموعة، وتجميع متجهات الوجه هذه في متجهات المستخدم، ثم مقارنة نتائج البحث مع متجهات الوجه الفردية ومتجهات المستخدم.
حل نظرة عامة
بالنسبة لهذا الحل، نستخدم مجموعة Amazon Rekognition من المستخدمين، كل منهم مع متجهات الوجه المفهرسة المرتبطة به من عدد من الصور المختلفة للوجوه لكل مستخدم.
دعونا نلقي نظرة على سير العمل لإنشاء مجموعة مع المستخدمين والوجوه:
- قم بإنشاء مجموعة Amazon Rekognition.
- لكل مستخدم، قم بإنشاء مستخدم في المجموعة.
- لكل صورة للمستخدم، أضف الوجه إلى المجموعة (وجوه الفهرس، والذي يُرجع معرف الوجه المطابق لكل متجه وجه).
- ربط جميع معرفات الوجه المفهرسة بالمستخدم (وهذا ضروري لمتجهات المستخدم).
ثم سنقوم بمقارنة سير العمل التالي:
البحث باستخدام صورة إدخال معينة جديدة مقابل متجهات الوجه الفردية في مجموعتنا:
- الحصول على جميع الوجوه من صورة (كشف الوجوه).
- لكل وجه، قارنه مع الوجوه الفردية في مجموعتنا (بحث الوجوه حسب الصورة).
البحث باستخدام صورة إدخال جديدة مقابل متجهات المستخدم في مجموعتنا:
- الحصول على جميع الوجوه من صورة (كشف الوجوه).
- لكل وجه، قارن بمتجه المستخدم (بحث المستخدمين حسب الصورة).
الآن دعونا نصف الحل بالتفصيل.
المتطلبات الأساسية المسبقة
أضف السياسة التالية إلى حسابك إدارة الهوية والوصول AWS (IAM) المستخدم أو الدور. تمنحك السياسة الإذن باستخدام واجهات برمجة تطبيقات Amazon Rekognition ذات الصلة وتسمح لك بالوصول إلى خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3) دلو لتخزين الصور:
أنشئ مجموعة Amazon Rekognition وأضف المستخدمين والوجوه
أولاً، نقوم بإنشاء حاوية S3 لتخزين صور المستخدمين. نقوم بتنظيم المجموعة من خلال إنشاء مجلد لكل مستخدم يحتوي على صوره الشخصية. ملكنا مجلد الصور يبدو مثل الهيكل التالي:
تحتوي حاوية S3 الخاصة بنا على دليل لكل مستخدم يقوم بتخزين صوره. يوجد حاليًا مجلدان، ويحتوي كل منهما على عدة صور. يمكنك إضافة المزيد من المجلدات للمستخدمين، يحتوي كل منها على صورة واحدة أو أكثر ليتم فهرستها.
بعد ذلك، نقوم بإنشاء مجموعة Amazon Rekognition الخاصة بنا. لقد زودنا helpers.py، والذي يحتوي على طرق مختلفة نستخدمها:
- create_collection - إنشاء مجموعة جديدة
- delete_collection - حذف مجموعة
- create_user - إنشاء مستخدم جديد في المجموعة
- add_faces_to_collection - إضافة وجوه إلى المجموعة
- Associate_faces – ربط Face_ids بمستخدم في مجموعة
- get_subdirs - احصل على كافة الدلائل الفرعية ضمن البادئة S3
- get_files - احصل على كافة الملفات الموجودة ضمن البادئة S3
فيما يلي مثال لطريقة إنشاء مجموعة Amazon Rekognition:
قم بإنشاء المجموعة بالكود التالي:
بعد ذلك، دعونا نضيف متجهات الوجه إلى مجموعتنا ونجمعها في متجهات المستخدم.
