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# Prácticas recomendadas para sensores, vídeos e imágenes de entrada
Esta sección contiene información acerca de las prácticas recomendadas para utilizar Amazon Rekognition. Estas prácticas recomendadas le ayudarán a obtener un rendimiento óptimo de las operaciones que invoque. Si tiene dificultades para obtener los resultados esperados de una operación, asegúrese de seguir las prácticas recomendadas aquí documentadas.
Para obtener información sobre la latencia de las operaciones de imágenes, consulte lo siguiente:
+ [Latencia de operación de Amazon Rekognition Image](operation-latency.md)
Las operaciones de comparación facial y búsqueda de rostros requieren que siga prácticas recomendadas específicas para encontrar rostros en una imagen. Estos requisitos también se han documentado en el enlace siguiente:
+ [Recomendaciones para la comparación de rostros en las imágenes de entrada](recommendations-facial-input-images.md)
+ [Recomendaciones para buscar rostros en una colección](recommendations-facial-input-images-search.md)
En las siguientes secciones se describe cómo configurar la cámara para cada tipo de contenido multimedia que Amazon Rekognition es capaz de analizar:
+ [Recomendaciones de configuración de la cámara (imagen y vídeo)](recommendations-camera-image-video.md)
+ [Recomendaciones de configuración de la cámara (vídeo almacenado y en streaming)](recommendations-camera-stored-streaming-video.md)
+ [Recomendaciones de configuración de la cámara (vídeo en streaming)](recommendations-camera-streaming-video.md)
Las operaciones de Face Liveness también tienen sus prácticas recomendadas propias, que deben seguirse para obtener el mejor rendimiento de la herramienta de comprobación de Liveness:
+ [Recomendaciones para el uso de Face Liveness](recommendations-liveness.md)
# Latencia de operación de Amazon Rekognition Image
Para garantizar la menor latencia posible para las operaciones de Amazon Rekognition Image tenga en cuenta lo siguiente:
+ La región del bucket de Amazon S3 que contiene las imágenes debe coincidir con la región que utiliza para las operaciones de API de Amazon Rekognition Image.
+ Llamar a una operación de Amazon Rekognition Image con bytes de imagen es más rápido que cargar la imagen en un bucket de Amazon S3 y, a continuación, hacer referencia a la imagen subida en una operación de Amazon Rekognition Image. Tenga en cuenta este enfoque si está cargando imágenes en Amazon Rekognition Image para procesamiento casi en tiempo real. Por ejemplo, las imágenes cargadas desde una cámara IP o las imágenes cargadas a través de un portal web.
+ Si la imagen ya está en un bucket de Amazon S3, probablemente sea más rápido hacer referencia a ella en una operación de Amazon Rekognition Image que transferir bytes de imagen a la operación.
# Recomendaciones para la comparación de rostros en las imágenes de entrada
Los modelos que se utilizan en las operaciones de reconocimiento de rostros están diseñados para funcionar con una amplia variedad de posturas, expresiones faciales, rangos de edad, rotaciones, condiciones de iluminación y tamaños. Le recomendamos que aplique las siguientes directrices cuando elija las fotos de referencia de [CompareFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CompareFaces.html) o si desea agregar rostros a una colección utilizando [IndexFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_IndexFaces.html).
## Recomendaciones generales sobre la introducción de imágenes para operaciones faciales
+ Utilice imágenes que sean brillantes y nítidas. En la medida de lo posible, evite utilizar imágenes que aparezcan borrosas debido al movimiento de la cámara o del sujeto. Puede utilizar [DetectFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectFaces.html) para determinar el brillo y la nitidez de un rostro.
+ Para detectar la mirada, se recomienda subir la imagen original con el tamaño y la calidad originales.
+ Utilice una imagen con un rostro comprendido en el rango recomendado de ángulos. El ángulo de rotación sobre el eje X debe ser inferior a 30 grados hacia abajo y a 45 grados hacia arriba. El ángulo de rotación sobre el eje Y debe ser inferior a 45 grados en ambos sentidos. No hay ninguna restricción en la rotación sobre el eje Z.
+ Utilice una imagen de un rostro con ambos ojos abiertos y visibles.
+ Utilice una imagen del rostro que no esté oscurecida ni demasiado recortada. La imagen debe incluir toda la cabeza y los hombros de la persona. No debe recortarse para el cuadro delimitador del rostro.
+ Evite los elementos que enmascaran el rostro, como diademas o máscaras.
+ Utilice una imagen de un rostro que ocupe una gran proporción de la imagen. Se hallan coincidencias más precisas de las imágenes en las que el rostro ocupa una proporción mayor del espacio total.
+ Asegúrese de que las imágenes sean lo suficientemente grandes en cuanto a resolución. Amazon Rekognition puede reconocer rostros tan pequeños de hasta 50 x 50 píxeles en resoluciones de imagen de hasta 1920 x 1080. Las imágenes de resolución más alta requieren un tamaño de rostro mínimo mayor. Los rostros que tienen un tamaño superior al mínimo ofrecen un conjunto de resultados más preciso en la comparación facial.
