亚马逊云主机如何搭建人脸识别？(亚马逊人脸识别技术)

亚马逊云主机如何搭建人脸识别？人脸识别是目前机器视觉最成功的领域，有很多人脸检测识别算法和人脸识别的函数库。对于入门的深度学习来说，从一开始就一步一步的训练自己的人脸识别项目是很有帮助的，但是为什么不在学习之前利用人脸识别的函数库快速体验一下搭建人脸识别系统的成就感，也为后续的学习提供动力。

目前人脸识别的api有旷视、百度等。今天我们使用亚马逊。
Rekognition提供的api用于构建人脸识别。通过这个api，你只需要编写一个简单的python脚本，就可以进行人脸检测和人脸识别。

亚马逊云主机建立人脸识别:https://www.zhaodufu.com/

亚马逊面部识别服务器是亚马逊提供的人脸识别技术服务。它利用深度学习算法和人工智能技术对人脸图像进行识别和分析，可用于识别人脸、验证身份、监控安全等。可以通过以下方式访问该服务
应用程序接口
界面，用户可以将人脸图像上传到亚马逊的服务器进行处理和分析，并返回识别结果。亚马逊面部识别服务器可用于安防、金融、零售等多个领域，应用前景广阔。

1.亚马逊人脸识别云主机:原理与应用

1.人脸识别服务器原理:人脸识别云主机主要通过人脸识别算法和云计算技术实现。在人脸采集阶段，摄像头会对人脸进行采集和处理，并将数据传输到云端。在云端，人脸图像会被送到人脸识别算法进行处理和比对，最终生成识别结果。同时，云主机还可以支持多维度的数据处理和存储，如行为识别、语音识别、图像分析等。

2.应用场景:人脸识别云主机可广泛应用于人机交互、安防监控、金融证券、人员考勤、智慧城市等领域。例如，可以用来快速准确地识别人脸信息，提高安全管理水平，优化管理效率和服务质量。

3.人脸识别云主机的优势:人脸识别云主机具有高效、准确、便捷、安全的优势。与传统人脸识别技术相比，云主机可以大大提高数据处理速度和存储容量，降低成本和维护难度。

二、亚马逊人脸识别服务器建设:

1.单面检测

使用亚马逊
在Rekognition之前，我们需要注册aws账号，安装boto3函数库。准备就绪后，我们开始识别单张人脸图像检测。我们先导入函数库:

从PIL导入boto 3从PIL导入行中的图像%matplotlib
图像%matplotlib内联

现在我们需要一张想要处理的图片，我们将这张图片发送到Rekognition。
API获取其图像识别结果。这个程序直接把图片作为内存中的二进制文件对象从本地计算机发送到rekognition，调用rekognition.detect_faces()把你的桶和关键细节作为参数，然后从Rekognition的detect_faces函数中获取所有的图片识别信息。识别结果不仅包括人脸的边界位置，还包括人脸的年龄估计、面部情绪、性别等信息。

开始人脸对比吧。我设置一张人脸图片作为我的源图片，然后我会通过Rekognition在目标图片中找到与源图片最相似的人脸。比如在有很多人脸的图片中找到目标人脸。我设置了一个K-pop组合的成员作为源图，然后在他们组合的照片里框住了目标。

上面compare_faces的响应也会输出组图中所有不匹配人脸的信息，可能会很长，所以我只是通过指定响应[‘FaceMatches’]输出Rekognition找到的匹配。好像在合影里找到了匹配的脸，相似度在百分之九十七左右。使用边界框信息，让我们检查Rekognition所指的脸是周子瑜的脸。

顺便说一下，BoundingBox部分中的值是整个图像大小的比率。因此，为了使用BoundingBox中的值绘制一个框，您需要通过将比率乘以实际的图像高度或宽度来计算框中每个点的位置。

2.多人人脸检测和识别

现在我们可以从图片中检测识别出单个人脸，然后我们想识别图片中的多个人脸，并标记他们的名字，这样当我们发送一张新的两次的图片时，它就可以检测出每个成员的脸，并显示他们的名字。为了实现这一点，我们需要使用亚马逊的“
基于存储的API操作“”。对于这样的操作，有两个亚马逊特有的术语。“集合”是一个虚拟空间，Rekognition在其中存储有关检测到的人脸的信息。使用集合，我们可以“索引”人脸，这意味着检测图像中的人脸，然后将信息存储在指定的集合中。重要的是，Rekognition存储在集合中的信息并不是实际的图像，而是Rekognition算法提取的特征向量。让我们看看如何创建一个集合并添加一个索引。

就这么简单。我们已经创建了一个集合，并通过ExternalImageId参数赋予它字符串“周子瑜”的值。当我们试图从新图片中识别周子瑜时，Rekognition将搜索与任何索引人脸匹配的人脸。未来，人脸识别云主机将继续优化人脸识别算法和云计算技术，提高准确率和效率，推出更多基于人工智能的应用场景。同时也将引领未来人机交互的发展方向，构建更加智能、高效、便捷的数字社会。