人脸检测

识别人脸面部特征，将检测到的五官与轮廓关键点信息映射到106个矢量坐标上。

适用场景

可应用于摄像头监控、人脸特征分析、互动营销等多种场景。

API参数说明

HTTP 方法: POST
Body 请求参数

名称	类型	是否必选	说明
url	String	与 img 参数二选一	图像的 URL 地址。支持 HTTP/HTTPS 和 S3 协议。要求图像格式为 jpg/jpeg/png/bmp ，最长边不超过 4096px。
img	String	与 url 参数二选一	进行Base64编码的图像数据

请求 Body 示例

{
  "url": "图像的URL地址"
}

{
  "img": "Base64编码的图像数据"
}

返回参数

名称	类型	说明
Faces	List	图像中找到的人脸列表
landmark_106	List	106个关键点坐标
x	Int	关键点距左边缘的像素数
y	Int	关键点距上边缘的像素数
gender	String	性别
age	String	年龄
BoundingBox	JSON	人脸在图像中的的坐标值，包含top，left，width，height相对全画面的百分比
Confidence	Float	识别人脸置信度值，为0到1区间内Float型数值
FaceModelVersion	String	当前模型版本号

返回示例

{
    "Faces": [
        {
            "BoundingBox": {
                "Width": 0.057923507690429685, 
                "Height": 0.10426715253778117, 
                "Left": 0.5258836364746093, 
                "Top": 0.40569204600369024
            }, 
            "Confidence": 0.8736226558685303, 
            "landmark_106": [
                {"x": 894, "y": 542}, 
                {"x": 846, "y": 461}, 
                ...
            ], 
            "gender": "male", 
            "age": 27
        }, 
        {
            "BoundingBox": {
                "Width": 0.04332921028137207, 
                "Height": 0.10577215250117152, 
                "Left": 0.1566245174407959, 
                "Top": 0.6526811308355788
            }, 
            "Confidence": 0.8055327534675598, 
            "landmark_106": [
                {"x": 306, "y": 802}, 
                {"x": 254, "y": 734}, 
                ...
            ], 
            "gender": "male", 
            "age": 35
        }
    ], 
    "FaceModelVersion": "1.2.0"
}

开始使用

API资源浏览器

前提条件

通过AWS CloudFormation部署解决方案时，您需要：

设置参数API Explorer为yes。
设置参数API Gateway Authorization为NONE。

否则，在API资源浏览器中只能看到该API的参考定义，而不能进行在线测试等操作。

操作步骤

访问AWS CloudFormation控制台。
从堆栈列表中选择方案的根堆栈，而不是嵌套堆栈。列表中嵌套堆栈的名称旁边会显示嵌套（NESTED）。
打开输出（Outputs）标签页，找到APIExplorer对应的URL。
点击URL访问API资源浏览器。页面将显示在部署解决方案时选中的API。
点击API右侧的向下箭头，展开显示API标准模型的请求方法。
点击右侧的测试（Try it out）按钮，并在Request body中输入正确的Body请求数据进行测试，并查看测试结果。
确认格式正确后，点击下方的Execute。
在Responses body中查看返回的JSON结果。您还可以通过右侧复制或下载按钮保存处理结果。
在Response headers中查看响应头的相关信息。
（可选）点击Execute右侧Clear按钮，即可清空Request body与Responses测试结果。

Postman（AWS_IAM认证）

访问AWS CloudFormation控制台。
从堆栈列表中选择方案的根堆栈。
打开输出标签页，找到以 FaceDetection 为前缀的URL。
在Postman中新建标签页，并把URL粘贴到地址栏，选择POST作为HTTP调用方法。
打开Authorization配置，在下拉列表里选择Amazon Web Service Signature，并填写对应账户的AccessKey、SecretKey和Amazon Web Service Region（例如，cn-north-1或cn-northwest-1）。
打开Body配置项，选中raw和JSON数据类型。
在Body中输入测试数据，单击Send按钮即可看到相应返回结果。

{
  "url": "图像的URL地址"
}

cURL

Windows

curl --location --request POST "https://[API_ID].execute-api.[AWS_REGION].amazonaws.com/[STAGE]/face_detection" ^
--header "Content-Type: application/json" ^
--data-raw "{\"url\": \"图像的URL地址\"}"

Linux/MacOS

curl --location --request POST 'https://[API_ID].execute-api.[AWS_REGION].amazonaws.com/[STAGE]/face_detection' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "url":"图像的URL地址"
}'

