Amazon Rekognition Aperçu de la fonction de filtre et de la limite de visage lors de l'enregistrement des visages

API Amazon Rekognition IndexFaces Nombre maximum de visages que vous souhaitez enregistrer au moment de l'action, Il est possible d'éliminer les visages qui ne sont pas clairs mais flous.

Personne cible

Je souhaite maintenir la qualité avec Amazon Rekognition
Je souhaite économiser de l'argent en éliminant les images de mauvaise qualité

Avec les paramètres par défaut, les images floues et les images de visage qui sont mélangées à l'arrière-plan sont également soumises à un enregistrement, ce qui entraîne une diminution de la précision. Traditionnellement, les faces d'index indexent jusqu'à 15 visages dans l'image d'entrée. La nouvelle version du modèle de détection de visage indexe jusqu'à 100 visages dans l'image d'entrée.

Liste des filtres utilisables

MaxFaces Vous pouvez définir la valeur maximale de l'image du visage que vous souhaitez enregistrer En ce qui concerne les images enregistrées, les images claires et nettes ont la priorité la plus élevée.

QualityFilter Filtre pour exclure les images de mauvaise qualité Si vous définissez QualityFilter sur automatique, Amazon exclura les images de mauvaise qualité.

Méthode de contrôle du système de filtrage

Niveau contrôlable à filtrer Si vous souhaitez que le filtre soit automatique du côté Amazon, "** AUTO " Jugement doux filtre " BAS " Filtre intermédiaire " MEDIUM " Filtre strict " HIGH " Si vous ne souhaitez pas filtrer, spécifiez " NONE **"

Exemple d'utilisation du filtre

`amareko_filter.py`



import boto3

collection = "qrestia"
image_file = "TestImage.jpg "
external_image_id = "Qiita test ID"

def index_faces():
    rekognition_client = boto3.client('rekognition')
    with open(image_file, 'rb') as image:
        
        rekognition_response = rekognition_client.index_faces(
            Image={'Bytes': image.read()},
            CollectionId=collection,
            ExternalImageId=external_image_id,
            QualityFilter="AUTO", #Réglez le filtre de qualité sur "Automatique"
            MaxFaces=3) #Définissez le nombre maximum de détection de visage sur 3
    print(rekognition_response)

if __name__ == '__main__':
    index_faces()

Comment vérifier la cause du rebond

Les informations sur les visages trouvés dans l'image mais non indexés peuvent être trouvées dans le tableau d'objets UnindexedFace. À partir de cette réponse, vous pouvez comprendre la cause et effectuer les ajustements de filtre appropriés.

EXTREME_POSE-La pose est telle que le visage ne peut pas être détecté. Par exemple, ma tête est trop loin de la caméra.
EXCEEDS_MAX_FACES-Le nombre de visages détectés est supérieur au nombre spécifié par MaxFaces.
LOW_BRIGHTNESS-L'image est trop sombre.
LOW_SHARPNESS-L'image est floue.
LOW_CONFIDENCE-Face détectée avec une faible fiabilité.
SMALL_BOUNDING_BOX-La zone de bordure autour du visage est trop petite.

[PYTHON] Fonction de filtre Amazon Rekognition lors de l'enregistrement des visages ・ Limitation du nombre de visages