基于AWS Rekognition的人脸匹配系统疑问：是否仅依赖集合内搜索？

为什么Face ID交叉比对不可靠 #

Face ID是AWS Rekognition为单张图片中的单个人脸分配的唯一标识，同一人不同照片（自拍、合照）生成的Face ID完全独立，因此靠Face ID关联用户记录的思路从根本上不成立。

正确的匹配方案 #

使用Rekognition的SearchFacesByImage API是最可靠的方案，具体流程：

1. 用户上传自拍时，调用IndexFaces将人脸存入Rekognition集合，同时把返回的FaceId与用户ID绑定保存到数据库（用于后续集合管理，比如删除用户自拍时移除对应Face）。
2. 新图片上传到图库时，调用SearchFacesByImage，传入该图片和你的集合ID。这个API会自动遍历集合内所有人脸完成比对，返回匹配度达标的Face列表，再通过数据库关联找到对应用户。

关于调用次数与费用 #

不需要执行100×100次扫描。每次新上传图片仅需调用1次SearchFacesByImage，API会一次性完成集合内全量比对，费用按单次调用及处理的人脸数量计算，与集合内自拍总数无关。

优化建议 #

• 设置匹配度阈值（如80%），过滤低匹配结果，减少误判。
• 若新图片是多人合照，SearchFacesByImage会返回所有人脸的匹配结果，可遍历结果逐一关联用户。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roei Shoustak