1. Amazon Rekognition 이란?
애플리케이션에 고급 컴퓨터 비전 기능을 쉽게 추가할 수 있는 클라우드 기반 이미지 및 비디오 분석 서비스입니다. 이 서비스는 검증된 딥 러닝 기술로 구동되며 기계 학습 전문 지식이 없어도 사용할 수 있습니다. Amazon Rekognition에는 Amazon S3에 저장된 모든 이미지 또는 동영상 파일을 신속하게 분석할 수 있는 easy-to-use 간단한 API가 포함되어 있습니다.
Rekognition의 API를 사용하여 객체, 텍스트, 안전하지 않은 콘텐츠를 탐지하고, 이미지/동영상을 분석하고, 얼굴을 애플리케이션과 비교하는 기능을 추가할 수 있습니다. Amazon Rekognition의 얼굴 인식 API를 이용하여 사용자 확인, 카탈로그 작성, 인원 계산 및 공공 안전을 포함한 다양한 사용 사례에서 얼굴을 탐지, 분석, 비교할 수 있습니다.
이 서비스는 Amazon의 컴퓨터 비전 과학자들이 개발한 것과 동일한 검증되고 확장성이 뛰어난 딥 러닝 기술을 기반으로 합니다. 이 기술은 매일 수십억 개의 이미지와 비디오를 분석할 수 있습니다. Rekognition은 정기적으로 새로운 데이터를 통해 학습하며, 서비스에 새 레이블과 기능을 자주 추가합니다.
2. Amazon Rekognition 적용 사례> 얼굴 감지, 분석 및 비교
Amazon Rekognition을 사용하여 이미지를 분석한 다음 다른 이미지와 비교하여 얼굴이 동일한지 확인
1단계> 얼굴 분석
Amazon Rekognition의 얼굴 분석 기능을 사용하여 하나의 이미지를 분석하여 받을 수 있는 자세한 JSON 응답을 확인
- Rekognition 서비스에서 '얼굴 분석' 선택 후 이미지 업로드
- 결과 창에서 감지된 각 얼굴에 대한 결과 확인
- 응답 드롭 다운을 클릭하여 JSON 결과 확인
- 감정 결과 아래에는 감지된 감정을 확인 가능
- Happy는 99.98%의 신뢰도를 가짐
- 개발자로서 이미지와 비디오에서 감정을 감지하면 감정별로 디지털 라이브러리를 빠르게 분류
- 감정을 감지하는 또 다른 사용 사례는 사용자가 현재 감정에 맞는 개인화된 경험을 받을 수 있도록 광고 타겟팅을 증폭
2단계> 얼굴 비교
이 단계에서는 얼굴 비교 기능을 사용하여 일치하지 않는 두 개의 서로 다른 이미지를 비교하여 자세한 JSON 응답을 확인
- 참조 얼굴에 원본 얼굴 파일을 업로드
- 비교 얼굴에 비교 얼굴 파일을 업로드
- 결과 드롭다운에서 참조가 비교 얼굴 이미지에서 감지된 얼굴과 일치하지 않았음을 확인
- 응답 드롭다운을 클릭하여 JSON 결과를 확인
- 감지된 각 얼굴에 대한 "유사성" 점수 확인이 가능하며, 유사성 점수는 1~100이며 API를 사용할 때 임계값을 조정 가능
- 개발자는 대규모 얼굴 비교를 응용 프로그램에서 사용하여 관심 있는 사람을 추적하거나, 얼굴 기반 직원 확인 시스템을 만들거나, 호텔 VIP 고객들을 얼굴 인식으로 관리 가능
3단계> 얼굴을 다시 비교
이 단계에서는 얼굴 비교 기능을 사용하여 일치하는 두 개의 서로 다른 이미지를 비교하여 자세한 JSON 응답을 확인
- 다른 사진과 비교된 참조 얼굴은 99%의 유사성 점수를 감지했으며 다른 모든 얼굴은 일치하지 않음을 감지
- 응답 드롭다운에서 99.99% 유사성 점수로 동일 인물임을 감지
결론>
콘솔을 사용하여 얼굴을 분석하고 비교 가능하며, API를 사용하여 이 기능을 수행하여 대규모로 운영할 수도 있습니다. 인프라에 대한 걱정이나 관심 있는 사람을 식별하기 위한 모델 교육, 디지털 라이브러리 카탈로그 작성, 얼굴 기반 직원 검증 시스템 생성 또는 감정 분석 수행 없이 대규모로 얼굴 분석을 수행해야 할 때 Amazon Rekognition을 사용하세요.
