기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 이미지에 있는 얼굴 비교 Rekognition을 사용하면 [CompareFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CompareFaces.html) 작업을 사용하여 두 이미지 간의 얼굴을 비교할 수 있습니다. 이 기능은 ID 확인 또는 사진 매칭과 같은 애플리케이션에 유용합니다. CompareFaces는 *소스* 이미지에 있는 얼굴을 *대상* 이미지에 있는 각 얼굴과 비교합니다. 이미지는 다음 중 하나로 CompareFaces에 전달됩니다. + 이미지의 base64 인코딩 표시. + Amazon S3 객체. **얼굴 감지와 얼굴 비교 ** 얼굴 비교는 얼굴 감지와는 다릅니다. 얼굴 감지(DetectFaces 사용)는 이미지 또는 비디오에서 얼굴의 존재 여부 및 위치만 식별합니다. 반면 얼굴 비교에는 소스 이미지에서 감지된 얼굴을 대상 이미지의 얼굴과 비교하여 일치하는 항목을 찾는 작업이 포함됩니다. **유사성 임곗값** `similarityThreshold` 파라미터를 사용하여 응답에 포함할 일치 항목의 최소 신뢰도 수준을 정의합니다. 기본적으로 유사성 점수가 80% 이상인 얼굴만 응답에 반환됩니다. **참고** `CompareFaces`는 확률론적인 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. False negative는 대상 이미지의 얼굴이 소스 이미지의 얼굴과 비교할 때 유사성 신뢰도 점수가 낮다는 잘못된 예측입니다. False negative의 확률을 줄이려면 대상 이미지를 여러 소스 이미지와 비교하는 것이 좋습니다. `CompareFaces`를 사용하여 개인의 권리, 개인 정보 보호 또는 서비스 액세스에 영향을 미치는 결정을 내리려는 경우 조치를 취하기 전에 결과를 사람에게 전달하여 검토 및 추가 검증을 받는 것을 권고합니다. 다음 코드 예제에서는 다양한 AWS SDKs에 CompareFaces 작업을 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 AWS CLI 예제에서는 Amazon S3 버킷에 두 개의 JPEG 이미지를 업로드하고 객체 키 이름을 지정합니다. 다른 예제에서는 로컬 파일 시스템에서 파일 2개를 로드하여 이미지 바이트 배열로 입력합니다. **얼굴을 비교하려면** 1. 아직 설정하지 않았다면 다음과 같이 하세요. 1. `AmazonRekognitionFullAccess` 및 `AmazonS3ReadOnlyAccess` (AWS CLI 예제만 해당) 권한을 사용하여 사용자를 생성하거나 업데이트합니다. 자세한 내용은 [1단계: AWS 계정 설정 및 사용자 생성](setting-up.md#setting-up-iam) 단원을 참조하십시오. 1. AWS CLI 및 AWS SDKs를 설치하고 구성합니다. 자세한 내용은 [2단계: AWS CLI 및 AWS SDKs 설정](setup-awscli-sdk.md) 단원을 참조하십시오. 1. 다음 예제 코드를 사용하여 `CompareFaces` 작업을 호출하십시오. ------ #### [ Java ] 이 예제는 로컬 파일 시스템에서 불러오는 소스 이미지와 대상 이미지의 일치 얼굴에 대한 정보를 표시합니다. `sourceImage` 값과 `targetImage` 값을 소스 및 대상 이미지의 파일 이름과 경로로 바꿉니다. ``` //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) package aws.example.rekognition.image; import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition; import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder; import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image; import com.amazonaws.services.rekognition.model.BoundingBox; import com.amazonaws.services.rekognition.model.CompareFacesMatch; import com.amazonaws.services.rekognition.model.CompareFacesRequest; import com.amazonaws.services.rekognition.model.CompareFacesResult; import com.amazonaws.services.rekognition.model.ComparedFace; import java.util.List; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.nio.ByteBuffer; import com.amazonaws.util.IOUtils; public class CompareFaces { public static void main(String[] args) throws Exception{ Float similarityThreshold = 70F; String sourceImage = "source.jpg"; String targetImage = "target.jpg"; ByteBuffer sourceImageBytes=null; ByteBuffer targetImageBytes=null; AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient(); //Load source and target images and create input parameters try (InputStream inputStream = new FileInputStream(new File(sourceImage))) { sourceImageBytes = ByteBuffer.wrap(IOUtils.toByteArray(inputStream)); } catch(Exception e) { System.out.println("Failed to load source image " + sourceImage); System.exit(1); } try (InputStream inputStream = new FileInputStream(new File(targetImage))) { targetImageBytes = ByteBuffer.wrap(IOUtils.toByteArray(inputStream)); } catch(Exception e) { System.out.println("Failed to load target images: " + targetImage); System.exit(1); } Image source=new Image() .withBytes(sourceImageBytes); Image