+ Utilice imágenes de color.
+ Utilice imágenes con una iluminación plana del rostro, es decir, cuya iluminación no produzca sombras.
+ Utilice imágenes que tengan un contraste suficiente respecto al fondo. Un fondo monocromo de alto contraste funciona bien.
+ Para las aplicaciones que requieran un alto nivel de precisión, utilice imágenes de rostros con expresiones faciales neutras, la boca cerrada y sin sonrisa.
# Recomendaciones para buscar rostros en una colección
+ Cuando busque rostros en una colección, asegúrese de que las imágenes de rostros recientes estén indexadas.
+ Al crear una colección mediante `IndexFaces`, utilice varias imágenes del rostro de una persona con diferentes ángulos de giro sobre los ejes X e Y (dentro del rango recomendado de ángulos). Recomendamos que disponer de al menos 5 imágenes del rostro de la persona que se va a indexar: mirando directamente a cámara, girado hacia la izquierda con un índice de rotación sobre el eje Y de 45 grados o menos, girado hacia la derecha con un índice de rotación sobre el eje Y de 45 grados o menos, inclinado hacia abajo con un índice de rotación sobre el eje X de 30 grados o menos e inclinado hacia arriba con un índice de rotación sobre el eje X de 45 grados o menos. Si desea realizar el seguimiento del hecho de que estas instancias del rostro pertenecen a la misma persona, puede ser conveniente utilizar el atributo externo de ID de imagen si la imagen indexada contiene un solo rostro. Por ejemplo, se pueden rastrear cinco imágenes de John Doe en la colección con una imagen externa IDs como`John_Doe_1.jpg, … John_Doe_5.jpg`.
# Recomendaciones de configuración de la cámara (imagen y vídeo)
Las siguientes recomendaciones son adicionales a las que se indican en [Recomendaciones para la comparación de rostros en las imágenes de entrada](recommendations-facial-input-images.md).
![\[Diagrama que muestra los tres ejes de movimiento de una aeronave: cabeceo, alabeo, y guiñada, con flechas que indican la dirección de cada eje alrededor de un icono de una cabeza humana gris.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/rekognition/latest/dg/images/RPY-diagram.png)
+ Resolución de imagen: No hay ningún requisito mínimo de resolución de imagen, siempre y cuando la resolución del rostro sea de 50 x 50 píxeles en imágenes con una resolución total de hasta 1920 x 1080. Las imágenes de resolución más alta requieren un tamaño de rostro mínimo mayor.
**nota**
La recomendación anterior se basa en la resolución nativa de la cámara. Generar una imagen de alta resolución a partir de una imagen de baja resolución no produce los resultados necesarios para la búsqueda de rostros (debido a los artefactos generados por el muestreo ascendente de la imagen).
+ Ángulo de la cámara: existen tres mediciones del ángulo de la cámara: la rotación sobre el eje X, la rotación sobre el eje Z y la rotación sobre el eje Y.
+ Rotación sobre el eje X: recomendamos que sea inferior a 30 grados cuando la cámara mira hacia abajo e inferior a 45 grados cuando la cámara mira hacia arriba.
+ Rollo: no hay un requisito mínimo para este parámetro. Amazon Rekognition puede procesar cualquier cantidad de rollos.
+ Guiñada: recomendamos una guiñada de menos de 45 grados en cualquier dirección.
El ángulo de rotación del rostro sobre cualquiera de los ejes que la cámara captura es una combinación del ángulo de la cámara respecto a la escena y el ángulo en que se encuentra el rostro del sujeto en esa escena. Por ejemplo, si la cámara está inclinada 30 grados hacia abajo y la persona tiene la cabeza inclinada 30 grados, el ángulo real de rotación del rostro sobre el eje X que observa la cámara será de 60 grados. En este caso, Amazon Rekognition no podrá reconocer el rostro. Recomendamos configurar las cámaras de tal forma que sus ángulos se basen en el supuesto de que lo habitual es que las personas miren a la cámara con un ángulo de rotación sobre el eje X (combinado del rostro y de la cámara) de 30 grados o menos.
+ Zoom de la cámara: Este parámetro de la cámara debe definirse en función de la resolución mínima recomendada del rostro de 50 x 50 píxeles. Recomendamos utilizar la configuración de zoom de la cámara de tal forma que los rostros deseados presenten una resolución que no sea inferior a 50 x 50 píxeles.
+ Altura de la cámara: este parámetro debe basarse en el ángulo de rotación sobre el eje X de la cámara.
# Recomendaciones de configuración de la cámara (vídeo almacenado y en streaming)
Las siguientes recomendaciones son adicionales a las que se indican en [Recomendaciones de configuración de la cámara (imagen y vídeo)](recommendations-camera-image-video.md).