لكل مستخدم في دليل S3، نقوم بإنشاء متجه مستخدم في المجموعة. ثم نقوم بفهرسة صور الوجه لكل مستخدم في المجموعة كمتجهات وجه فردية، مما يؤدي إلى إنشاء معرفات الوجه. وأخيرًا، نقوم بربط معرفات الوجه بمتجه المستخدم المناسب.
يؤدي هذا إلى إنشاء نوعين من المتجهات في مجموعتنا:
- ناقلات الوجه الفردية
- متجهات المستخدم، والتي تم إنشاؤها بناءً على معرفات متجه الوجه المقدمة باستخدام الطريقة
associate_faces
انظر الكود التالي:
نستخدم الطرق التالية:
- get_subdirs – إرجاع قائمة بجميع أدلة المستخدمين. في مثالنا، القيمة هي [Swami,Werner].
- get_files - إرجاع جميع ملفات الصور الموجودة ضمن البادئة S3 للمستخدم.
- face_ids – هذه قائمة تحتوي على جميع معرفات الوجه الخاصة بالمستخدم. نستخدم هذه القائمة عند الاتصال بـ وجوه المنتسبين API.
كما هو موضح سابقًا، يمكنك إضافة المزيد من المستخدمين عن طريق إضافة مجلدات لهم (يحدد المجلد معرف المستخدم) وإضافة صورك في هذا المجلد (لا يلزم ترتيب الملفات).
الآن بعد أن تم إعداد بيئتنا ولدينا كلاً من متجهات الوجه الفردية ومتجهات المستخدم، فلنقارن جودة بحثنا مقابل كل منهما. للقيام بذلك، نستخدم صورة جديدة مع عدة أشخاص ونحاول مطابقة وجوههم مع مجموعتنا، أولاً مع متجهات الوجه الفردية ثم مع متجهات المستخدم.
البحث عن الوجه للصورة مقابل مجموعة من ناقلات الوجه الفردية
للبحث في متجهات الوجه الفردية لدينا، نستخدم Amazon Rekognition بحث الوجوه حسب الصورة واجهة برمجة التطبيقات. تستخدم هذه الوظيفة صورة الوجه المصدر للبحث في متجهات الوجه الفردية في مجموعتنا وإرجاع الوجوه التي تطابق عتبة درجة التشابه المحددة لدينا.
وهناك اعتبار مهم هو أن SearchFacesByImage
لن تعمل واجهة برمجة التطبيقات (API) إلا على أكبر وجه تم اكتشافه في الصورة. في حالة وجود وجوه متعددة، فأنت بحاجة إلى قص كل وجه على حدة وتمريره بشكل منفصل إلى طريقة تحديد الهوية.
لاستخراج تفاصيل الوجوه من صورة ما (مثل موقعها في الصورة)، نستخدم Amazon Rekognition كشف الوجوه API.
ما يلي Detect_faces_in_image تكتشف الطريقة الوجوه في الصورة. لكل وجه يقوم بالإجراءات التالية:
- اطبع موقع المربع المحيط به
- قم بقص الوجه من الصورة وتحقق من وجود هذا الوجه في المجموعة وطباعة المستخدم أو "غير معروف"
- طباعة درجة التشابه
يستخدم رمز Python المثال وسادة مكتبة للقيام بمعالجة الصور (مثل الطباعة والرسم والاقتصاص).
نحن نستخدم حدًا لدرجة التشابه يبلغ 99%، وهو إعداد شائع لحالات استخدام التحقق من الهوية.
قم بتشغيل الكود التالي:
file_key
هو مفتاح كائن S3 الذي نريد مطابقته مع مجموعتنا. لقد قدمنا صورة مثال (photo.jpeg
) ضمن مجلد الصور.
الصورة التالية توضح نتائجنا.
وباستخدام عتبة 99%، تم التعرف على شخص واحد فقط. تم وضع علامة على الدكتور Werner Vogels على أنه غير معروف. إذا قمنا بتشغيل نفس الكود باستخدام حد أدنى قدره 90 (تعيين العتبة = 90)، فسنحصل على النتائج التالية.