target=new Image() .withBytes(targetImageBytes); CompareFacesRequest request = new CompareFacesRequest() .withSourceImage(source) .withTargetImage(target) .withSimilarityThreshold(similarityThreshold); // Call operation CompareFacesResult compareFacesResult=rekognitionClient.compareFaces(request); // Display results List faceDetails = compareFacesResult.getFaceMatches(); for (CompareFacesMatch match: faceDetails){ ComparedFace face= match.getFace(); BoundingBox position = face.getBoundingBox(); System.out.println("Face at " + position.getLeft().toString() + " " + position.getTop() + " matches with " + match.getSimilarity().toString() + "% confidence."); } List uncompared = compareFacesResult.getUnmatchedFaces(); System.out.println("There was " + uncompared.size() + " face(s) that did not match"); } } ``` ------ #### [ Java V2 ] 이 코드는 AWS 설명서 SDK 예제 GitHub 리포지토리에서 가져온 것입니다. 전체 예제는 [여기](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/master/javav2/example_code/rekognition/src/main/java/com/example/rekognition/CompareFaces.java)에서 확인하세요. ``` import java.util.List; import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider; import software.amazon.awssdk.regions.Region; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.BoundingBox; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CompareFacesMatch; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CompareFacesRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CompareFacesResponse; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ComparedFace; import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.InputStream; // snippet-end:[rekognition.java2.detect_faces.import] /** * Before running this Java V2 code example, set up your development environment, including your credentials. * * For more information, see the following documentation topic: * * https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html */ public class CompareFaces { public static void main(String[] args) { final String usage = "\n" + "Usage: " + " \n\n" + "Where:\n" + " pathSource - The path to the source image (for example, C:\\AWS\\pic1.png). \n " + " pathTarget - The path to the target image (for example, C:\\AWS\\pic2.png). \n\n"; if (args.length != 2) { System.out.println(usage); System.exit(1); } Float similarityThreshold = 70F; String sourceImage = args[0]; String targetImage = args[1]; Region region = Region.US_EAST_1; RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder() .region(region) .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name")) .build(); compareTwoFaces(rekClient, similarityThreshold, sourceImage, targetImage); rekClient.close(); } // snippet-start:[rekognition.java2.compare_faces.main] public static void compareTwoFaces(RekognitionClient rekClient, Float similarityThreshold, String sourceImage, String targetImage) { try { InputStream sourceStream = new FileInputStream(sourceImage); InputStream tarStream = new FileInputStream(targetImage); SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream); SdkBytes targetBytes = SdkBytes.fromInputStream(tarStream); // Create an Image object for the source image. Image souImage = Image.builder() .bytes(sourceBytes) .build(); Image tarImage = Image.builder() .bytes(targetBytes) .build(); CompareFacesRequest facesRequest = CompareFacesRequest.builder() .sourceImage(souImage) .targetImage(tarImage) .similarityThreshold(similarityThreshold) .build(); // Compare