我想创建1500个面部图像的面部集合，然后使用一个参考面部图像compare此集合创建。最终目标是找到集合中哪个面与参考面部图像最相似。
所以我想每次为每对图像（参考图像和集合中的一个面）检索一个相似的数字。
这相当于1500faces x 1similarity_metadata = 1500metadata还是相似属性被计为任意数量的人脸图像的一个元数据？
换句话说，我的请求是1500个元数据还是1500个面孔的1个元数据？
我使用的是免费版本，AWS指定：
作为AWS免费套餐的一部分，您可以开始使用亚马逊 Rekognition图像是免费的。注册后，新的亚马逊Rekognition 客户每月可以分析5,000张图像，最多可存储1,000张图像 在前12个月每月面对元数据。
所以我问这个是因为我不想每个月超过1000个面部元数据的限制。
答案 0 :(得分：1)
如果您想要找出最接近测试面的1500个面中的哪一个，这是如何工作的：
免费套餐允许您每月存储多达1,000个面部元数据。当您为一个图像调用IndexFaces时，Rekognition会在该图像中查找面部，并在Faces Collection中为每个面部存储一个元数据。因此，如果您在500个图像上调用IndexFaces并且每个图像中都有2个可识别的面，那么我认为这相当于1000个元数据。
但是，我怀疑结算的工作方式如下：AWS计算您在给定月份中消耗的“面部天数”。免费套餐允许您1000x30面对日（假设每月30天）。因此，您可以存储1000张面孔30天，或者您可以平均存储2000张面孔15天。两者都达到相同数量的面子日，并且（我认为）适合免费等级。我在这里做出假设（基于AWS对其他服务的作用）。注意事项。
顺便说一下，除了免费套餐之外，每月每1000个元数据的定价是0.01美元（1美分），所以你花在设计解决方案上以保持在免费套餐限制内的任何时候都可能比你花费多出几个数量级只花钱存储元数据。