Yüz algılama içgörüleri alma
Yüz algılama
Yüz algılama, bir medya dosyasındaki yüzleri algılar ve benzer yüzlerin örneklerini gruplar halinde toplar.
Yüz algılama içgörüleri, küçük resim ve her yüz için bir ad veya kimlik içeren bir JSON dosyasında kategorilere ayrılmış bir liste olarak oluşturulur. Web portalında bir yüzün küçük resmi seçildiğinde kişinin adı (tanındıysa), kişinin görüntülediği video yüzdesi ve ünlüyse kişinin biyografisi gibi bilgiler görüntülenir. Ayrıca, kişinin görüntülendiği videodaki örnekler arasında da kaydırma yapabilirsiniz.
Ünlüler tanıma modeli
Ünlü tanıma modeli yaklaşık 1 milyon yüzü kapsar ve yaygın olarak istenen veri kaynaklarını temel alır. Video Indexer'ın ünlü olarak tanımadığı yüzler algılanıyor ancak adsız bırakılıyor. Video Indexer'ı varsayılan olarak tanınmayan yüzleri tanıyacak şekilde eğitmek için kendi özel kişi modelinizi oluşturabilirsiniz.
Önemli
Microsoft Sorumlu yapay zeka ilkelerini desteklemek için yüz tanıma, özelleştirme ve ünlü tanıma özelliklerine erişim sınırlıdır ve uygunluk ve kullanım ölçütlerine bağlıdır. Yüz belirleme, özelleştirme ve ünlü tanıma özellikleri Microsoft tarafından yönetilen müşteriler ve iş ortakları tarafından kullanılabilir. Erişim için başvurmak için yüz tanıma alım formunu kullanın.
Yüz algılama kullanım örnekleri
Aşağıdaki listede, yüz algılama için yaygın kullanım örnekleri açıklanmaktadır:
- Belirli bir ünlü hakkında içgörü elde etme amacıyla kuruluş arşivlerindeki belirli yüzleri ayrıntılı bir şekilde arayarak bir aktörün bir filmde nerede göründüğünü özetleyin veya görüntüleri yeniden deneyin.
- Bir haber ajansında veya spor ajansında özellik hikayeleri oluştururken verimliliği geliştirin. Örnek olarak, kuruluş arşivlerinde bir ünlüyü veya bir futbolcuyu derinlemesine arama verilebilir.
- Tanıtımlar, fragmanlar veya vurgular oluşturmak için bir videoda görünen yüzleri kullanın. Video Indexer, içerik düzenleyicilerinin çok sayıda dosyayı gözden geçirmeye daha az zaman ayırması için ana kareler, sahne işaretçileri, zaman damgaları ve etiketleme ekleyerek yardımcı olabilir.
Önemli terimler
| Süre | Tanım |
|---|---|
| Yüz tanıma | Görüntülerde görünen yüzleri tanımlamak için görüntüleri analiz etme. Bu işlem Azure AI Yüz Tanıma API'si aracılığıyla uygulanır. |
| Kayıt | Tanınabilmeleri için şablon oluşturma için kişilerin görüntülerini kaydetme işlemi. Bir kişi kimlik doğrulaması için kullanılan bir doğrulama sistemine kaydolduğunda, şablonu da yoklama şablonuyla karşılaştıracak şablonu belirlemek için kullanılan birincil tanımlayıcıyla ilişkilendirilir. Bir kişinin nasıl göründüğündeki (örneğin gözlük takan ve gözlük takmayan) doğal varyasyonları temsil eden yüksek kaliteli görüntüler ve görüntüler, yüksek kaliteli kayıt şablonları oluşturur. |
| Şablon | Kayıtlı kişilerin görüntüleri, daha sonra yüz tanıma için kullanılan şablonlara dönüştürülür. Makine tarafından yorumlanabilir özellikler, bir kişinin şablonunu oluşturmak için bir kişinin bir veya daha fazla görüntüsünden ayıklanır. Kayıt veya yoklama görüntüleri Yüz Tanıma API'si tarafından depolanmaz ve özgün görüntüler bir şablona göre yeniden oluşturulamaz. Şablon kalitesi, sonuçlarınızda doğruluk açısından önemli bir belirleyicidir. |
Web portalı ile içgörü JSON'unu görüntüleme
Bir videoyu karşıya yükleyip dizine ekledikten sonra, web portalını kullanarak indirmek için JSON biçiminde içgörüler sağlanır.
- Kitaplık sekmesini seçin.
- Çalışmak istediğiniz medyayı seçin.
- İndir'i ve İçgörüler 'i (JSON) seçin. JSON dosyası yeni bir tarayıcı sekmesinde açılır.
- Örnek yanıtta açıklanan anahtar çiftini arayın.