the two images. CompareFacesResponse compareFacesResult = rekClient.compareFaces(facesRequest); List faceDetails = compareFacesResult.faceMatches(); for (CompareFacesMatch match: faceDetails){ ComparedFace face= match.face(); BoundingBox position = face.boundingBox(); System.out.println("Face at " + position.left().toString() + " " + position.top() + " matches with " + face.confidence().toString() + "% confidence."); } List uncompared = compareFacesResult.unmatchedFaces(); System.out.println("There was " + uncompared.size() + " face(s) that did not match"); System.out.println("Source image rotation: " + compareFacesResult.sourceImageOrientationCorrection()); System.out.println("target image rotation: " + compareFacesResult.targetImageOrientationCorrection()); } catch(RekognitionException | FileNotFoundException e) { System.out.println("Failed to load source image " + sourceImage); System.exit(1); } } // snippet-end:[rekognition.java2.compare_faces.main] } ``` ------ #### [ AWS CLI ] 이 예제에서는 `compare-faces` AWS CLI 작업의 JSON 출력을 표시합니다. `amzn-s3-demo-bucket`을 소스 이미지와 대상 이미지가 들어 있는 Amazon S3 버킷의 이름으로 바꿉니다. `source.jpg`와 `target.jpg`를 소스 이미지와 대상 이미지의 파일 이름으로 바꿉니다. ``` aws rekognition compare-faces --target-image \ "{"S3Object":{"Bucket":"amzn-s3-demo-bucket","Name":"image-name"}}" \ --source-image "{"S3Object":{"Bucket":"amzn-s3-demo-bucket","Name":"image-name"}}" --profile profile-name ``` Windows 디바이스에서 CLI에 액세스하는 경우 작은따옴표 대신 큰따옴표를 사용하고 내부 큰따옴표는 백슬래시(즉 \$1)로 이스케이프 처리하여 발생할 수 있는 구문 분석 오류를 해결합니다. 예를 들어 다음을 참조하세요. ``` aws rekognition compare-faces --target-image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"amzn-s3-demo-bucket\",\"Name\":\"image-name\"}}" \ --source-image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"amzn-s3-demo-bucket\",\"Name\":\"image-name\"}}" --profile profile-name ``` ------ #### [ Python ] 이 예제는 로컬 파일 시스템에서 불러오는 소스 이미지와 대상 이미지의 일치 얼굴에 대한 정보를 표시합니다. `source_file` 값과 `target_file` 값을 소스 및 대상 이미지의 파일 이름과 경로로 바꿉니다. Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 `profile_name`의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다. ``` # Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. # PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) import boto3 def compare_faces(sourceFile, targetFile): session = boto3.Session(profile_name='profile-name') client = session.client('rekognition') imageSource = open(sourceFile, 'rb') imageTarget = open(targetFile, 'rb') response = client.compare_faces(SimilarityThreshold=80, SourceImage={'Bytes': imageSource.read()}, TargetImage={'Bytes': imageTarget.read()}) for faceMatch in response['FaceMatches']: position = faceMatch['Face']['BoundingBox'] similarity = str(faceMatch['Similarity']) print('The face at ' + str(position['Left']) + ' ' + str(position['Top']) + ' matches with ' + similarity + '% confidence') imageSource.close() imageTarget.close() return len(response['FaceMatches']) def main(): source_file = 'source-file-name' target_file = 'target-file-name' face_matches = compare_faces(source_file, target_file) print("Face matches: " + str(face_matches)) if __name__ == "__main__": main() ``` ------ #### [ .NET ] 이 예제는 로컬 파일 시스템에서 불러오는 소스 이미지와 대상 이미지의 일치 얼굴에 대한 정보를 표시합니다. `sourceImage` 값과 `targetImage` 값을 소스 및 대상 이미지의 파일 이름과 경로로 바꿉니다. ``` //Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. //PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) using