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Gesichtserkennung

Gesichtserkennung

Erkennen und Vergleichen von menschlichen Gesichtern
Organisieren von Bildern anhand von Ähnlichkeiten in Gruppen
Zuvor markierte Personen in Bildern identifizieren
Lokales Ausführen oder in der Cloud

Erkennen Sie mithilfe von Containern Gesichter am Edge, in der lokalen Umgebung und in der Cloud. Weitere Informationen

Gesichtsabgleich

Überprüfen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass zwei Gesichter derselben Person angehören. Diese API gibt einen Genauigkeitswert zurück, der angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass die beiden Gesichter zur gleichen Person gehören.

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Dokumentation

Gesichtserkennung

Detect human faces in an image, including small, sideways, and blurry faces. The service can also make machine learning-based predictions of features and attributes, including age, emotion, gender, pose, smile, and facial hair, along with 27 landmarks for each face in the image.

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Ergebnis der Erkennung:
detection_02
JSON:
 [
  {
    "faceId": "cebf2356-0efa-456b-b5c6-8d7c25181e4b",
    "faceRectangle": {
      "top": 76,
      "left": 446,
      "width": 226,
      "height": 284
    },
    "faceAttributes": null,
    "faceLandmarks": null
  }
]

Detection Model:

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Dokumentation

Emotionserkennung

Die Gesichtserkennungs-API integriert nun die Emotionserkennung und spiegelt zuverlässig eine Bandbreite von Emotionen für jedes Gesicht in einem Bild wieder, wie etwa Wut, Verachtung, Ekel, Angst, Freude, Neutralität, Traurigkeit und Überraschung. Diese Emotionen gelten kulturübergreifend und werden auf der ganzen Welt mit bestimmten Gesichtsausdrücken kommuniziert.

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Wut	0,00000
Verachtung	0,00000
Ekel	0,00000
Angst	0,00000
Freude	0,19600
Neutral	0,00000
Trauer	0,00000
Überraschung	0,80300

Ergebnis der Erkennung:
1 Gesichter erkannt

 JSON:
 [
  {
    "faceRectangle": {
      "top": 141,
      "left": 130,
      "width": 162,
      "height": 162
    },
    "faceAttributes": {
      "emotion": {
        "anger": 0.0,
        "contempt": 0.0,
        "disgust": 0.0,
        "fear": 0.0,
        "happiness": 0.196,
        "neutral": 0.0,
        "sadness": 0.0,
        "surprise": 0.803
      }
    }
  }
]

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Dokumentation

Gesichtsbestimmung

Mit der Gesichtserkennungs-API können Sie Gesichter in Ihrem privaten Repository von bis zu einer Million Menschen suchen, identifizieren und zuordnen.

Suche nach ähnlichen Gesichtern

Erkennen Sie ähnliche Gesichter ganz einfach. Mit einer Sammlung von Bildern und einem neuen Gesicht als Abfrage gibt diese API eine Sammlung ähnlicher Gesichter zurück.

Gesichtsgruppierung

Organisieren Sie viele nicht identifizierte Gesichter in Gruppen anhand visueller Gemeinsamkeiten.

"By enhancing our service with the Face API, we have a competitive advantage in markets that demand a high degree of facial detection accuracy."

Daniel Amitai: Vice President of Business Development | Cloudinary

"Because the Cognitive Services APIs harness the power of machine learning, we were able to bring advanced intelligence into our product without the need to have a team of data scientists on hand."

Aaron Edell: Chief Product Owner | GrayMeta

"We found Cognitive Services to be the missing piece in the equation, the one that we needed to bring this solution to market and really revolutionize the way people look at video."

Katie McCann: Vice President of Product and Engineering | Prism Skylabs

"Thousands of partners sign in to our platform every hour. The response time from the Face API is incredible, enabling us to verify our drivers without slowing them down."

Dima Kovalev: Product Manager | Uber

"It didn't take us long to realize Microsoft Cognitive Services had handed us a powerful set of computer-vision and artificial-intelligence tools that we could use to create great apps and new features for our customers in just a few hours."

John Fan: Cofounder and CEO | Cardinal Blue Software

"Using the Cognitive Services APIs, it took us three months to develop a test pair of glasses that can translate text and images into speech, identify emotions, and describe scenery. If we had been working full time, we could have done it in two weeks."

Benoit Chirouter: R&D Director | Pivothead