Python（AWS_IAM认证）

import requests
import json
from aws_requests_auth.boto_utils import BotoAWSRequestsAuth

auth = BotoAWSRequestsAuth(aws_host='[API_ID].execute-api.[AWS_REGION].amazonaws.com',
                           aws_region='[AWS_REGION]',
                           aws_service='execute-api')

url = 'https://[API_ID].execute-api.[AWS_REGION].amazonaws.com/[STAGE]/face_detection'
payload = {
    'url': '图像的URL地址'
}
response = requests.request("POST", url, data=json.dumps(payload), auth=auth)
print(json.loads(response.text))

Python（NONE认证）

import requests
import json

url = "https://[API_ID].execute-api.[AWS_REGION].amazonaws.com/[STAGE]/face_detection"

payload = json.dumps({
  "url": "图像的URL地址"
})
headers = {
  'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

Java

OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder()
  .build();
MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");
RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\n  \"url\":\"图像的URL地址\"\n}");
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://xxxxxxxxxxx.execute-api.xxxxxxxxx.amazonaws.com/[STAGE]/face_detection")
  .method("POST", body)
  .addHeader("Content-Type", "application/json")
  .build();
Response response = client.newCall(request).execute();

成本预估

您需要承担运行解决方案时使用亚马逊云科技各个服务的成本费用。截至这次发布的版本，影响解决方案的成本因素主要包括：

Amazon API Gateway调用次数
Amazon API Gateway数据输出量
Amazon CloudWatch Logs存储量
Amazon Elastic Container Registry存储量

如果您选择基于Amazon Lambda架构部署，影响成本的因素还包括：

Amazon Lambda调用次数
Amazon Lambda运行时间

与之对应的Amazon SageMaker架构部署，影响成本的因素还包括：

Amazon SageMaker终端节点实例类型
Amazon SageMaker终端节点数据输入量
Amazon SageMaker终端节点数据输出量

成本预估示例1

以由西云数据运营的亚马逊云科技中国（宁夏）区域（cn-northwest-1）为例，处理1MB图像，处理时间1秒

使用本方案处理此图像所需的成本费用如下表所示：

服务	用量	费用
AWS Lambda	调用百万次	¥1.36
AWS Lambda	内存8192MB，每次运行1秒	¥907.8
Amazon API Gateway	调用百万次	¥28.94
Amazon API Gateway	数据输出以每次10KB计算，¥0.933/GB	¥9.33
Amazon CloudWatch Logs	每次10KB，¥6.228/GB	¥62.28
Amazon Elastic Container Registry	0.5GB存储，每月每GB¥0.69	¥0.35
合计		¥1010.06

成本预估示例2

以美国东部（俄亥俄州）区域（us-east-2）为例，处理1MB图像，处理时间1秒

使用本方案处理此图像所需的成本费用如下表所示：

服务	用量	费用
AWS Lambda	调用百万次	$0.20
AWS Lambda	内存8192MB，每次运行1秒	$133.3
Amazon API Gateway	调用百万次	$3.5
Amazon API Gateway	数据输出以每次10KB计算，$0.09/GB	$0.9
Amazon CloudWatch Logs	每次10KB，$0.50/GB	$5
Amazon Elastic Container Registry	0.5GB存储，每月每GB$0.1	$0.05
合计		$142.95

成本预估示例3

以美国东部（俄亥俄州）区域（us-east-2）为例，用户一整天都有稳定的图像流，所需QPS约为2。其中Amazon SageMaker终端节点实例开启时会一直计费。

使用本方案的成本费用如下表所示：

服务	用量	费用
Amazon API Gateway	调用5 百万次	$17.5
Amazon API Gateway	数据输出以每次10KB计算，$0.09/GB	$4.5
Amazon CloudWatch Logs	每次10KB，$0.50/GB	$25
Amazon Elastic Container Registry	0.5GB存储，每月每GB$0.1	$0.05
Amazon SageMaker	终端节点实例运行1个月，730小时，ml.g4dn.xlarge $0.736/小时	$537.28
Amazon SageMaker	终端节点数据输入以每次1MB计算，$0.016/GB	$16
Amazon SageMaker	终端节点数据输出以每次10KB计算，$0.016/GB	$78.13
合计		$678.46

卸载部署

您可以通过AWS CloudFormation卸载 人脸识别 功能，具体步骤请见部署解决方案：更新AWS CloudFormation堆栈（添加或删除AI功能），并在参数部分确认 FaceDetection 参数设置为no。

卸载时间：6 分钟