Erinevates tööstusharudes, nagu finantsteenused, telekommunikatsioon ja tervishoid, kasutavad kliendid digitaalse identiteedi protsessi, mis hõlmab tavaliselt mitut etappi lõppkasutajate kontrollimiseks veebipõhisel liitumisel või astmelisel autentimisel. Ühe toimingu näide, mida saab kasutada, on näootsing, mis aitab kindlaks teha, kas uue lõppkasutaja nägu ühtib olemasoleva kontoga seotud näoga.
Täpse näootsingusüsteemi loomine hõlmab mitut sammu. Süsteem peab suutma tuvastada piltidelt inimnäod, eraldada näod vektoresitlusteks, salvestada näovektoreid andmebaasi ja võrrelda uusi nägusid olemasolevate kirjetega. Amazon Rekognitsioon muudab selle lihtsaks, pakkudes teile eelkoolitatud mudeleid, mis käivitatakse lihtsate API-kutsete kaudu.
Amazon Rekognition võimaldab teil saavutada väga suure näootsingu täpsuse ühe näopildiga. Mõnel juhul saate kasutada sama inimese näo mitut pilti, et luua kasutajavektoreid ja parandada täpsust veelgi. See on eriti kasulik, kui piltidel on erinevusi valgustuses, poosides ja välimuses.
Selles postituses näitame, kuidas kasutada Amazon Rekognition Face Search API-sid kasutajavektoritega, et suurendada tõeliste vastete sarnasusskoori ja vähendada tõeliste mittevastavuste sarnasuse skoori.
Võrdleme näo sobitamise tulemusi kasutajavektoritega ja ilma.
Amazon Rekognitioni näo sobitamine
Amazon Rekognitioni näo sobitamine võimaldab mõõta ühelt pildilt eraldatud näovektori sarnasust teiselt pildilt eraldatud näovektoriga. Väidetavalt on näokujutise paar a tõeline vaste kui mõlemad pildid sisaldavad sama isiku nägu ja a tõeline mittevastavus muidu. Amazon Rekognition tagastab hinde allika ja sihtpinna sarnasuse kohta. Minimaalne sarnasusskoor on 0, mis tähendab väga väikest sarnasust, ja maksimaalne on 100.
Lähtenäo võrdlemiseks sihtnägude kogumiga (1:N vaste) võimaldab Amazon Rekognition luua kogu objekti ja täita see API-kutsete abil piltide nägudega.
Kollektsioonile näo lisamisel ei salvesta Amazon Rekognition näo tegelikku pilti, vaid pigem näovektorit, näo matemaatilist esitust. Koos Otsi nägusid API, saate võrrelda lähtenägu ühe või mitme sihtnägu kogumiga.
Juunis 2023 AWS tõi turule kasutajavektorid – uue võimaluse, mis parandab oluliselt näootsingu täpsust kasutades kasutaja mitut näopilti. Nüüd saate luua kasutajavektoreid, mis koondavad sama kasutaja mitu näovektorit. Kasutajavektorid pakuvad suuremat näootsingu täpsust koos tugevama kujutisega, kuna need sisaldavad erinevat valgustuse, teravuse, poosi, välimuse ja palju muud. See parandab täpsust võrreldes üksikute näovektorite järgi otsimisega.
Järgmistes jaotistes kirjeldame Amazon Rekognitioni kasutajavektorite kasutamise protsessi. Juhendame teid kollektsiooni loomisel, näovektorite salvestamisel sellesse kogusse, nende näovektorite koondamiseks kasutajavektoriteks ja seejärel otsingutulemuste võrdlemisel nende üksikute näovektorite ja kasutajavektoritega.
Lahenduse ülevaade
Selle lahenduse jaoks kasutame Amazon Rekognitioni kasutajate kogu, millest igaüks on seotud indekseeritud näovektoritega, mis pärinevad iga kasutaja jaoks mitmest erinevast näokujutisest.
Vaatame kasutajate ja nägudega kogu koostamise töövoogu.
- Looge Amazon Rekognitioni kollektsioon.
- Iga kasutaja jaoks looge kogusse kasutaja.
- Iga kasutaja pildi jaoks lisage kogusse nägu (Indeksnäod, mis tagastab igale näovektorile vastava näo ID).