System; using System.IO; using Amazon.Rekognition; using Amazon.Rekognition.Model; public class CompareFaces { public static void Example() { float similarityThreshold = 70F; String sourceImage = "source.jpg"; String targetImage = "target.jpg"; AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient(); Amazon.Rekognition.Model.Image imageSource = new Amazon.Rekognition.Model.Image(); try { using (FileStream fs = new FileStream(sourceImage, FileMode.Open, FileAccess.Read)) { byte[] data = new byte[fs.Length]; fs.Read(data, 0, (int)fs.Length); imageSource.Bytes = new MemoryStream(data); } } catch (Exception) { Console.WriteLine("Failed to load source image: " + sourceImage); return; } Amazon.Rekognition.Model.Image imageTarget = new Amazon.Rekognition.Model.Image(); try { using (FileStream fs = new FileStream(targetImage, FileMode.Open, FileAccess.Read)) { byte[] data = new byte[fs.Length]; data = new byte[fs.Length]; fs.Read(data, 0, (int)fs.Length); imageTarget.Bytes = new MemoryStream(data); } } catch (Exception) { Console.WriteLine("Failed to load target image: " + targetImage); return; } CompareFacesRequest compareFacesRequest = new CompareFacesRequest() { SourceImage = imageSource, TargetImage = imageTarget, SimilarityThreshold = similarityThreshold }; // Call operation CompareFacesResponse compareFacesResponse = rekognitionClient.CompareFaces(compareFacesRequest); // Display results foreach(CompareFacesMatch match in compareFacesResponse.FaceMatches) { ComparedFace face = match.Face; BoundingBox position = face.BoundingBox; Console.WriteLine("Face at " + position.Left + " " + position.Top + " matches with " + match.Similarity + "% confidence."); } Console.WriteLine("There was " + compareFacesResponse.UnmatchedFaces.Count + " face(s) that did not match"); } } ``` ------ #### [ Ruby ] 이 예제는 로컬 파일 시스템에서 불러오는 소스 이미지와 대상 이미지의 일치 얼굴에 대한 정보를 표시합니다. `photo_source` 값과 `photo_target` 값을 소스 및 대상 이미지의 파일 이름과 경로로 바꿉니다. ``` # Add to your Gemfile # gem 'aws-sdk-rekognition' require 'aws-sdk-rekognition' credentials = Aws::Credentials.new( ENV['AWS_ACCESS_KEY_ID'], ENV['AWS_SECRET_ACCESS_KEY'] ) bucket = 'bucket' # the bucketname without s3:// photo_source = 'source.jpg' photo_target = 'target.jpg' client = Aws::Rekognition::Client.new credentials: credentials attrs = { source_image: { s3_object: { bucket: bucket, name: photo_source }, }, target_image: { s3_object: { bucket: bucket, name: photo_target }, }, similarity_threshold: 70 } response = client.compare_faces attrs response.face_matches.each do |face_match| position = face_match.face.bounding_box similarity = face_match.similarity puts "The face at: #{position.left}, #{position.top} matches with #{similarity} % confidence" end ``` ------ #### [ Node.js ] 이 예제는 로컬 파일 시스템에서 불러오는 소스 이미지와 대상 이미지의 일치 얼굴에 대한 정보를 표시합니다. `photo_source` 값과 `photo_target` 값을 소스 및 대상 이미지의 파일 이름과 경로로 바꿉니다. Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 `profile_name`의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다. ``` // Load the SDK var AWS = require('aws-sdk'); const bucket = 'bucket-name' // the bucket name without s3:// const photo_source = 'photo-source-name' // path and the name of file const photo_target = 'photo-target-name' var credentials = new AWS.SharedIniFileCredentials({profile: 'profile-name'}); AWS.config.credentials = credentials; AWS.config.update({region:'region-name'}); const client = new AWS.Rekognition(); const