Yüz algılama, öznitelikler ve giriş verileri

Bu makalede yüz algılama ve yüz özniteliği verileri kavramları açıklanmaktadır. Yüz algılama, bir görüntüde insan yüzlerini bulma ve isteğe bağlı olarak yüzle ilgili farklı türde veriler döndürme işlemidir.

Görüntüdeki yüzleri algılamak için Algılama API'sini kullanırsınız. REST API veya istemci SDK'sını kullanmaya başlamak için yüz tanıma hizmeti hızlı başlangıcını izleyin. Daha ayrıntılı bir kılavuz için bkz . Algılama API'sini çağırma.

Yüz dikdörtgeni

Algılanan her yüz, yanıttaki bir faceRectangle alanına karşılık gelir. Bu, algılanan yüzün sol, üst, genişlik ve yüksekliği için piksel koordinatları kümesidir. Bu koordinatları kullanarak yüzün konumunu ve boyutunu alabilirsiniz. API yanıtında yüzler en büyükten en küçüğe boyut sırasına göre listelenir.

Azure AI Vision Studio'yu kullanarak yüz algılama özelliklerini hızlı ve kolay bir şekilde deneyin.

Yüz kimliği

Yüz kimliği, bir görüntüde algılanan her yüz için benzersiz bir tanımlayıcı dizesidir. Face ID, alım formunu doldurarak başvurabileceğiniz sınırlı erişim onayı gerektirir. Daha fazla bilgi için Yüz Tanıma API'si Sınırlı Erişim sayfasına bakın. Algılama API'si çağrınızda yüz kimliği isteyebilirsiniz.

Yüz tanıma yer işaretleri

Yüz yer işaretleri, göz bebekleri veya burnun ucu gibi bir yüz üzerinde bulunması kolay noktalar kümesidir. Varsayılan olarak önceden tanımlanmış 27 yer işareti noktası vardır. Aşağıdaki şekilde 27 noktanın tümü gösterilmektedir:

Noktaların koordinatları piksel cinsinden döndürülür.

Detection_03 modeli şu anda en doğru yer işareti algılamaya sahiptir. Döndürdüğü göz ve göz bebeği yer işaretleri, yüzün bakış izlemesini sağlayacak kadar hassastır.

Özellikler

Öznitelikler, isteğe bağlı olarak Algılama API'si tarafından algılanabilir bir özellik kümesidir. Aşağıdaki öznitelikler algılanabilir:

• Aksesuarlar: Verilen yüzün aksesuarlara sahip olup olmadığını gösterir. Bu öznitelik, her aksesuar için sıfır ile bir arasında güvenilirlik puanıyla şapka, gözlük ve maske gibi olası aksesuarları döndürür.

• Bulanıklaştırma: Görüntüdeki yüzün bulanıklığını gösterir. Bu öznitelik sıfır ile bir arasında bir değer ve düşük, orta veya yüksek resmi olmayan bir derecelendirme döndürür.

• Pozlama: Görüntüdeki yüzün pozlamasını gösterir. Bu öznitelik sıfır ile bir arasında bir değer ve underExposure, goodExposure veya overExposure'un resmi olmayan derecelendirmesini döndürür.

• Gözlük: Verilen yüzün gözlükleri olup olmadığını gösterir. Olası değerler NoGlasses, ReadingGlasses, Sunglasses ve Yüzme Gözlükleri'dir.

• Baş pozu: Yüzün yönünü 3B alanda gösterir. Bu öznitelik, sağ taraftaki kurala göre tanımlanan derece cinsinden yuvarlanma, esnema ve eğim açıları tarafından açıklanmıştır. Üç açının sırası roll-yaw-pitch'dir ve her açının değer aralığı -180 derece ile +180 derece arasındadır. Yüzün 3B yönü sırasıyla yuvarlanma, esneme ve eğim açılarıyla tahmin edilir. Açı eşlemeleri için aşağıdaki diyagrama bakın:

  

  Bu değerlerin nasıl kullanılacağı hakkında daha fazla bilgi için bkz . HeadPose özniteliğini kullanma.

• Maske: Yüzün maske takıp takmadığını gösterir. Bu öznitelik olası bir maske türü ve burnun ve ağzın kaplanıp kapatılmadığını belirten bir Boole değeri döndürür.

• Kirlilik: Yüz görüntüsünde algılanan görsel kirliliği gösterir. Bu öznitelik sıfır ile bir arasında bir değer ve düşük, orta veya yüksek resmi olmayan bir derecelendirme döndürür.