- Seostage kõik indekseeritud näo ID-d kasutajaga (see on vajalik kasutajavektorite jaoks).
Seejärel võrdleme järgmisi töövooge:
Otsimine uue antud sisendpildiga meie kollektsiooni üksikute näovektorite vastu:
- Hangi pildilt kõik näod (Tuvasta nägu).
- Võrrelge iga näo puhul meie kollektsiooni üksikute nägudega (Search FacesByImage).
Otsimine uue antud sisendpildiga meie kollektsiooni kasutajavektorite vastu:
- Hangi pildilt kõik näod (Tuvasta nägu).
- Võrrelge iga näo puhul kasutaja vektoriga (SearchUsersByImage).
Nüüd kirjeldame lahendust üksikasjalikult.
Eeldused
Lisage omale järgmine poliitika AWS-i identiteedi- ja juurdepääsuhaldus (IAM) kasutaja või roll. See poliitika annab teile loa asjakohastele Amazon Rekognition API-dele ja võimaldab juurdepääsu Amazoni lihtne salvestusteenus (Amazon S3) ämber piltide salvestamiseks:
Looge Amazon Rekognitioni kogu ja lisage kasutajaid ja nägusid
Esiteks loome kasutajate piltide salvestamiseks S3 ämbri. Korraldame ämbri, luues iga kasutaja jaoks kausta, mis sisaldab tema isiklikke pilte. Meie piltide kaust näeb välja selline struktuur:
Meie S3 ämbris on iga kasutaja jaoks kataloog, mis salvestab nende pildid. Praegu on kaks kausta ja igaüks sisaldab mitut pilti. Saate lisada oma kasutajate jaoks rohkem kaustu, millest igaüks sisaldab ühte või mitut indekseeritavat pilti.
Järgmisena loome oma Amazon Rekognitioni kollektsiooni. Oleme tarninud abistajad.py, mis sisaldab erinevaid meetodeid, mida me kasutame:
- loo_kogu - Looge uus kollektsioon
- kustuta_kogu – Kustutage kogu
- loo_kasutaja - Looge kollektsioonis uus kasutaja
- lisa_näod_kogusse - Lisage kogusse nägusid
- assotsieerunud_näod – Seostage face_ids kogus oleva kasutajaga
- get_subdirs - Hankige kõik alamkataloogid S3 eesliite all
- hanki_failid - Hankige kõik failid S3 eesliite all
Järgmine on näide Amazon Rekognitioni kollektsiooni loomise meetodist.
Looge kollektsioon järgmise koodiga:
Järgmiseks lisame näovektorid oma kogusse ja koondame need kasutajavektoriteks.
Iga S3 kataloogi kasutaja jaoks loome kollektsioonis kasutajavektori. Seejärel indekseerime iga kasutaja näokujutised kollektsiooni üksikute näovektoritena, mis genereerib näo ID-d. Lõpuks seostame näo ID-d sobiva kasutajavektoriga.
See loob meie kollektsiooni kahte tüüpi vektoreid:
- Üksikud näovektorid
- Kasutajavektorid, mis on koostatud meetodi abil esitatud näovektori ID-de põhjal
associate_faces
Vaadake järgmist koodi:
Kasutame järgmisi meetodeid:
- get_subdirs – Tagastab kõigi kasutajate kataloogide loendi. Meie näites on väärtus [Swami,Werner].
- hanki_failid – Tagastab kasutajale kõik S3 eesliitega pildifailid.
- näo_id – See on loend, mis sisaldab kõiki kasutajale kuuluvaid näo ID-sid. Me kasutame seda loendit helistamisel AssociateFaces API.
Nagu varem selgitatud, saate lisada rohkem kasutajaid, lisades neile kaustu (kaust dikteerib kasutajatunnuse) ja lisada oma pildid sellesse kausta (failide tellimine pole vajalik).
Nüüd, kui meie keskkond on seadistatud ja meil on nii individuaalsed näovektorid kui ka kasutajavektorid, võrdleme oma otsingukvaliteeti nende kõigiga. Selleks kasutame uut fotot mitme inimesega ja proovime sobitada nende näod meie kollektsiooniga, esmalt üksikute näovektorite ja seejärel kasutajavektoritega.
