Co je služba Azure AI Face?
Služba Azure AI Face poskytuje algoritmy AI, které rozpoznávají, rozpoznávají a analyzují lidské tváře na obrázcích. Software pro rozpoznávání obličeje je důležitý v mnoha různých scénářích, jako je identifikace, bezdotykové řízení přístupu a rozmazaná tvář pro ochranu osobních údajů.
Službu Rozpoznávání tváře můžete použít prostřednictvím sady SDK klientské knihovny nebo přímým voláním rozhraní REST API. Začněte podle tohoto rychlého startu.
Nebo si můžete vyzkoušet funkce služby Rozpoznávání tváře rychle a snadno v prohlížeči pomocí nástroje Vision Studio.
Upozornění
Přístup ke službě Rozpoznávání tváře je omezený na základě kritérií způsobilosti a použití, aby bylo možné podporovat naše zásady zodpovědné umělé inteligence. Služba Rozpoznávání tváře je dostupná jenom pro zákazníky a partnery spravované Microsoftem. Pro přístup použijte formulář pro příjem rozpoznávání tváře. Další informace najdete na stránce s omezeným přístupem k tváři.
Tato dokumentace obsahuje následující typy článků:
- Rychlé starty jsou podrobné pokyny, které umožňují volat službu a získat výsledky za krátkou dobu.
- Návody obsahují pokyny pro používání služby konkrétnějšími nebo přizpůsobenými způsoby.
- Koncepční články poskytují podrobné vysvětlení funkcí a funkcí služby.
- Kurzy jsou delší příručky , které ukazují, jak tuto službu používat jako součást v širších obchodních řešeních.
Pokud chcete strukturovanější přístup, postupujte podle modulu Školení pro rozpoznávání tváře.
Příklady případů použití
Ověření identity uživatele: Ověřte osobu proti důvěryhodnému obrázku tváře. Toto ověření se dá použít k udělení přístupu k digitálním nebo fyzickým vlastnostem, jako je bankovní účet, přístup k budově atd. Ve většině případů může důvěryhodný obrázek tváře pocházet z id vydaného vládou, jako je cestovní pas nebo řidičská licence, nebo může pocházet z fotky pořízené osobně. Během ověřování může detekce živé aktivity hrát důležitou roli při ověřování, že obrázek pochází od skutečné osoby, nikoli vytištěné fotky nebo masky. Další podrobnosti o ověření pomocí živého prostředí najdete v kurzu liveness. Pokud chcete ověřit identitu bez aktivity, postupujte podle rychlého startu.
Detekce živé aktivity: Detekce živé aktivity je antipoofingová funkce, která kontroluje, jestli je uživatel fyzicky přítomný před kamerou. Používá se k zabránění útokům na falšování identity pomocí tištěné fotky, videa nebo 3D masky tváře uživatele. Kurz Liveness
Bezdotykové řízení přístupu: V porovnání s dnešními metodami, jako jsou karty nebo lístky, identifikace obličeje umožňuje lepší možnosti řízení přístupu a zároveň snižuje hygienická a bezpečnostní rizika při sdílení karet, ztrátě nebo krádeži. Rozpoznávání obličeje pomáhá při check-inu člověkem ve smyčce pro check-in na letištích, stadionech, zábavních parkech, budovách, recepčních terminálech v kancelářích, nemocnicích, posilovnách, klubech nebo školách.
Redaction face redaction: Redact or blured faces of people recorded in a video to protect their privacy.
Upozorňující
11. června 2020 Microsoft oznámil, že nebude prodávat technologii rozpoznávání tváří policejním oddělením v USA, dokud nebude zavedena přísná regulace založená na lidských právech. Zákazníci proto nemusí používat funkce rozpoznávání obličeje ani funkce zahrnuté ve službách Azure, jako je rozpoznávání tváře nebo Video Indexer, pokud je zákazník nebo povoluje používání těchto služeb policejním oddělením v USA. Když vytvoříte nový prostředek pro rozpoznávání tváře, musíte na webu Azure Portal potvrdit a odsouhlasit, že službu nebudete používat v USA ani pro policejní oddělení a že jste si prošli dokumentaci k zodpovědné umělé inteligenci a tuto službu použijete v souladu s ní.
Detekce a analýza tváří
Rozpoznávání tváře se vyžaduje jako první krok ve všech ostatních scénářích. Rozhraní DETECT API rozpozná lidské tváře na obrázku a vrátí souřadnice obdélníku jejich umístění. Vrátí také jedinečné ID, které představuje uložená data tváře. Používá se v pozdějších operacích k identifikaci nebo ověření tváří.
