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# 類似度しきい値を使用して顔を関連付け、照合する
類似度しきい値は、顔の関連付けと照合の両方で使用されます。以下は、両方のユースケースで類似度しきい値を使用するためのガイダンスです。
## 顔の関連付けに類似度しきい値を使用する
[AssociateFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_AssociateFaces.html) オペレーションを使用して顔を関連付ける場合、関連付けられる顔がすべて同一人物のものであることを確認することが重要です。そのため、`UserMatchThreshold` パラメータは、新しい顔を、`FaceID` を既に 1 つ以上含んでいる `UserID` に関連付けるために必要な最小限のユーザーマッチ信頼度を指定します。これにより、`FaceIds` を適切な `UserID` に関連付けることができます。値の範囲は 0～100 で、デフォルト値は 75 です。
## 類似度しきい値を使用した顔のマッチング
類似度しきい値を入力パラメータとして指定すると、ユーザーはすべての検索オペレーション ([CompareFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CompareFaces.html)、[SearchFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_SearchFaces.html)、[SearchFacesByImage](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_SearchFacesByImage.html)、[SearchUsers](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_SearchUsers.html)、[SearchUsersByImage](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_SearchUsersByImage.html)) の結果をコントロールできます。
`FaceMatchThreshold` は、`SearchFaces` と `SearchFacesByImage` の間における類似度しきい値の入力属性であり、照合した顔の類似度に基づいて返される結果の数をコントロールします。`SearchUsers` と `SearchUsersByImage` の類似度しきい値の属性は `UserMatchThreshold` であり、照合したユーザーベクトルの類似度に基づいて返される結果の数をコントロールします。しきい値属性は、`CompareFaces` の `SimilarityThreshold` です。
`Similarity` レスポンス属性値がしきい値より小さいレスポンスは返されません。このしきい値は、ユースケースに合わせて調整することが重要です。この値により、一致結果に含まれる誤認識の数が変わるためです。これにより、検索結果のリコールが制御されます。しきい値が低いほど、リコールが高くなります。
すべての機械学習システムは確率的です。適切な類似度しきい値の設定には、ユースケースに応じて、お客様の判断が必要です。例えば、見た目が類似した家族を識別する写真アプリケーションを構築する場合は、より低いしきい値 (80% など) を選択できます。一方、多くの法律執行のユースケースでは、偶発的な誤認識を減らすため、99% 以上の高いしきい値を使用することをお勧めします。
`FaceMatchThreshold` と `UserMatchThreshold` に加え、偶然的な誤認識を減らす手段として `Similarity` のレスポンス属性を使用できます。たとえば、低いしきい値 (80% など) を使用して、より多くの結果が返されるようにできます。その後、レスポンス属性 Similarity (類似度の割合) を使用してそれらの結果を絞り込み、アプリケーションで正しいレスポンスが得られるようにフィルタリングできます。ここでも、高い類似度 (99% 以上など) を指定すると、誤認識のリスクが軽減されます。