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情感 API

分析面部，检测一系列情感，并对应用的响应进行个性化设置。

识别图像中的情感

情感 API 以图像中的面部表情作为输入，并使用人脸 API 返回图像中每张脸对应一组情感中的可信度，以及面部的边界框。如果用户已调用人脸 API，则可将面部矩形作为可选输入提交。

可检测到的情感包括愤怒、蔑视、厌恶、恐惧、幸福、中立、悲伤和惊喜。可以认为这些情感跨越了文化界限， 通常由特定的面部表情传达。

在实际操作中查看

愤怒 0.00000
蔑视 0.00000
厌恶 0.00000
害怕 0.00000
高兴 1.00000
中立 0.00000
悲伤 0.00000
惊喜 0.00000
愤怒 0.00245
蔑视 0.00055
厌恶 0.00633
害怕 0.00012
高兴 0.95892
中立 0.02225
悲伤 0.00898
惊喜 0.00039
愤怒 0.00001
蔑视 0.00000
厌恶 0.00000
害怕 0.00000
高兴 0.99999
中立 0.00000
悲伤 0.00000
惊喜 0.00000
愤怒 0.00000
蔑视 0.00000
厌恶 0.00000
害怕 0.00000
高兴 0.99999
中立 0.00000
悲伤 0.00000
惊喜 0.00000 
检测结果：
检测到 4 张面孔

 JSON：
 [
  {
    "faceRectangle": {
      "top": 114,
      "left": 212,
      "width": 65,
      "height": 65
    },
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      "fear": 6.00660363E-12,
      "happiness": 0.9999998,
      "neutral": 9.449728E-09,
      "sadness": 1.23025981E-08,
      "surprise": 9.91396E-10
    }
  },
  {
    "faceRectangle": {
      "top": 141,
      "left": 331,
      "width": 52,
      "height": 52
    },
    "scores": {
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      "contempt": 0.0005512201,
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      "fear": 0.000122375583,
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    }
  },
  {
    "faceRectangle": {
      "top": 110,
      "left": 70,
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      "height": 51
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    "scores": {
      "anger": 5.382089E-06,
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      "disgust": 8.22284051E-07,
      "fear": 1.46369352E-08,
      "happiness": 0.999993265,
      "neutral": 9.765083E-08,
      "sadness": 9.01927848E-08,
      "surprise": 2.7211172E-07
    }
  },
  {
    "faceRectangle": {
      "top": 116,
      "left": 459,
      "width": 45,
      "height": 45
    },
    "scores": {
      "anger": 3.95796542E-06,
      "contempt": 2.44360656E-08,
      "disgust": 3.291685E-07,
      "fear": 1.935065E-09,
      "happiness": 0.9999912,
      "neutral": 2.461666E-06,
      "sadness": 1.96641076E-06,
      "surprise": 8.561949E-08
    }
  }
]

上传此演示的数据即表示你同意 Microsoft 对其进行存储并将其用于改进 Microsoft 服务（包括此 API）。为了保护用户隐私，我们会采取措施对数据进行反识别处理并确保它的安全。我们不会公开用户数据或让其他人使用这些数据。

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识别视频中的情感

用于视频的情感 API 可识别视频中人物的面部表情，并返回其情感概况。可使用此 API 跟踪随时间推移，一个人或一群人对你的内容作出的反应。可检测到的情感包括愤怒、蔑视、厌恶、恐惧、幸福、中立、悲伤和惊喜。

通过提取视频的帧，并将这些帧发送到你选择的 API 调用，可近乎实时地识别情感。使用 GitHub 上的示例进行编码，更快速地获取结果。

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