Información general sobre la detección y la comparación de rostros
Amazon Rekognition proporciona acceso a los usuarios a dos aplicaciones principales de machine learning para imágenes que contienen rostros: detección de rostros y comparación de rostros. Posibilitan características cruciales, como el análisis facial y la verificación de identidad, por lo que son imprescindibles para diversas aplicaciones, desde la seguridad hasta la organización de fotografías personales.
Detección de rostros
Los sistemas de detección de rostros abordan la pregunta: “¿aparece algún rostro en esta imagen?” al usarlos. Entre los aspectos clave de la detección de rostros se incluyen los siguientes:
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Ubicación y orientación: determina la presencia, ubicación, escala y orientación de los rostros en las imágenes o los fotogramas de vídeo.
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Atributos faciales: detecta los rostros con independencia de atributos como el género, la edad o el vello facial.
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Información adicional: proporciona detalles sobre el ocultamiento facial y la dirección de la mirada.
Comparación de rostros
Los sistemas de comparación de rostros se centran en la pregunta: “¿coincide el rostro de una imagen con un rostro de otra imagen?” al usarlos. Entre las funcionalidades del sistema de comparación de rostros se incluyen las siguientes:
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Predicciones de coincidencia de rostros: compara un rostro de una imagen con un rostro de una base de datos proporcionada para predecir las coincidencias.
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Manejo de atributos faciales: maneja los atributos para comparar rostros con independencia de la expresión, el vello facial y la edad.
Puntuaciones de confianza y detecciones perdidas
Tanto los sistemas de detección como de comparación de rostros utilizan puntuaciones de confianza. Una puntuación de confianza indica la probabilidad de las predicciones, como la presencia de un rostro o una coincidencia entre rostros. Las puntuaciones más altas indican mayor probabilidad. Por ejemplo, un 90 % de confianza sugiere una probabilidad de detección o coincidencia correcta superior al 60 %.
Si un sistema de detección de rostros no detecta un rostro correctamente o proporciona una predicción con un nivel de confianza bajo respecto a un rostro real, esto es una detección omitida o un falso negativo. Si un sistema de detección de rostros predice de forma incorrecta la presencia de un rostro con un alto nivel de confianza, se trata de una falsa alarma o de un falso positivo.
Del mismo modo, un sistema de comparación de rostros podría no hallar ninguna coincidencia entre dos rostros que pertenecen a la misma persona (detección perdida o falso negativo) o predecir de forma incorrecta que los rostros de dos personas diferentes pertenecen a la misma persona (falsa alarma o falso positivo).
Diseño de aplicaciones y establecimiento de umbrales
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Puede establecer un umbral que especifique el nivel de confianza mínimo necesario para devolver un resultado. Elegir los umbrales de confianza adecuados es esencial para el diseño de las aplicaciones y la toma de decisiones en función de los resultados del sistema.
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El nivel de confianza que elija debe reflejar su caso de uso. A continuación, se indican algunos ejemplos de casos de uso y umbrales de confianza:
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Aplicaciones fotográficas: un umbral más bajo (por ejemplo, el 80 %) puede ser suficiente para identificar a los miembros de una familia en las fotos.
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Escenarios de alto riesgo: en los casos de uso en los que el riesgo de detección perdida o de falsa alarma es mayor, como en las aplicaciones de seguridad, el sistema debe utilizar un nivel de confianza más alto. En estos casos, se recomienda un umbral más alto (por ejemplo, el 99 %) para conseguir coincidencias faciales precisas.
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Para obtener más información acerca de cómo establecer y comprender los requisitos de confianza, consulte Búsqueda de rostros en una colección.
