Face

Emberi arcok észlelése és összehasonlítása
Az arcok csoportba rendezése vizuális hasonlóságok alapján
Előzőleg megcímkézett személyek azonosítása képeken
Helyszíni vagy felhőbeli futtatás

A peremhálózaton, a helyszínen és a felhőben végezhet arcfelismerést tárolók használatával. Részletek

Arcellenőrzés

Ellenőrzi annak a valószínűségét, hogy két arc ugyanazt az embert ábrázolja-e. Az API olyan megbízhatósági pontszámot ad vissza, amely azt jelzi, mi a valószínűsége annak, hogy két arc ugyanazt az embert ábrázolja.

Nézze meg működés közben

Az ellenőrzés eredménye: A két arc ugyanazt az embert ábrázolja. Megbízhatóság: 0.92199.

Szeretné ezt elkészíteni?

Dokumentáció

Arcfelismerés

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.

Nézze meg működés közben

Az észlelés eredménye:
detection_02
JSON:
 [
  {
    "faceId": "69f8704d-5362-4587-bd29-18a412fb5169",
    "faceRectangle": {
      "top": 76,
      "left": 446,
      "width": 226,
      "height": 284
    },
    "faceAttributes": null,
    "faceLandmarks": null
  }
]

Észlelési modell:

Szeretné ezt elkészíteni?

Dokumentáció

Érzelemfelismerés

A Face API mostantól integrált érzelemfelismerést tartalmaz, amely a kép minden arcához egy értéket rendel egy érzelemkészletből, amely többek között a következő érzelmeket tartalmazza: düh, megvetés, undor, félelem, boldogság, semleges, szomorúság és meglepetés. Ezek az érzelmek köztudottan minden kultúrában azonosak és egységesen egyfajta arckifejezésben jutnak kifejezésre.

Nézze meg működés közben

Düh	0,00000
Megvetés	0,00000
Undor	0,00000
Félelem	0,00000
Boldogság	0,19600
Semleges	0,00000
Szomorúság	0,00000
Meglepettség	0,80300

Az észlelés eredménye:
1 felismert arc

 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
      }
    }
  }
]

Szeretné ezt elkészíteni?

Dokumentáció

Arcok azonosítása

A Face API lehetővé teszi az arcok legfeljebb 1 millió embert tartalmazó privát tárházban való keresését, azonosítását és egyeztetését.

Hasonló arc keresése

Könnyen megtalálhat hasonló megjelenésű arcokat. Az API egy adott archoz hasonló arcokat keres ki egy arcgyűjteményből.

Arcok csoportosítása

Az azonosítatlan arcok csoportokba rendezhetők vizuális hasonlóság alapján.

"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