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亞馬遜云主機(jī)如何搭建人臉識(shí)別?
2023-07-06 17:08:01
來源:互聯(lián)數(shù)據(jù)
摘要: ? ? ?人臉識(shí)別是目前機(jī)器視覺最成功的一個(gè)領(lǐng)域了,有許多的人臉檢測(cè)與識(shí)別算法以及人臉識(shí)別的函數(shù)庫(kù)。對(duì)于入門深度學(xué)習(xí)來說,從頭開始一步一步訓(xùn)練出一個(gè)自己的人臉識(shí)別項(xiàng)目對(duì)你學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是非常有幫助的,但是

亞馬遜云主機(jī)如何搭建人臉識(shí)別?人臉識(shí)別是目前機(jī)器視覺最成功的一個(gè)領(lǐng)域了,有許多的人臉檢測(cè)與識(shí)別算法以及人臉識(shí)別的函數(shù)庫(kù)。對(duì)于入門深度學(xué)習(xí)來說,從頭開始一步一步訓(xùn)練出一個(gè)自己的人臉識(shí)別項(xiàng)目對(duì)你學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是非常有幫助的,但是在學(xué)習(xí)之前何不用人臉識(shí)別的函數(shù)庫(kù)來體驗(yàn)一下快速搭建人臉識(shí)別系統(tǒng)的成就感,也為后續(xù)學(xué)習(xí)提供動(dòng)力。


目前人臉識(shí)別的api有曠視、百度等,今天我們使用的是Amazon Rekognition提供的api來搭建人臉識(shí)別,通過這個(gè)api只需要編寫一個(gè)簡(jiǎn)單的python腳本就可以進(jìn)行人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別。


亞馬遜云主機(jī)搭建人臉識(shí)別http://www.9358l.com/zt/2023-05-06/


亞馬遜面部識(shí)別服務(wù)器是一種由亞馬遜公司提供的人臉識(shí)別技術(shù)服務(wù)。它使用深度學(xué)習(xí)算法和人工智能技術(shù)來識(shí)別和分析人臉圖像,可以用于識(shí)別人臉、驗(yàn)證身份、監(jiān)控安全等方面。該服務(wù)可以通過 API 接口進(jìn)行調(diào)用,用戶可以將人臉圖像上傳到亞馬遜的服務(wù)器上進(jìn)行處理和分析,返回識(shí)別結(jié)果。亞馬遜面部識(shí)別服務(wù)器可以應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域,如安防、金融、零售等,具有廣泛的應(yīng)用前景。


一、亞馬遜人臉識(shí)別云主機(jī):原理與應(yīng)用


1、人臉識(shí)別服務(wù)器原理:人臉識(shí)別云主機(jī)主要通過人臉識(shí)別算法和云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)。在人臉采集階段,攝像頭會(huì)對(duì)人臉進(jìn)行采集和處理,并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕T谠贫耍四槇D像會(huì)被送到人臉識(shí)別算法進(jìn)行處理和比對(duì),最終生成識(shí)別結(jié)果。同時(shí),云主機(jī)還可以支持多維度數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ),如行為識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和圖像分析等。


2、應(yīng)用場(chǎng)景:人臉識(shí)別云主機(jī)可以廣泛應(yīng)用于人機(jī)交互、安防監(jiān)控、金融證券、人員考勤和智慧城市等領(lǐng)域。例如,它可以用于快速準(zhǔn)確地識(shí)別人臉信息,提高安全管理水平,優(yōu)化管理效率和服務(wù)質(zhì)量。


3、人臉識(shí)別云主機(jī)優(yōu)點(diǎn):人臉識(shí)別云主機(jī)具有高效、精準(zhǔn)、便捷和安全等優(yōu)點(diǎn)。與傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)相比,云主機(jī)可以大大提高數(shù)據(jù)處理速度和存儲(chǔ)容量,降低成本和維護(hù)難度。


亞馬遜人臉識(shí)別云主機(jī)


