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# 얼굴 ID로 얼굴 검색
[SearchFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_SearchFaces.html) 작업을 사용하여 제공된 이미지에서 가장 큰 얼굴과 일치하는 컬렉션에서 사용자를 검색할 수 있습니다.
얼굴이 감지되고 컬렉션에 추가되면 [IndexFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_IndexFaces.html) 작업 응답에서 얼굴 ID가 반환됩니다. 자세한 내용은 [컬렉션에서 얼굴 관리](managing-face-collections.md#collections-index-faces) 단원을 참조하십시오.
**얼굴 ID(SDK)를 사용하여 모음에서 얼굴을 검색하려면**
1. 아직 설정하지 않았다면 다음과 같이 하세요.
1. `AmazonRekognitionFullAccess` 권한이 있는 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 예제를 사용하여 `SearchFaces` 작업을 호출합니다.
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#### [ Java ]
이 예제는 ID로 식별한 얼굴과 일치하는 얼굴에 대한 정보를 표시합니다.
`collectionID`의 값을, 원하는 얼굴이 있는 모음으로 변경합니다. `faceId`의 값을, 찾으려는 얼굴의 식별자로 변경합니다.
```
//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.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.FaceMatch;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.SearchFacesRequest;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.SearchFacesResult;
import java.util.List;
public class SearchFaceMatchingIdCollection {
public static final String collectionId = "MyCollection";
public static final String faceId = "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx";
public static void main(String[] args) throws Exception {
AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
// Search collection for faces matching the face id.
SearchFacesRequest searchFacesRequest = new SearchFacesRequest()
.withCollectionId(collectionId)
.withFaceId(faceId)
.withFaceMatchThreshold(70F)
.withMaxFaces(2);
SearchFacesResult searchFacesByIdResult =
rekognitionClient.searchFaces(searchFacesRequest);
System.out.println("Face matching faceId " + faceId);
List < FaceMatch > faceImageMatches = searchFacesByIdResult.getFaceMatches();
for (FaceMatch face: faceImageMatches) {
System.out.println(objectMapper.writerWithDefaultPrettyPrinter()
.writeValueAsString(face));
System.out.println();
}
}
}
```
예제 코드를 실행합니다. 일치하는 얼굴에 대한 정보가 표시됩니다.
------
#### [ 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/SearchFaceMatchingIdCollection.java)에서 확인하세요.
```
// snippet-start:[rekognition.java2.match_faces_collection.import]
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.SearchFacesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.SearchFacesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.FaceMatch;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import java.util.List;
// snippet-end:[rekognition.java2.match_faces_collection.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 SearchFaceMatchingIdCollection {
public static void main(String[] args) {
final String usage = "\n" +
"Usage: " +
" \n\n" +
"Where:\n" +
" collectionId - The id of the collection. \n" +
" sourceImage - The path to the image (for example, C:\\AWS\\pic1.png). \n\n";
if (args.length != 2) {
System.out.println(usage);
System.exit(1);
}
String collectionId = args[0];
String faceId = args[1];
Region region = Region.US_EAST_1;
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.region(region)
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
.build();
System.out.println("Searching for a face in a collections");
searchFacebyId(rekClient, collectionId, faceId ) ;
rekClient.close();
}
// snippet-start:[rekognition.java2.match_faces_collection.main]
public static void searchFacebyId(RekognitionClient rekClient,String collectionId, String faceId) {
try {
SearchFacesRequest searchFacesRequest = SearchFacesRequest.builder()
.collectionId(collectionId)
.faceId(faceId)
.faceMatchThreshold(70F)
.maxFaces(2)
.build();
SearchFacesResponse imageResponse = rekClient.searchFaces(searchFacesRequest) ;
System.out.println("Faces matching in the collection");
List faceImageMatches = imageResponse.faceMatches();
for (FaceMatch face: faceImageMatches) {
System.out.println("The similarity level is "+face.similarity());
System.out.println();
}
} catch (RekognitionException e) {
System.out.println(e.getMessage());
System.exit(1);
}
}
// snippet-end:[rekognition.java2.match_faces_collection.main]
}
```
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#### [ AWS CLI ]
이 AWS CLI 명령은 `search-faces` CLI 작업에 대한 JSON 출력을 표시합니다. 검색하려는 얼굴 식별자로 `face-id` 값을 바꾸고, 검색하려는 모음으로 `collection-id`를 바꿉니다. Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 `profile_name`의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.
```
aws rekognition search-faces --face-id face-id --collection-id "collection-id" --profile profile-name
```
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#### [ Python ]
이 예제는 ID로 식별한 얼굴과 일치하는 얼굴에 대한 정보를 표시합니다.
