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亞馬遜云主機如何搭建人臉識別？人臉識別是目前機器視覺最成功的一個領域了，有許多的人臉檢測與識別算法以及人臉識別的函數庫。對于入門深度學習來說，從頭開始一步一步訓練出一個自己的人臉識別項目對你學習深度學習是非常有幫助的，但是在學習之前何不用人臉識別的函數庫來體驗一下快速搭建人臉識別系統的成就感，也為后續學習提供動力。

目前人臉識別的api有曠視、百度等，今天我們使用的是Amazon Rekognition提供的api來搭建人臉識別，通過這個api只需要編寫一個簡單的python腳本就可以進行人臉檢測和人臉識別。

亞馬遜云主機搭建人臉識別：http://www.bxgb88.com/zt/2023-05-06/

亞馬遜面部識別服務器是一種由亞馬遜公司提供的人臉識別技術服務。它使用深度學習算法和人工智能技術來識別和分析人臉圖像，可以用于識別人臉、驗證身份、監控安全等方面。該服務可以通過 API 接口進行調用，用戶可以將人臉圖像上傳到亞馬遜的服務器上進行處理和分析，返回識別結果。亞馬遜面部識別服務器可以應用于多個領域，如安防、金融、零售等，具有廣泛的應用前景。

一、亞馬遜人臉識別云主機：原理與應用

1、人臉識別服務器原理：人臉識別云主機主要通過人臉識別算法和云計算技術實現。在人臉采集階段，攝像頭會對人臉進行采集和處理，并將數據傳輸到云端。在云端，人臉圖像會被送到人臉識別算法進行處理和比對，最終生成識別結果。同時，云主機還可以支持多維度數據處理和存儲，如行為識別、語音識別和圖像分析等。

2、應用場景：人臉識別云主機可以廣泛應用于人機交互、安防監控、金融證券、人員考勤和智慧城市等領域。例如，它可以用于快速準確地識別人臉信息，提高安全管理水平，優化管理效率和服務質量。

3、人臉識別云主機優點：人臉識別云主機具有高效、精準、便捷和安全等優點。與傳統的人臉識別技術相比，云主機可以大大提高數據處理速度和存儲容量，降低成本和維護難度。

二、亞馬遜人臉識別服務器搭建：

1、單人臉檢測

使用Amazon Rekognition之前，我們需要注冊aws賬戶并安裝boto3函數庫，在做好準備之后，我們開始識別單人臉圖片檢測。我們先導入函數庫：

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

現在我們需要一張我們想要處理的圖片，我們將此圖像發送到Rekognition API以獲取其圖像識別結果。　　該程序是直接從本地計算機將圖像作為內存中的二進制文件對象發送到Rekogntion，并調用rekognition.detect_faces()將您的存儲桶和密鑰詳細信息作為參數,然后從Rekognition的detect_faces函數獲得所有圖像識別信息。識別結果中不僅包括人臉的邊界位置，還有人臉的年齡估計、面部情緒、性別等多中信息。

下面我們開始人臉對比，我將一張人臉圖片設置為我的源圖片，然后通過Rekognition將在目標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人臉。我將K-pop團體中一個成員設為源圖片，然后在她們組合照片中框出目標。

上述compare_faces的響應也將輸出組圖中所有不匹配面的信息，這可能會很長，所以我只是通過指定響應['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際圖像高度或寬度來計算框的每個點的位置。

2、多人臉檢測識別

現在我們可以從圖片中檢測和識別單個臉部，接下來我們想要識別出圖片中多個人臉并標記出她們的名字，這樣當我們發送一張Twice的新圖片時，它可以檢測每個成員的面部并顯示他們的名字。為了實現這一點，我們需要使用亞馬遜的“ 基于存儲的API操作””。此類操作有兩個特定于亞馬遜的術語。“集合”是一個虛擬空間，其中Rekognition存儲有關檢測到的面部的信息。使用集合，我們可以“索引”面，這意味著檢測圖像中的面，然后將信息存儲在指定的集合中。重要的是Rekognition存儲在集合中的信息不是實際圖像，而是Rekognition算法提取的特征向量。讓我們看看如何創建集合并添加索引。

就是這樣簡單，我們已經創建一個集合并通過ExternalImageId參數為其賦予字符串“Tzuyu”的值。當我們嘗試從新圖片識別Tzuyu時，Rekognition將搜索與任何索引面部匹配的面部。未來，人臉識別云主機將不斷優化人臉識別算法和云計算技術，提高精度和效率，并推出更多基于人工智能的應用場景。同時，它也將引領未來人機交互的發展方向，構建更加智能、高效和便捷的數字化社會。