• Tıkanıklık: Yüzün parçalarını engelleyen nesneler olup olmadığını gösterir. Bu öznitelik eyeOccluded, foreheadOccluded ve mouthOccluded için boole değeri döndürür.

• QualityForRecognition: Algılamada kullanılan görüntünün yüz tanımayı deneyecek kadar kaliteli olup olmadığını belirlemek için genel görüntü kalitesini gösterir. Değer, düşük, orta veya yüksek için resmi olmayan bir derecelendirmedir. Kişi kaydı için yalnızca yüksek kaliteli görüntüler önerilir ve tanımlama senaryoları için orta veya daha iyi kalite önerilir.

  Not

  Her özniteliğin kullanılabilirliği, belirtilen algılama modeline bağlıdır. QualityForRecognition özniteliği, şu anda yalnızca algılama modeli detection_01 veya detection_03 ve tanıma modeli recognition_03 veya recognition_04 birleşimi kullanıldığında kullanılabildiğinden tanıma modeline de bağlıdır.

Giriş gereksinimleri

Giriş görüntülerinizin en doğru algılama sonuçlarını vermesini sağlamak için aşağıdaki ipuçlarını kullanın:

• Desteklenen giriş görüntüsü biçimleri JPEG, PNG, GIF (ilk kare), BMP'dir.
• Görüntü dosyası boyutu 6 MB'tan büyük olmamalıdır.

• Algılanabilir en düşük yüz boyutu, 1920 x 1080 pikselden büyük olmayan bir görüntüde 36 x 36 pikseldir. 1920 x 1080 pikselden büyük görüntüler orantılı olarak daha büyük minimum yüz boyutuna sahiptir. Yüz boyutunu küçültmek, bazı yüzlerin algılanabilir minimum yüz boyutundan büyük olsalar bile algılanmamasına neden olabilir.
• Algılanabilir yüz boyutu üst sınırı 4096 x 4096 pikseldir.
• 36 x 36 ile 4096 x 4096 piksel boyut aralığının dışındaki yüzler algılanmaz.

Yönlendirme bilgileriyle veri girişi yapma

JPEG biçimindeki bazı giriş görüntüleri, değiştirilebilir görüntü dosyası biçimi (EXIF) meta verilerinde yönlendirme bilgileri içerebilir. EXIF yönlendirmesi varsa, yüz algılama için göndermeden önce görüntüler otomatik olarak doğru yönlendirmeye döndürülür. Algılanan her yüz için yüz dikdörtgeni, yer işaretleri ve baş pozu, döndürülen görüntüye göre tahmin edilir.

Yüz dikdörtgenini ve yer işaretlerini düzgün bir şekilde görüntülemek için görüntünün doğru döndürülmüş olduğundan emin olmanız gerekir. Görüntü görselleştirme araçlarının çoğu, görüntüyü varsayılan olarak EXIF yönüne göre otomatik olarak döndürür. Diğer araçlar için kendi kodunuzu kullanarak döndürmeyi uygulamanız gerekebilir. Aşağıdaki örneklerde, döndürülmüş görüntüde (solda) yüz dikdörtgeni ve döndürülmüş olmayan bir görüntü (sağ) gösterilmektedir.

Video girişi

Bir video akışındaki yüzleri algılıyorsanız, video kameranızda belirli ayarları yaparak performansı geliştirebilirsiniz:

• Düzeltme: Birçok video kamerası bir düzeltme efekti uygular. Çerçeveler arasında bir bulanıklık oluşturduğundan ve netliği azalttığı için bunu kapatmalısınız.

• Deklanşör hızı: Daha hızlı bir deklanşör hızı, kareler arasındaki hareket miktarını azaltır ve her kareyi daha net hale getirir. 1/60 saniye veya daha hızlı deklanşör hızları öneririz.

• Deklanşör açısı: Bazı kameralar deklanşör hızı yerine deklanşör açısını belirtir. Mümkünse daha düşük bir deklanşör açısı kullanmanız gerekir ve bu da daha net video karelerine neden olur.

  Not

  Daha düşük deklanşör açısına sahip bir kamera sensörü her karede daha az ışık aldığından görüntü daha koyu olur. Kullanılacak doğru düzeyi belirlemeniz gerekir.

Sonraki adım

Yüz algılama kavramları hakkında bilgi edindiğinize göre artık belirli bir görüntüdeki yüzleri algılayan bir betik yazmayı öğrenin.

• Detect API'sini çağırma