Kujutise näootsing võrreldes üksikute näovektorite kogumiga
Meie individuaalsete näovektorite vastu otsimiseks kasutame Amazon Rekognitioni Search FacesByImage API. See funktsioon kasutab meie kollektsiooni üksikute näovektorite vastu otsimiseks lähtenäopilti ja tagastab näod, mis vastavad meie määratletud sarnasuse skoori lävele.
Oluline kaalutlus on see, et SearchFacesByImage
API töötab ainult pildil tuvastatud suurima näo puhul. Kui on olemas mitu nägu, peate iga üksiku näo kärpima ja edastama selle identifitseerimismeetodile eraldi.
Nägude üksikasjade eraldamiseks pildilt (nt nende asukoht pildil) kasutame Amazon Rekognitioni Tuvasta nägu API.
Järgmised tuvasta_näod_pildis meetod tuvastab pildil näod. Iga näo puhul teeb see järgmisi toiminguid:
- Printige selle piirdekasti asukoht
- Kärbige nägu pildilt ja kontrollige, kas selline nägu on kogus olemas, ja printige kasutaja või "Tundmatu"
- Printige sarnasuse skoor
Pythoni koodi näide kasutab Pillow teek piltidega manipuleerimiseks (nt printimine, joonistamine ja kärpimine).
Kasutame sarnasuse skoori läve 99%, mis on identiteedi kinnitamise kasutusjuhtude puhul tavaline seade.
Käivitage järgmine kood:
file_key
on S3 objektivõti, mida tahame oma kollektsiooniga sobitada. Oleme esitanud näidispildi (photo.jpeg
) piltide kausta all.
Järgmine pilt näitab meie tulemusi.
99% künnist kasutades tuvastati ainult üks inimene. Dr Werner Vogels märgiti kui Tundmatu. Kui käivitame sama koodi, kasutades madalamat läve 90 (määratud lävi = 90), saame järgmised tulemused.
Nüüd näeme, et dr Werner Vogeli näo sarnasusskoor on 96.86%. Järgmisena kontrollime, kas saame kasutajavektoreid kasutades sarnasuse skoori üle meie määratletud läve.
Pildi näootsing võrreldes kasutajavektorite kogumiga
Meie kasutajavektorite järgi otsimiseks kasutame Amazon Rekognitioni SearchUsersByImage API. See funktsioon kasutab meie kogus olevate kasutajavektorite järgi otsimiseks lähtenäopilti ja tagastab kasutajad, kes vastavad meie määratletud sarnasuse skoori lävele.
Siin on asjakohane sama kaalutlus – SearchUsersByImage
API töötab ainult pildil tuvastatud suurima näo puhul. Kui on olemas mitu nägu, peate iga üksiku näo kärpima ja edastama selle identifitseerimismeetodile eraldi.
Nägude üksikasjade eraldamiseks pildilt (nt nende asukoht pildil) kasutame Amazon Rekognitioni Tuvasta nägu API.
Järgmised tuvasta_pildis_kasutajad meetod tuvastab pildil näod. Iga näo puhul teeb see järgmisi toiminguid:
- Printige selle piirdekasti asukoht
- Kärbige pildilt nägu ja kontrollige, kas selline kasutajanägu on meie kollektsioonis olemas, ja printige kasutaja või "Tundmatu"
- Printige sarnasuse skoor
Vaadake järgmist koodi:
Funktsioon tagastab muudetud pildi koos tulemustega, mida saab Amazon S3-sse salvestada või printida. Funktsioon väljastab terminalile ka statistikat nägude hinnangulise vanuse kohta.
Käivitage järgmine kood:
Järgmine pilt näitab meie tulemusi.
Meie kogus olevad kasutajad tuvastati õigesti ja suure sarnasusega (üle 99%).
Suutsime sarnasuse skoori suurendada, kasutades kolme näovektorit kasutaja vektori kohta. Kui suurendame kasutatavate näovektorite arvu, eeldame, et tõeliste vastete sarnasusskoor suureneb. Ühe kasutajavektori kohta saate kasutada kuni 100 näovektorit.
Otsast lõpuni näidiskoodi leiate jaotisest GitHubi hoidla. See sisaldab üksikasjalikku Jupyteri märkmik et saad edasi joosta Amazon SageMaker Studio (või muid alternatiive).