Volitelně může detekce tváře extrahovat sadu atributů souvisejících s tváří, jako je pozice hlavy, věk, emoce, vlasy na obličeji a brýle. Tyto atributy jsou obecné předpovědi, nikoli skutečné klasifikace. Některé atributy jsou užitečné k zajištění toho, aby vaše aplikace dostávala vysoce kvalitní data o rozpoznávání tváře, když se uživatelé přidají do služby Rozpoznávání tváře. Aplikace může například uživatelům doporučit, aby si sundala sluneční brýle, pokud mají sluneční brýle.
Upozornění
Společnost Microsoft vyřadila možnosti rozpoznávání obličeje, které se dají použít k odvozování emocionálních stavů a atributů identity, které mohou v případě zneužití podléhat stereotypům, diskriminaci nebo nespravedlivému odepření služeb. Patří mezi ně funkce, které predikují emoce, pohlaví, věk, úsměv, vlasy a make-up. Další informace o tomto rozhodnutí najdete tady.
Další informace o detekci a analýze tváří najdete v článku Koncepty rozpoznávání tváře. Podívejte se také na referenční dokumentaci k rozhraní API Pro detekci.
Rozpoznávání tváře můžete rychle a snadno vyzkoušet v prohlížeči pomocí nástroje Vision Studio.
Detekce živé aktivity
Důležité
Klientské sady SDK pro rozpoznávání tváře jsou vrátnou funkcí. Musíte požádat o přístup k funkci liveness vyplněním formuláře pro příjem rozpoznávání tváře. Po udělení přístupu k předplatnému Azure si můžete stáhnout sadu SDK pro rozpoznávání tváře.
Rozpoznávání živé tváře se dá použít k určení, jestli je tvář ve vstupním video streamu skutečná (živá) nebo falešná (falšování). Jedná se o zásadní stavební blok v biometrickém ověřovacím systému, který brání útokům na falšování identity od imposterů, kteří se snaží získat přístup k systému pomocí fotografie, videa, masky nebo jiných prostředků k zosobnění jiné osoby.
Cílem detekce aktivity je zajistit, aby systém pracoval s fyzicky přítomným živým člověkem v době ověřování. Tyto systémy jsou stále důležitější díky nárůstu digitálních financí, řízení vzdáleného přístupu a procesů online ověřování identit.
Řešení detekce živě se úspěšně brání nejrůznějším typům falšování od papírových výtisků, 2d/3d masek a falšování prezentací na telefonech a přenosných počítačích. Detekce živého života je aktivní oblastí výzkumu, kdy se průběžně vylepšují stále sofistikovanější útoky na falšování identity v průběhu času. Pro klienta a komponenty služby se postupně nasadí průběžná vylepšení, protože celkové řešení bude pro nové typy útoků robustnější.
Naše řešení detekce živé aktivity splňuje dodržování předpisů iso/IEC 30107-3 pro iBeta Level 1 a 2.
Kurz
- Koncepty kurzu rozpoznávání tváře
- Monitorování zneužití
Referenční dokumentace k sadě SDK pro rozpoznávání tváře:
a rozpoznání obličeje
Moderní podniky a aplikace můžou používat technologie rozpoznávání tváře, včetně ověřování tváře (párování 1:1) a identifikace tváře (párování 1:N), aby bylo možné ověřit, že uživatel je tím, za koho se tvrdí.
Důležité
Pokud ke zpracování biometrických údajů používáte produkty nebo služby Společnosti Microsoft, zodpovídáte za: (i) poskytování oznámení subjektům údajů, včetně doby uchovávání informací a zničení; ii) získání souhlasu subjektů údajů; a (iii) odstranění biometrických údajů podle příslušných požadavků na ochranu údajů. "Biometrické údaje" budou mít význam stanovený v článku 4 GDPR a v případě potřeby ekvivalentní podmínky v jiných požadavcích na ochranu údajů. Související informace najdete v tématu Data a Ochrana osobních údajů pro rozpoznávání tváře.
Identifikace
Identifikace tváře může adresovat "1:N" párování jedné tváře na obrázku se sadou tváří v zabezpečeném úložišti. Porovnávání kandidátů se vrátí na základě toho, jak přesně odpovídají jejich datům tváře. Tento scénář se používá při udělování přístupu k určité skupině lidí nebo ověřování uživatele zařízení na budově nebo na letišti.
Následující obrázek ukazuje příklad databáze s názvem "myfriends". Každá skupina může obsahovat až 1 milion různých objektů osob. Každý objekt osob může registrovat až 248 tváří.