+ El códec debe estar codificado en formato H.264.
+ La velocidad de fotogramas recomendada es de 30 fps. No debe ser menor que 5 fps.
+ La velocidad de bits recomendada del codificador es de 3 Mbps. No debe ser menor que 1,5 Mbps.
+ Resolución de fotogramas frente a velocidad de fotogramas: si la velocidad de bits del codificador está restringida, recomendamos dar prioridad a la mayor resolución de fotogramas respecto a la velocidad de fotogramas, para obtener mejores resultados de búsqueda de rostros. De este modo, Amazon Rekognition obtendrá el fotograma de mayor calidad dentro de la velocidad de bits asignada. Sin embargo, esto tiene un inconveniente. Debido a la baja velocidad de fotogramas, la cámara pierde los movimientos rápidos de una escena. Es importante entender las contrapartidas que cada uno de estos dos parámetros tiene en una configuración determinada. Por ejemplo, si la velocidad de bits máxima posible es de 1,5 Mbps, una cámara puede capturar 1080p a 5 fps o 720p a 15 fps. La elección de una de estas dos opciones depende de la aplicación, siempre y cuando se cumpla la resolución recomendada del rostro de 50 x 50 píxeles.
# Recomendaciones de configuración de la cámara (vídeo en streaming)
La siguiente recomendación es adicional a las que se indican en [Recomendaciones de configuración de la cámara (vídeo almacenado y en streaming)](recommendations-camera-stored-streaming-video.md).
Una restricción adicional en las aplicaciones de streaming es el ancho de banda de Internet. Para el vídeo en directo, Amazon Rekognition solo acepta Amazon Kinesis Video Streams como elemento de entrada. Es importante comprender la dependencia entre la velocidad de bits del codificador y el ancho de banda disponible de la red. Como mínimo, el ancho de banda disponible debe admitir la misma velocidad de bits que utilice la cámara para codificar la transmisión en directo. Esto garantiza que aquello que capture la cámara se transmita a través de Amazon Kinesis Video Streams. Si el ancho de banda disponible es inferior a la velocidad de bits del codificador, Amazon Kinesis Video Streams perderá bits en función del ancho de banda de la red. Como consecuencia, la calidad del vídeo será baja.
En una configuración de streaming típica, se conectan varias cámaras a un hub de red que retransmite las secuencias. En este caso, el ancho de banda debería dar cabida a la suma acumulativa de las secuencias procedentes de todas las cámaras conectadas al hub. Por ejemplo, si el hub está conectado a cinco cámaras que codifican a 1,5 Mbps, el ancho de banda disponible en la red debería ser de al menos 7,5 Mbps. Para asegurarse de que no se pierdan paquetes, es conveniente que el ancho de banda de la red sea superior a 7,5 Mbps, con el fin de admitir las interferencias debidas a las interrupciones en la conexión entre la cámara y el hub. El valor real dependerá de la fiabilidad de la red interna.
# Recomendaciones para el uso de Face Liveness
Es conveniente que siga estas prácticas recomendadas si va a utilizar Rekognition Face Liveness:
+ Los usuarios deben comprobar la vitalidad del rostro en entornos que no sean demasiado oscuros ni demasiado brillantes y que tengan una iluminación bastante uniforme.
+ Los usuarios deben aumentar el brillo de la pantalla hasta su nivel máximo al realizar comprobaciones en los navegadores web. Mobile Native SDKs ajusta el brillo de la pantalla automáticamente.
+ Elija un umbral de puntuación de confianza que refleje la naturaleza de su caso de uso. Para los casos de uso con mayores problemas de seguridad, use un umbral alto.
+ Realice controles humanos periódicos de las imágenes de auditoría para asegurarse de que los ataques simulados se mitiguen al alcanzar el umbral de confianza que haya establecido.
+ Ofrezca una ruta alternativa de verificación de la vitalidad del rostro a sus usuarios si son fotosensibles o no quieren verificar la vitalidad del rostro mediante Rekognition.
+ No envíe ni muestre la puntuación del control de vitalidad en la aplicación de usuario. Envíe únicamente una señal de aprobación o rechazo.
+ Permita solo cinco comprobaciones de funcionamiento fallidas en tres minutos desde un solo dispositivo. Si se producen cinco errores, se deja que el usuario espere entre 30 y 60 minutos. Si el patrón se repite de 3 a 5 veces, bloquee el dispositivo del usuario para que no pueda realizar llamadas adicionales.
+ Implemente la pantalla de preparación en su flujo de trabajo para que los usuarios puedan pasar más fácilmente las comprobaciones de vitalidad del rostro.
+ Usted es responsable de proporcionar avisos de privacidad legalmente adecuados a sus usuarios finales y de obtener el consentimiento necesario de ellos para el procesamiento, almacenamiento, uso y transferencia de contenido por parte de Face Liveness.