Koristage
Kogu kustutamiseks kasutage järgmist koodi:
Järeldus
Selles postituses tutvustasime, kuidas kasutada Amazon Rekognitioni kasutajavektoreid näootsingu rakendamiseks kasutajate nägude kogumi vastu. Näitasime, kuidas parandada näootsingu täpsust, kasutades kasutaja kohta mitut näopilti, ja võrdlesime seda üksikute näovektoritega. Lisaks kirjeldasime, kuidas saate nägude tuvastamiseks kasutada erinevaid Amazon Rekognition API-sid. Esitatud näidiskood on kindel alus funktsionaalse näootsingusüsteemi loomiseks.
Lisateavet Amazon Rekognitioni kasutajavektorite kohta leiate aadressilt Nägude otsimine kollektsioonist. Kui olete Amazon Rekognitioni uus kasutaja, saate kasutada meie tasuta taset, mis kestab 12 kuud ja sisaldab 5,000 pildi töötlemist kuus ja 1,000 kasutaja vektorobjekti salvestamist kuus.
Autoritest
Arik Porat on Amazon Web Services'i idufirmade lahenduste vanemarhitekt. Ta teeb koostööd idufirmadega, et aidata neil pilves lahendusi luua ja kujundada, ning on kirglik masinõppe ja konteineripõhiste lahenduste vastu. Vabal ajal meeldib Arikule mängida malet ja videomänge.
Eliran Efron on Amazon Web Services idufirmade lahenduste arhitekt. Eliran on andmete ja arvutuste entusiast, kes aitab idufirmadel oma süsteemiarhitektuure kujundada. Vabal ajal meeldib Eliranile Touringi võistlustel autosid ehitada ja nendega võidu sõita ning asjade interneti seadmeid ehitada.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improve-accuracy-of-amazon-rekognition-face-search-with-user-vectors/
- :on
- :on
- $ UP
- 000
- 1
- 10
- 100
- 12
- 12 kuud
- 17
- 2023
- 28
- 30
- 7
- 9
- a
- Võimalik
- MEIST
- üle
- juurdepääs
- konto
- täpsus
- täpne
- Saavutada
- tegevus
- meetmete
- tegelik
- lisama
- lisades
- Lisaks
- vastu
- Ages
- agregaat
- liitmine
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- võimaldama
- võimaldab
- juba
- Ka
- alternatiive
- Amazon
- Amazon Rekognitsioon
- Amazon Web Services
- an
- ja
- Teine
- API
- API-liidesed
- välimus
- esinemised
- asjakohane
- Arhitektuurid
- OLEME
- Array
- AS
- abistamine
- Partner
- seotud
- At
- katse
- Autentimine
- AWS
- põhineb
- BE
- sest
- kuulumine
- vahel
- keha
- mõlemad
- Kast
- karbid
- ehitama
- ehitatud
- kuid
- by
- arvutama
- helistama
- kutsudes
- Kutsub
- CAN
- Saab
- võime
- autod
- juhtudel
- kontrollima
- Male
- klient
- Cloud
- kood
- kogumine
- Kollektsioonid
- ühine
- võrdlema
- võrreldes
- võrrelda
- Arvutama
- tasu
- ehitamine
- sisaldama
- sisaldab
- muutma
- õigesti
- Vastav
- looma
- loob
- loomine
- põllukultuur
- Praegu
- Kliendid
- andmed
- andmebaas
- vähenema
- määratletud
- näitama
- Näidatud
- kirjeldama
- kirjeldatud
- Disain
- projekteerimine
- üksikasjalik
- detailid
- avastama
- tuvastatud
- Määrama
- seadmed
- dikteerib
- erinev
- digitaalne
- digitaalne identiteet
- kataloogid
- kataloog
- Ekraan
- do
- Ei tee
- teeme
- tehtud
- dr
- juhtida
- joonistus
- ajal
- iga
- Ajalugu
- mõju
- vaevata
- teine
- võimaldab
- Lõpuks-lõpuni
- entusiast
- keskkond
- eriti