Jakmile vytvoříte a vytrénujete skupinu, můžete provést identifikaci proti skupině s novou rozpoznanou tváří. Pokud se tvář identifikuje jako jedna z osob ve skupině, pak se tento objekt osob vrátí.
Ověření
Operace ověření odpoví na otázku"Do těchto dvou tváří patří stejné osobě?".
Ověření je také "1:1" odpovídající tváři na obrázku s jednou tváří ze zabezpečeného úložiště nebo fotky, abyste ověřili, že jsou stejní. Ověření se dá použít pro řízení přístupu, jako je například bankovní aplikace, která uživatelům umožňuje vzdáleně otevřít úvěrový účet tím, že si ho pořídí nový obrázek a pošle ho s obrázkem svého ID fotky. Dá se také použít jako konečná kontrola výsledků volání rozhraní API pro identifikaci.
Další informace o rozpoznávání tváře najdete v průvodci koncepty rozpoznávání tváře nebo referenční dokumentaci k rozhraní API pro identifikaci a ověření .
Vyhledání podobných tváří
Operace Najít podobné provede porovnávání tváří mezi cílovou tváří a sadou kandidátských tváří a najde menší sadu tváří, které vypadají podobně jako cílová tvář. To je užitečné při hledání tváří podle obrázku.
Služba podporuje dva pracovní režimy, matchPerson a matchFace. Režim matchPerson vrátí podobné tváře po filtrování pro stejnou osobu pomocí rozhraní API pro ověření. Režim matchFace ignoruje filtr stejné osoby. Vrátí seznam podobnýchkandidátch
Následující příklad ukazuje cílovou tvář:
A tyto obrázky jsou kandidátské tváře:
Pokud chcete najít čtyři podobné tváře, vrátí režim matchPerson A a B, které zobrazují stejnou osobu jako cílová tvář. Režim matchFace vrátí A, B, C a D, což jsou přesně čtyři kandidáti, i když někteří nejsou stejní osoba jako cíl nebo mají nízkou podobnost. Další informace najdete v průvodci koncepty rozpoznávání obličeje nebo referenční dokumentaci k rozhraní FIND SIMILAR API .
Seskupovat tváře
Operace Skupina rozdělí sadu neznámých tváří do několika menších skupin na základě podobnosti. Každá skupina je vlastní disjunktní podmnožina původní sady tváří. Vrátí také jedno pole "messyGroup", které obsahuje ID tváří, pro které nebyly nalezeny žádné podobnosti.
Všechny tváře ve vrácené skupině budou pravděpodobně patřit stejné osobě, ale pro jednu osobu může existovat několik různých skupin. Tyto skupiny se odlišují jiným faktorem, například výrazem. Další informace najdete v průvodci koncepty rozpoznávání obličeje nebo referenční dokumentaci k rozhraní API skupiny.
Požadavky na vstup
Obecné požadavky na vstup obrázku:
- Podporované vstupní formáty obrázků jsou JPEG, PNG, GIF (první snímek), BMP.
- Velikost souboru obrázku by neměla být větší než 6 MB.
Požadavky na vstup pro detekci tváří:
- Minimální zjistitelná velikost tváře je 36 × 36 pixelů na obrázku, který není větší než 1920 × 1080 pixelů. Obrázky s většími než 1920 x 1080 pixely mají proporcionálně větší minimální velikost obličeje. Zmenšení velikosti tváře může způsobit, že se některé tváře nezjistí, i když jsou větší než minimální zjistitelná velikost tváře.
- Maximální zjistitelná velikost obličeje je 4096 × 4096 pixelů.
- Tváře mimo rozsah velikosti 36 x 36 až 4096 x 4096 pixelů nebudou rozpoznány.
Požadavky na vstup pro rozpoznávání tváře:
- Některé tváře nemusí být rozpoznány kvůli složení fotek, například:
- Obrázky s extrémním osvětlením, například těžkým podsvícením.
- Obstrukce, které blokují jeden nebo oba oči.
- Rozdíly v typu vlasů nebo obličejových vlasech.
- Změny vzhledu obličeje z důvodu věku.
- Extrémní výrazy obličeje.
Ochrana osobních údajů a zabezpečení dat
Stejně jako u všech prostředků služeb Azure AI musí vývojáři, kteří používají službu Rozpoznávání tváře, vědět o zásadách Microsoftu na zákaznických datech. Další informace najdete na stránce služeb Azure AI v Centru zabezpečení Microsoftu.
Další kroky
Postupujte podle rychlého startu a naprogramujte základní komponenty aplikace pro rozpoznávání tváře v jazyce podle vašeho výběru.