3. Amazon Rekognition 적용 사례> 얼굴 생체 확인
Amazon Rekognition Face Liveness를 사용하면 얼굴 인증을 받고 있는 사용자가 카메라 앞에 실제로 있는지 확인할 수 있습니다. 이는 카메라에 가해지거나 카메라를 우회하려는 스푸핑 공격을 탐지합니다. 사용자는 짧은 동영상 셀카를 찍어 자신의 존재를 확인하기 위한 일련의 프롬프트를 따라 얼굴 생체 확인 검사를 완료할 수 있습니다.
1단계> 얼굴 비디오 확인
- 비디오 확인 시작을 클릭하여 카메라를 응시하고 얼굴 중앙을 인식
2단계> 얼굴 분석
- 얼굴 생체 확인의 결과는 확률적 계산을 통해 결정되며, 검사 후 신뢰도 점수(0~100 사이)가 반환
- 점수가 높을수록 검사를 받는 사람이 실제로 존재한다는 신뢰도가 높아짐
- Face Liveness는 또한 얼굴 비교 및 검색에 사용할 수 있는 참조 이미지라는 프레임을 반환
- 다른 확률 기반 시스템과 마찬가지로 Face Liveness는 완벽한 결과를 보장할 수는 없음
- 이를 다른 요인과 함께 사용하여 사용자의 개인 신원에 대한 위험 기반 결정 필요
결론>
- 신원 확인, 연령 기반 액세스 제한이 있는 플랫폼에서의 연령 추정, 봇을 억제하면서 실제 인간 사용자를 탐지하는 데 사용
- AWS Amplify SDK를 사용하여 Face Liveness 기능을 웹 애플리케이션의 얼굴 기반 검증 워크플로와 통합 사용
4. Amazon Rekognition 적용 사례> 이미지 내 텍스트 추출
Rekognition Image는 객체, 장면 및 얼굴을 감지하는 딥 러닝 기반 이미지 인식 서비스로서 텍스트를 추출하고, 유명 인사를 인식하며, 이미지에서 부적절한 콘텐츠를 식별합니다. 또한 얼굴을 검색하고 비교할 수 있습니다. Rekognition Image는 Amazon의 컴퓨터 비전 과학자들이 Prime Photos에서 매일 수십억 개의 이미지들을 분석할 목적으로 개발하여 성능이 검증되었을 뿐만 아니라 확장성까지 뛰어난 딥 러닝 기술을 기반으로 하고 있습니다. 이 서비스는 식별하는 모든 것의 신뢰도 점수를 반환하므로 이 정보를 바탕으로 결과를 어떻게 사용할지 결정할 수 있습니다. 또한 탐지된 모든 얼굴은 얼굴을 완전히 둘러싸는 사각형 프레임인 경계 상자 좌표와 함께 반환되어 이미지에서 얼굴의 위치를 찾는 데 사용할 수 있습니다.
1단계> 이미지 파일 내 텍스트 추출
- 이미지 내 텍스트 통해서 이미지 파일 업로드
- 결과 통해서 이미지 파일에서 추출된 텍스트를 결과창에서 확인
2단계> json 코드에서 추출된 테스트 확인
- json 코드 통해서 추출괸 단어와 관련 정보 확인
결론>
- 이미지 공유 및 소셜 미디어 응용 프로그램에서 이제 동일한 키워드를 포함하는 이미지 색인을 바탕으로 시각적 검색을 실행
- 미디어 및 엔터테인먼트 응용 프로그램에서는 광고, 뉴스, 스포츠 점수 및 캡션과 같은 화면의 관련 텍스트를 분류
- 보안 및 안전 응용 프로그램에서 거리 카메라가 찍힌 영상에서 차량 번호판 번호를 기준으로 차량을 식별
