我想从 1500 张人脸图像中创建一组人脸，然后将此集合与一个参考人脸图像进行比较。最终目标是从集合中找出与参考人脸图像最相似的人脸。
所以我想每次都为每对图像（参考图像和集合中的一张脸）检索一个相似度数。
那么这是否等于 1500faces x 1similarity_metadata = 1500metadata 或者相似性属性被视为任意数量的面部图像的一个元数据？
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，您可以免费开始使用 Amazon Rekognition Image。注册后，新的 Amazon Rekognition 客户可以在前 12 个月每月分析 5,000 张图像并存储多达 1,000 个人脸元数据。
所以我问这个是因为我不想每个月超过 1000 个人脸元数据的限制。
如果您想找出 1500 个面中的哪一个最接近您的测试面，那么它的工作原理如下：
免费层允许您每月存储多达 1,000 个人脸元数据。当您为一张图像调用 IndexFaces 时，Rekognition 会在该图像中查找人脸，并将每个人脸的一个元数据存储在 Faces Collection 中。因此，如果您在 500 张图像上调用 IndexFaces，并且每张图像中有 2 个可识别的面孔，那么我会假设这相当于 1000 个元数据。
但是，我怀疑计费的工作方式如下：AWS 会计算您在给定月份中消耗的“面对面”天数。免费套餐允许您 1000x30 天（假设每月 30 天）。因此，您可以将 1000 个面孔存储 30 天，或者您也可以将 2000 个面孔存储 15 天。两者的面对面日数相同，并且（我认为）适合免费套餐。我在这里做出假设（基于 AWS 为其他服务所做的事情）。买者自负。
顺便说一句，超出免费层级的定价为每月每 1000 个元数据 0.01 美元（1 美分），因此您花在设计解决方案以保持在免费层级限制内的任何时间都可能比您简单花费的成本高出许多数量级存储元数据。