الآن نرى وجه الدكتور فيرنر فوجل لديه نسبة تشابه 96.86%. بعد ذلك، دعونا نتحقق مما إذا كان بإمكاننا الحصول على درجة التشابه أعلى من العتبة المحددة لدينا باستخدام متجهات المستخدم.
البحث عن الوجه للصورة مقابل مجموعة من ناقلات المستخدم
للبحث في موجهات المستخدم الخاصة بنا، نستخدم Amazon Rekognition بحث المستخدمين حسب الصورة واجهة برمجة التطبيقات. تستخدم هذه الوظيفة صورة وجه المصدر للبحث في متجهات المستخدم في مجموعتنا وإرجاع المستخدمين الذين يتطابقون مع عتبة درجة التشابه المحددة لدينا.
نفس الاعتبار مناسب هنا - SearchUsersByImage
لن تعمل واجهة برمجة التطبيقات (API) إلا على أكبر وجه تم اكتشافه في الصورة. إذا كان هناك وجوه متعددة موجودة، فأنت بحاجة إلى قص كل وجه على حدة وتمريره بشكل منفصل إلى طريقة تحديد الهوية.
لاستخراج تفاصيل الوجوه من صورة ما (مثل موقعها في الصورة)، نستخدم Amazon Rekognition كشف الوجوه API.
ما يلي Detect_users_in_image تكتشف الطريقة الوجوه في الصورة. لكل وجه يقوم بالإجراءات التالية:
- اطبع موقع المربع المحيط به
- قم بقص الوجه من الصورة وتحقق من وجود وجه المستخدم هذا في مجموعتنا وطباعة المستخدم أو "غير معروف"
- طباعة درجة التشابه
انظر الكود التالي:
تقوم الوظيفة بإرجاع صورة معدلة مع النتائج التي يمكن حفظها في Amazon S3 أو طباعتها. تقوم الوظيفة أيضًا بإخراج إحصائيات حول الأعمار المقدرة للوجوه إلى الجهاز.
قم بتشغيل الكود التالي:
الصورة التالية توضح نتائجنا.
تم تحديد المستخدمين الموجودين في مجموعتنا بشكل صحيح مع تشابه كبير (أكثر من 99%).
لقد تمكنا من زيادة درجة التشابه باستخدام ثلاثة متجهات وجه لكل متجه مستخدم. ومع زيادة عدد متجهات الوجه المستخدمة، نتوقع أيضًا زيادة درجة التشابه للمطابقات الحقيقية. يمكنك استخدام ما يصل إلى 100 متجه وجه لكل متجه مستخدم.
يمكن العثور على رمز مثال شامل في مستودع جيثب. ويتضمن تفصيلا دفتر جوبيتر التي يمكنك تشغيلها أمازون ساجميكر ستوديو (أو بدائل أخرى).
تنظيف
لحذف المجموعة استخدم الكود التالي:
وفي الختام
في هذا المنشور، قدمنا كيفية استخدام متجهات المستخدم Amazon Rekognition لتنفيذ البحث عن الوجه مقابل مجموعة من وجوه المستخدمين. لقد أوضحنا كيفية تحسين دقة البحث عن الوجه باستخدام صور وجه متعددة لكل مستخدم ومقارنتها مع متجهات الوجه الفردية. بالإضافة إلى ذلك، وصفنا كيف يمكنك استخدام واجهات برمجة تطبيقات Amazon Rekognition المختلفة لاكتشاف الوجوه. يعد رمز المثال المقدم بمثابة أساس متين لإنشاء نظام وظيفي للبحث عن الوجوه.
لمزيد من المعلومات حول متجهات مستخدم Amazon Rekognition، راجع البحث عن الوجوه في المجموعة. إذا كنت جديدًا في Amazon Rekognition، فيمكنك استخدام الطبقة المجانية الخاصة بنا، والتي تستمر لمدة 12 شهرًا وتتضمن معالجة 5,000 صورة شهريًا وتخزين 1,000 كائن متجه للمستخدم شهريًا.