API’yi kullanma
- Video Dizini Al isteğini kullanın. geçirmenizi
&includeSummarizedInsights=falseöneririz. - Örnek yanıtta açıklanan anahtar çiftlerini arayın.
Önemli
Kullanıcı arabirimindeki yüz algılamalarını gözden geçirdiğinizde, videoda görünen tüm yüzleri göremeyebilirsiniz. Yalnızca 0,5'ten fazla güvene sahip yüz gruplarını kullanıma sunarız ve yüzün değerinin en az 4 saniye veya yüzde 10'unu video_durationgöstermesi gerekir. Yalnızca bu koşullar karşılandığında yüzü kullanıcı arabiriminde ve Insights.json dosyasında gösteririz. Api'sini kullanarak yüz yapıt dosyasından her zaman tüm yüz örneklerini alabilirsiniz: https://api.videoindexer.ai/{location}/Accounts/{accountId}/Videos/{videoId}/ArtifactUrl[?Faces][&accessToken].
Örnek yanıt
"faces": [
{
"id": 1785,
"name": "Emily Tran",
"confidence": 0.7855,
"description": null,
"thumbnailId": "fd2720f7-b029-4e01-af44-3baf4720c531",
"knownPersonId": "92b25b4c-944f-4063-8ad4-f73492e42e6f",
"title": null,
"imageUrl": null,
"thumbnails": [
{
"id": "4d182b8c-2adf-48a2-a352-785e9fcd1fcf",
"fileName": "FaceInstanceThumbnail_4d182b8c-2adf-48a2-a352-785e9fcd1fcf.jpg",
"instances": [
{
"adjustedStart": "0:00:00",
"adjustedEnd": "0:00:00.033",
"start": "0:00:00",
"end": "0:00:00.033"
}
]
},
{
"id": "feff177b-dabf-4f03-acaf-3e5052c8be57",
"fileName": "FaceInstanceThumbnail_feff177b-dabf-4f03-acaf-3e5052c8be57.jpg",
"instances": [
{
"adjustedStart": "0:00:05",
"adjustedEnd": "0:00:05.033",
"start": "0:00:05",
"end": "0:00:05.033"
}
]
},
]
}
]
Önemli
Tüm VI özellikleri için saydamlık notunun genel bakışını okumak önemlidir. Her içgörüde kendi saydamlık notları da vardır:
Yüz algılama notları
Yüz algılama, sorumlu ve dikkatli kullanıldığında birçok sektör için bir araçtır. Başkalarının gizliliğine ve güvenliğine saygı duymanız ve yerel ve küresel düzenlemelere uymanız için şu kullanım yönergelerini izlemenizi öneririz:
- Sonuçların doğruluğunu dikkatle göz önünde bulundurun. Daha doğru algılamayı teşvik etmek için videonun kalitesini denetleyin. Düşük kaliteli video, sunulan içgörüleri etkileyebilir.
- Kolluk kuvvetleri için yüz algılama kullanıyorsanız sonuçları dikkatle gözden geçirin. Kişiler küçükse, oturuyorsa, çömeliyorsa veya nesneler ya da diğer kişiler tarafından engelleniyorsa algılanmayabilir. Adil ve yüksek kaliteli kararlar almak için yüz algılama tabanlı otomasyonu insan gözetimiyle birleştirin.
- Ciddi ve olumsuz etkileri olabilecek kararlar için yüz algılamayı kullanmayın. Yanlış çıkışı temel alan kararlar ciddi, olumsuz etkilere neden olabilir. Bireyler üzerinde ciddi etkilere neden olabilecek kararların insan tarafından gözden geçirilmesi önerilir.
Yüz algılama bileşenleri
Aşağıdaki tabloda, bir medya dosyasındaki görüntülerin yüz algılama yordamı sırasında nasıl işlendiği açıklanmaktadır:
| Bileşen | Tanım |
|---|---|
| Kaynak dosya | Kullanıcı dizin oluşturmak için kaynak dosyayı karşıya yükler. |
| Algılama ve toplama | Yüz algılayıcısı her çerçevedeki yüzleri tanımlar. Ardından yüzler toplanır ve gruplandırılır. |
| Tanıma | Ünlüler modeli, ünlüleri tanımak için toplanan grupları işler. Kendi kişi modelinizi oluşturduysanız, diğer kişileri tanımak için grupları da işler. Kişiler tanınmıyorsa Bilinmiyor1, Bilinmeyen2 vb. etiketlenmiştir. |
| Güvenilirlik değeri | İyi bilinen yüzler veya özelleştirilebilir listede tanımlanan yüzler için geçerli olduğunda, her etiketin tahmini güvenilirlik düzeyi 0 ile 1 arasında bir aralık olarak hesaplanır. Güvenilirlik puanı, sonucun doğruluğundaki kesinliği temsil eder. Örneğin, yüzde 82'lik kesinlik 0,82 puan olarak gösterilir. |