- Hinnanguliselt
- Isegi
- näide
- Välja arvatud
- eksisteerima
- olemasolevate
- olemas
- väljub
- ootama
- selgitas
- väljavõte
- nägu
- nägu
- Faile
- finants-
- finantsteenused
- leidma
- esimene
- märgistatud
- Float
- Järel
- eest
- formaat
- avastatud
- Sihtasutus
- tasuta
- Alates
- funktsioon
- funktsionaalne
- edasi
- Mängud
- genereerib
- saama
- antud
- andmine
- toetusi
- suunata
- Olema
- he
- tervishoid
- kõrgus
- aitama
- abilised
- kasulik
- siin
- Suur
- rohkem
- tema
- Kuidas
- Kuidas
- HTML
- http
- HTTPS
- inim-
- ID
- Identifitseerimine
- tuvastatud
- Identity
- Identity kontrollimine
- IDd
- if
- pilt
- pildid
- rakendada
- import
- oluline
- parandama
- parandab
- in
- hõlmab
- Suurendama
- indeks
- indekseeritud
- eraldi
- tööstusharudes
- info
- sisend
- sisse
- kutsutud
- hõlmab
- asjade Interneti
- seadmed
- IT
- ITS
- jpeg
- juuni
- Võti
- suurim
- viimaseks
- käivitatud
- õppimine
- lahkus
- Raamatukogu
- Tuled & valgustus
- nagu
- meeldib
- nimekiri
- vähe
- koormus
- liising
- Vaata
- välimus
- Madal
- vähendada
- masin
- masinõpe
- TEEB
- manipulatsioonid
- Vastama
- tikud
- sobitamine
- matemaatika
- matemaatiline
- maksimaalne
- mõõtmine
- meetod
- meetodid
- miinimum
- mudelid
- modifitseeritud
- kuu
- kuu
- rohkem
- mitmekordne
- peab
- nimi
- vajalik
- Vajadus
- Uus
- järgmine
- ei
- nüüd
- number
- objekt
- esemeid
- of
- pakkuma
- Vana
- on
- Pardal
- ONE
- Internetis
- ainult
- töötama
- or
- Muu
- muidu
- meie
- kontuur
- väljundid
- üle
- paar
- sooritama
- kirglik
- Inimesed
- kohta
- esitades
- täidab
- luba
- inimene
- isiklik
- foto
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- mängima
- võrra
- poliitika
- kujutavad
- tekitab
- post
- esitada
- esitatud
- trükk
- trükkimine
- protsess
- töötlemine
- tingimusel
- Python
- kvaliteet
- Rass
- võistlused
- pigem
- viitama
- asjakohane
- esindamine
- nõutav
- ressurss
- vastus
- Tulemused
- tagasipöördumine
- Tulu
- jõuline
- Roll
- jooks
- salveitegija
- Ütlesin
- sama
- salvestatud
- skoor
- Otsing
- otsimine
- lõigud
- vaata
- vanem
- teenib
- Teenused
- istung
- komplekt
- kehtestamine
- mitu
- Näitused
- märgatavalt
- lihtne
- ühekordne
- SUURUS
- tahke
- lahendus
- Lahendused
- mõned
- allikas
- Alustavatel
- väljavõte
- statistika
- olek
- Samm
- Sammud
- ladustamine
- salvestada
- kauplustes
- ladustamine
- oja
- struktuur
- selline
- varustatud
- süsteem
- sihtmärk
- telekommunikatsioon
- terminal
- et
- .
- Allikas
- oma
- Neile
- SIIS
- Seal.
- nad
- see
- need
- kolm
- künnis
- Läbi
- rida
- aeg
- et
- ülemine
- universaal
- tõsi
- püüdma
- kaks
- liigid
- all
- tundmatu
- kasutama
- Kasutatud
- Kasutaja
- Kasutajad
- kasutusalad
- kasutamine
- tavaliselt
- väärtus
- variatsioonid
- eri
- varieeruv
- Kontrollimine
- kontrollima
- versioon
- väga
- kaudu
- Video
- Videomängude
- tahan
- oli
- we
- web
- veebiteenused
- olid
- millal
- kas
- mis
- laius
- will
- koos
- ilma
- töövoog
- Töövoogud
- töötab
- oleks
- aastat
- sa
- Sinu
- sephyrnet