params = { SourceImage: { S3Object: { Bucket: bucket, Name: photo_source }, }, TargetImage: { S3Object: { Bucket: bucket, Name: photo_target }, }, SimilarityThreshold: 70 } client.compareFaces(params, function(err, response) { if (err) { console.log(err, err.stack); // an error occurred } else { response.FaceMatches.forEach(data => { let position = data.Face.BoundingBox let similarity = data.Similarity console.log(`The face at: ${position.Left}, ${position.Top} matches with ${similarity} % confidence`) }) // for response.faceDetails } // if }); ``` ------ ## CompareFaces 작업 요청 `CompareFaces`에 대한 입력은 이미지입니다. 이 예제에서는 소스 이미지와 대상 이미지를 로컬 파일 시스템에서 불러옵니다. `SimilarityThreshold` 입력 파라미터는 비교 얼굴을 응답에 포함시키는 기준이 되는 최소 신뢰도를 지정합니다. 자세한 내용은 [이미지 작업](images.md) 단원을 참조하십시오. ``` { "SourceImage": { "Bytes": "/9j/4AAQSk2Q==..." }, "TargetImage": { "Bytes": "/9j/4O1Q==..." }, "SimilarityThreshold": 70 } ``` ## CompareFaces 작업 응답 응답에는 다음이 포함됩니다. + 얼굴 일치 배열: 일치하는 각 얼굴에 대한 유사성 점수와 메타데이터가 포함된 일치하는 얼굴 목록입니다. 여러 얼굴이 일치하는 경우 `faceMatches` 배열에는 모든 얼굴 일치 항목이 포함됩니다. + 얼굴 일치 세부 정보: 일치하는 각 얼굴은 경계 상자, 신뢰도 값, 표식 위치 및 유사성 점수도 제공됩니다. + 일치하지 않는 얼굴 목록: 응답에는 소스 이미지 얼굴과 일치하지 않는 대상 이미지의 얼굴도 포함됩니다. 비교할 수 없는 각 얼굴에 대한 경계 상자를 포함합니다. + 원본 얼굴 정보: 경계 상자와 신뢰도 값을 포함해 비교에 사용했던 원본 이미지의 얼굴에 대한 정보가 포함됩니다. 예제는 대상 이미지에서 찾은 하나의 얼굴 일치를 보여줍니다. 이 얼굴 일치의 경우, 경계 상자와 신뢰도 값(Amazon Rekognition이 경계 상자에 얼굴이 포함되었다고 믿는 신뢰도 수준)이 제공됩니다. 99.99의 유사성 점수는 얼굴들이 얼마나 유사한지를 나타냅니다. 또한 이 예제는 Amazon Rekognition이 대상 이미지에서 발견한 얼굴로서, 소스 이미지에서 분석한 얼굴과 일치하지 않는 얼굴 하나를 보여줍니다. ``` { "FaceMatches": [{ "Face": { "BoundingBox": { "Width": 0.5521978139877319, "Top": 0.1203877404332161, "Left": 0.23626373708248138, "Height": 0.3126954436302185 }, "Confidence": 99.98751068115234, "Pose": { "Yaw": -82.36799621582031, "Roll": -62.13221740722656, "Pitch": 0.8652129173278809 }, "Quality": { "Sharpness": 99.99880981445312, "Brightness": 54.49755096435547 }, "Landmarks": [{ "Y": 0.2996366024017334, "X": 0.41685718297958374, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.2658946216106415, "X": 0.4414493441581726, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.3465650677680969, "X": 0.48636093735694885, "Type": "nose" }, { "Y": 0.30935320258140564, "X": 0.6251809000968933, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.26942989230155945, "X": 0.6454493403434753, "Type": "mouthRight" } ] }, "Similarity": 100.0 }], "SourceImageOrientationCorrection": "ROTATE_90", "TargetImageOrientationCorrection": "ROTATE_90", "UnmatchedFaces": [{ "BoundingBox": { "Width": 0.4890109896659851, "Top": 0.6566604375839233, "Left": 0.10989011079072952, "Height": 0.278298944234848 }, "Confidence": 99.99992370605469, "Pose": { "Yaw": 51.51519012451172, "Roll": -110.32493591308594, "Pitch": -2.322134017944336 }, "Quality": { "Sharpness": 99.99671173095703, "Brightness": 57.23163986206055 }, "Landmarks": [{ "Y": 0.8288310766220093, "X": 0.3133862614631653, "Type": "eyeLeft" }, { "Y": 0.7632885575294495, "X": 0.28091415762901306, "Type": "eyeRight" }, { "Y": 0.7417283654212952, "X": 0.3631140887737274, "Type": "nose" }, { "Y": 0.8081989884376526, "X": 0.48565614223480225, "Type": "mouthLeft" }, { "Y": 0.7548204660415649, "X": 0.46090251207351685, "Type": "mouthRight" } ] }], "SourceImageFace": { "BoundingBox": { "Width": 0.5521978139877319, "Top": 0.1203877404332161, "Left": 0.23626373708248138, "Height": 0.3126954436302185 }, "Confidence": 99.98751068115234 } } ```