حول المؤلف
أريك بورات هو أحد كبار مهندسي حلول الشركات الناشئة في Amazon Web Services. وهو يعمل مع الشركات الناشئة لمساعدتهم في بناء وتصميم حلولهم في السحابة، وهو شغوف بالتعلم الآلي والحلول القائمة على الحاويات. في أوقات فراغه، يحب أريك لعب الشطرنج وألعاب الفيديو.
إليران إيفرون هو مهندس حلول الشركات الناشئة في Amazon Web Services. إليران من عشاق البيانات والحوسبة، حيث يساعد الشركات الناشئة في تصميم بنيات أنظمتها. في أوقات فراغه، يحب إليران بناء السيارات والتسابق فيها في سباقات الرحلات وبناء أجهزة إنترنت الأشياء.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improve-accuracy-of-amazon-rekognition-face-search-with-user-vectors/
- :لديها
- :يكون
- $ UP
- 000
- 1
- 10
- 100
- 12
- اشتراك شهرين
- 17
- 2023
- 28
- 30
- 7
- 9
- a
- ماهرون
- من نحن
- فوق
- الوصول
- حسابي
- دقة
- دقيق
- التأهيل
- اكشن
- الإجراءات
- يقدم
- تضيف
- مضيفا
- وبالإضافة إلى ذلك
- ضد
- الأعمار
- مجموع
- تجميع
- الكل
- السماح
- يسمح
- سابقا
- أيضا
- بالبدائل
- أمازون
- الأمازون إعادة الاعتراف
- أمازون ويب سيرفيسز
- an
- و
- آخر
- API
- واجهات برمجة التطبيقات
- مظهر
- مباراة
- مناسب
- أبنية
- هي
- مجموعة
- AS
- مساعدة
- محام
- أسوشيتد
- At
- محاولة
- التحقّق من المُستخدم
- AWS
- على أساس
- BE
- لان
- انتماء
- ما بين
- الجسدي
- على حد سواء
- صندوق
- مربعات
- نساعدك في بناء
- بنيت
- لكن
- by
- حساب
- دعوة
- دعوة
- دعوات
- CAN
- يستطيع الحصول على
- قدرة
- cars
- الحالات
- التحقق
- شطرنج
- زبون
- سحابة
- الكود
- مجموعة شتاء XNUMX
- مجموعات
- مشترك
- قارن
- مقارنة
- مقارنة
- إحصاء
- نظر
- بناء
- تحتوي على
- يحتوي
- تحول
- بشكل صحيح
- المقابلة
- خلق
- يخلق
- خلق
- محصول
- حاليا
- العملاء
- البيانات
- قاعدة البيانات
- تخفيض
- تعريف
- شرح
- تظاهر
- وصف
- وصف
- تصميم
- تصميم
- مفصلة
- تفاصيل
- بكشف أو
- الكشف عن
- حدد
- الأجهزة
- يمليه
- مختلف
- رقمي
- الهوية الرقمية
- الدلائل
- دليل
- العرض
- do
- لا
- فعل
- فعل
- dr
- رسم
- رسم
- أثناء
- كل
- في وقت سابق
- تأثير
- هين
- آخر
- تمكن
- النهائي إلى نهاية
- متحمس
- البيئة
- خاصة
- مقدر
- حتى
- مثال
- إلا
- يوجد
- القائمة
- موجود
- مخارج
- توقع
- شرح
- استخراج
- الوجه
- وجوه
- ملفات
- مالي
- الخدمات المالية
- الاسم الأول
- مرصوف
- تطفو
- متابعيك
- في حالة
- شكل
- وجدت
- دورة تأسيسية
- مجانًا
- تبدأ من
- وظيفة
- وظيفي
- إضافي
- ألعاب
- يولد
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- معطى
- إعطاء
- منح
- توجيه
- يملك
- he