`collectionID`의 값을, 원하는 얼굴이 있는 모음으로 변경합니다. `faceId`의 값을, 찾으려는 얼굴의 식별자로 변경합니다. 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 search_face_in_collection(face_id, collection_id):
threshold = 90
max_faces = 2
session = boto3.Session(profile_name='profile-name')
client = session.client('rekognition')
response = client.search_faces(CollectionId=collection_id,
FaceId=face_id,
FaceMatchThreshold=threshold,
MaxFaces=max_faces)
face_matches = response['FaceMatches']
print('Matching faces')
for match in face_matches:
print('FaceId:' + match['Face']['FaceId'])
print('Similarity: ' + "{:.2f}".format(match['Similarity']) + "%")
return len(face_matches)
def main():
face_id = 'xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx'
collection_id = 'collection-id'
faces = []
faces.append(face_id)
faces_count = search_face_in_collection(face_id, collection_id)
print("faces found: " + str(faces_count))
if __name__ == "__main__":
main()
```
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#### [ .NET ]
이 예제는 ID로 식별한 얼굴과 일치하는 얼굴에 대한 정보를 표시합니다.
`collectionID`의 값을, 원하는 얼굴이 있는 모음으로 변경합니다. `faceId`의 값을, 찾으려는 얼굴의 식별자로 변경합니다.
```
//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 Amazon.Rekognition;
using Amazon.Rekognition.Model;
public class SearchFacesMatchingId
{
public static void Example()
{
String collectionId = "MyCollection";
String faceId = "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx";
AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();
// Search collection for faces matching the face id.
SearchFacesRequest searchFacesRequest = new SearchFacesRequest()
{
CollectionId = collectionId,
FaceId = faceId,
FaceMatchThreshold = 70F,
MaxFaces = 2
};
SearchFacesResponse searchFacesResponse = rekognitionClient.SearchFaces(searchFacesRequest);
Console.WriteLine("Face matching faceId " + faceId);
Console.WriteLine("Matche(s): ");
foreach (FaceMatch face in searchFacesResponse.FaceMatches)
Console.WriteLine("FaceId: " + face.Face.FaceId + ", Similarity: " + face.Similarity);
}
}
```
예제 코드를 실행합니다. 일치하는 얼굴에 대한 정보가 표시됩니다.
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## SearchFaces 작업 요청
얼굴 ID(얼굴 모음에 저장되는 각 얼굴은 얼굴 ID를 가짐)를 지정할 경우, `SearchFaces`는 지정된 얼굴 모음에서 유사한 얼굴을 검색합니다. 응답에 검색하는 얼굴이 포함되지 않았습니다. 유사한 얼굴만이 포함됩니다. `SearchFaces`는 기본적으로 알고리즘이 80% 이상의 유사성을 감지하는 얼굴을 반환합니다. 유사성은 얼굴이 입력 얼굴과 얼마나 일치하는지를 나타냅니다. 필요하다면 `FaceMatchThreshold`를 사용하여 다른 값을 지정할 수 있습니다.
```
{
"CollectionId": "MyCollection",
"FaceId": "0b683aed-a0f1-48b2-9b5e-139e9cc2a757",
"MaxFaces": 2,
"FaceMatchThreshold": 99
}
```
## SearchFaces 작업 응답
작업은 발견된 얼굴 일치의 배열과 입력으로 제공한 얼굴 ID를 반환합니다.
```
{
"SearchedFaceId": "7ecf8c19-5274-5917-9c91-1db9ae0449e2",
"FaceMatches": [ list of face matches found ]
}
```
발견된 얼굴 일치마다 응답에는 유사성과 얼굴 메타데이터가 포함됩니다. 다음 예제 응답을 참조하십시오.
```
{
...
"FaceMatches": [
{
"Similarity": 100.0,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.6154,
"Top": 0.2442,
"Left": 0.1765,
"Height": 0.4692
},
"FaceId": "84de1c86-5059-53f2-a432-34ebb704615d",
"Confidence": 99.9997,
"ImageId": "d38ebf91-1a11-58fc-ba42-f978b3f32f60"
}
},
{
"Similarity": 84.6859,
"Face": {
"BoundingBox": {
"Width": 0.2044,
"Top": 0.2254,
"Left": 0.4622,
"Height": 0.3119
},
"FaceId": "6fc892c7-5739-50da-a0d7-80cc92c0ba54",
"Confidence": 99.9981,
"ImageId": "5d913eaf-cf7f-5e09-8c8f-cb1bdea8e6aa"
}
}
]
}
```