二、亞馬遜人臉識(shí)別服務(wù)器搭建


1、單人臉檢測(cè)


使用Amazon Rekognition之前,我們需要注冊(cè)aws賬戶并安裝boto3函數(shù)庫(kù),在做好準(zhǔn)備之后,我們開始識(shí)別單人臉圖片檢測(cè)。我們先導(dǎo)入函數(shù)庫(kù):

import boto3from PIL import Image%matplotlib inlinefrom PIL import Image%matplotlib inline


現(xiàn)在我們需要一張我們想要處理的圖片,我們將此圖像發(fā)送到Rekognition API以獲取其圖像識(shí)別結(jié)果。  該程序是直接從本地計(jì)算機(jī)將圖像作為內(nèi)存中的二進(jìn)制文件對(duì)象發(fā)送到Rekogntion,并調(diào)用rekognition.detect_faces()將您的存儲(chǔ)桶和密鑰詳細(xì)信息作為參數(shù),然后從Rekognition的detect_faces函數(shù)獲得所有圖像識(shí)別信息。識(shí)別結(jié)果中不僅包括人臉的邊界位置,還有人臉的年齡估計(jì)、面部情緒、性別等多中信息。


下面我們開始人臉對(duì)比,我將一張人臉圖片設(shè)置為我的源圖片,然后通過Rekognition將在目標(biāo)圖片中找到與源圖片最相似的面部。例如在一張有許多人臉的圖片中找到目標(biāo)人臉。我將K-pop團(tuán)體中一個(gè)成員設(shè)為源圖片,然后在她們組合照片中框出目標(biāo)。


上述compare_faces的響應(yīng)也將輸出組圖中所有不匹配面的信息,這可能會(huì)很長(zhǎng),所以我只是通過指定響應(yīng)['FaceMatches']輸出Rekognition找到的匹配。似乎從集體照片中找到了匹配的面部,相似度約為97%。使用邊界框信息,讓我們檢查Rekognition所指的面部是Tzuyu的面部。


順便說一下,BoundingBox部分中的值是整個(gè)圖像大小的比率。因此,為了使用BoundingBox中的值繪制框,您需要通過將比率乘以實(shí)際圖像高度或?qū)挾葋碛?jì)算框的每個(gè)點(diǎn)的位置。


2、多人臉檢測(cè)識(shí)別


現(xiàn)在我們可以從圖片中檢測(cè)和識(shí)別單個(gè)臉部,接下來我們想要識(shí)別出圖片中多個(gè)人臉并標(biāo)記出她們的名字,這樣當(dāng)我們發(fā)送一張Twice的新圖片時(shí),它可以檢測(cè)每個(gè)成員的面部并顯示他們的名字。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),我們需要使用亞馬遜的“ 基于存儲(chǔ)的API操作””。此類操作有兩個(gè)特定于亞馬遜的術(shù)語(yǔ)。“集合”是一個(gè)虛擬空間,其中Rekognition存儲(chǔ)有關(guān)檢測(cè)到的面部的信息。使用集合,我們可以“索引”面,這意味著檢測(cè)圖像中的面,然后將信息存儲(chǔ)在指定的集合中。重要的是Rekognition存儲(chǔ)在集合中的信息不是實(shí)際圖像,而是Rekognition算法提取的特征向量。讓我們看看如何創(chuàng)建集合并添加索引。


就是這樣簡(jiǎn)單,我們已經(jīng)創(chuàng)建一個(gè)集合并通過ExternalImageId參數(shù)為其賦予字符串“Tzuyu”的值。當(dāng)我們嘗試從新圖片識(shí)別Tzuyu時(shí),Rekognition將搜索與任何索引面部匹配的面部。未來,人臉識(shí)別云主機(jī)將不斷優(yōu)化人臉識(shí)別算法和云計(jì)算技術(shù),提高精度和效率,并推出更多基于人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景。同時(shí),它也將引領(lǐng)未來人機(jī)交互的發(fā)展方向,構(gòu)建更加智能、高效和便捷的數(shù)字化社會(huì)。


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