- الرعاية الصحية
- ارتفاع
- مساعدة
- المساعدين
- مفيد
- هنا
- مرتفع
- أعلى
- له
- كيفية
- كيفية
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- الانسان
- ID
- هوية
- محدد
- هوية
- التحقق من الهوية
- IDS
- if
- صورة
- صور
- تنفيذ
- استيراد
- أهمية
- تحسن
- يحسن
- in
- يشمل
- القيمة الاسمية
- مؤشر
- مفهرس
- فرد
- الصناعات
- معلومات
- إدخال
- إلى
- التذرع
- ينطوي
- قام المحفل
- أجهزة IOT
- IT
- انها
- الحياة السياسية في فرنسا
- يونيو
- القفل
- أكبر
- أخيرا
- أطلقت
- تعلم
- اليسار
- المكتبة
- الإضاءة
- مثل
- الإعجابات
- قائمة
- القليل
- تحميل
- موقع
- بحث
- تبدو
- منخفض
- خفض
- آلة
- آلة التعلم
- يصنع
- التلاعب
- مباراة
- اعواد الثقاب
- مطابقة
- الرياضيات
- رياضي
- أقصى
- قياس
- طريقة
- طرق
- الحد الأدنى
- عارضات ازياء
- تم التعديل
- شهر
- المقبلة.
- الأكثر من ذلك
- متعدد
- يجب
- الاسم
- ضروري
- حاجة
- جديد
- التالي
- لا
- الآن
- عدد
- موضوع
- الأجسام
- of
- عرض
- قديم
- on
- التأهيل ل
- ONE
- online
- فقط
- طريقة التوسع
- or
- أخرى
- وإلا
- لنا
- الخطوط العريضة
- النتائج
- على مدى
- زوج
- pass
- عاطفي
- مجتمع
- إلى
- أداء
- ينفذ
- إذن
- شخص
- الشخصية
- صور
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- بلايستشن
- نقاط
- سياسة
- تشكل
- يطرح
- منشور
- يقدم
- قدم
- طباعة
- الطباعة
- عملية المعالجة
- معالجة
- المقدمة
- بايثون
- جودة
- سباق
- سباقات
- بدلا
- الرجوع
- ذات الصلة
- التمثيل
- مطلوب
- مورد
- استجابة
- النتائج
- عائد أعلى
- عائدات
- قوي
- النوع
- يجري
- sagemaker
- قال
- نفسه
- تم الحفظ
- أحرز هدفاً
- بحث
- البحث
- أقسام
- انظر تعريف
- كبير
- يخدم
- خدماتنا
- الجلسة
- طقم
- ضبط
- عدة
- يظهر
- بشكل ملحوظ
- الاشارات
- عزباء
- المقاس
- الصلبة
- حل
- الحلول
- بعض
- مصدر
- البدء
- ملخص الحساب
- إحصائيات
- الحالة
- خطوة
- خطوات
- تخزين
- متجر
- فروعنا
- تخزين
- مجرى
- بناء
- هذه
- زودت
- نظام
- الهدف
- الاتصالات
- محطة
- أن
- •
- المصدر
- من مشاركة
- منهم
- then
- هناك.
- هم
- هؤلاء
- ثلاثة
- عتبة
- عبر
- صف
- الوقت
- إلى
- تيشرت
- سياحة
- صحيح
- محاولة
- اثنان
- أنواع
- مع
- غير معروف
- تستخدم
- مستعمل
- مستخدم
- المستخدمين
- يستخدم
- استخدام
- عادة
- قيمنا
- الاختلافات
- مختلف
- متفاوتة
- التحقق
- تحقق من
- الإصدار
- جدا
- بواسطة
- فيديو
- ألعاب الفيديو
- تريد
- وكان
- we
- الويب
- خدمات ويب
- كان
- متى
- سواء
- التي
- عرض
- سوف
- مع
- بدون
- سير العمل
- سير العمل
- أعمال
- سوف
- سنوات
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت