Mendapatkan deteksi orang yang diamati dan wawasan wajah yang cocok
Deteksi orang yang diamati, wajah yang cocok, pakaian yang terdeteksi
Penting
Akses fitur identifikasi wajah, kustomisasi, dan pengenalan selebriti dibatasi berdasarkan kriteria kelayakan dan penggunaan untuk mendukung prinsip AI yang Bertanggung Jawab. Fitur identifikasi wajah, kustomisasi, dan pengenalan selebriti hanya tersedia untuk pelanggan dan mitra terkelola Microsoft. Gunakan formulir pengambilan Pengenalan Wajah untuk mengajukan akses.
Orang yang diamati mendeteksi dan mencocokkan wajah secara otomatis mendeteksi dan mencocokkan orang dalam file media. Orang yang diamati mendeteksi dan mencocokkan wajah dapat diatur untuk menampilkan wawasan tentang orang, pakaian mereka, dan jangka waktu yang tepat dari penampilan mereka.
Di portal web, wawasan yang dihasilkan ditampilkan dalam daftar yang dikategorikan di tab Insight, tab menyertakan gambar mini setiap orang dan ID mereka. Mengklik gambar mini seseorang menampilkan orang yang cocok (wajah yang sesuai dalam wawasan Orang). Wawasan juga dihasilkan dalam daftar yang dikategorikan dalam file JSON yang menyertakan ID thumbnail orang tersebut, persentase waktu yang muncul dalam file, tautan Wiki (jika mereka adalah selebriti) dan tingkat keyakinan.
Deteksi orang yang diamati, pakaian yang terdeteksi, dan kasus penggunaan wajah yang cocok
- Meningkatkan efisiensi dengan mencari orang yang cocok dalam arsip organisasi untuk wawasan tentang selebriti tertentu, misalnya saat membuat promo dan trailer.
- Peningkatan efisiensi saat membuat cerita fitur, misalnya, mencari orang yang mengenakan kemeja merah dalam arsip permainan sepak bola di agensi Berita atau Olahraga.
- Membuat ringkasan dari video panjang, seperti bukti pengadilan tentang penampilan orang tertentu dalam video, menggunakan ID yang sama dari orang yang terdeteksi.
- Mempelajari dan menganalisis tren dari waktu ke waktu, misalnya—bagaimana pelanggan bergerak melintasi lorong di pusat perbelanjaan atau berapa banyak waktu yang mereka habiskan di antrean kasir.
Wajah yang cocok dan fitur pakaian yang terdeteksi tersedia saat mengindeks file Anda dengan memilih preset pengindeksan Advanced ->Video + audio.
Menampilkan insight JSON dengan portal web
Setelah Anda mengunggah dan mengindeks video, wawasan tersedia dalam format JSON untuk diunduh menggunakan portal web.
- Pilih tab Pustaka .
- Pilih media yang ingin Anda kerjakan.
- Pilih Unduh dan Wawasan (JSON). File JSON terbuka di tab browser baru.
- Cari pasangan kunci yang dijelaskan dalam contoh respons.
Gunakan API
- Gunakan permintaan Dapatkan Indeks Video. Sebaiknya lewati
&includeSummarizedInsights=false. - Cari pasangan kunci yang dijelaskan dalam contoh respons.
Contoh tanggapan
"observedPeople": [
{
"id": 1,
"thumbnailId": "d09ad62e-e0a4-42e5-8ca9-9a640c686596",
"clothing": [
{
"id": 1,
"type": "sleeve",
"properties": {
"length": "short"
}
},
{
"id": 2,
"type": "pants",
"properties": {
"length": "short"
}
}
],
"matchingFace": {
"id": 1310,
"confidence": 0.3819
},
"instances": [
{
"adjustedStart": "0:00:34.8681666",
"adjustedEnd": "0:00:36.0026333",
"start": "0:00:34.8681666",
"end": "0:00:36.0026333"
},
{
"adjustedStart": "0:00:36.6699666",
"adjustedEnd": "0:00:36.7367",
"start": "0:00:36.6699666",
"end": "0:00:36.7367"
},
{
"adjustedStart": "0:00:37.2038333",
"adjustedEnd": "0:00:39.6729666",
"start": "0:00:37.2038333",
"end": "0:00:39.6729666"
}
]
}
]
Penting
Penting untuk membaca gambaran umum catatan transparansi untuk semua fitur VI. Setiap wawasan juga memiliki catatan transparansi sendiri:
Catatan deteksi orang yang diamati dan wajah yang cocok
- Orang umumnya tidak terdeteksi jika tampak kecil (tinggi orang minimum adalah 100 piksel).
- Ukuran bingkai maksimum adalah definisi tinggi penuh (FHD).
- Video berkualitas rendah (misalnya, kondisi pencahayaan gelap) dapat memengaruhi hasil deteksi.
- Kecepatan bingkai yang direkomendasikan setidaknya 30 FPS.
- Input video yang disarankan harus berisi hingga 10 orang dalam satu bingkai. Fitur ini dapat berfungsi dengan lebih banyak orang dalam satu bingkai, tetapi hasil deteksi mengambil hingga 10 orang dalam bingkai dengan keyakinan deteksi tertinggi.
- Orang dengan pakaian serupa: (misalnya, orang yang mengenakan seragam, pemain dalam permainan olahraga) dapat dideteksi sebagai orang yang sama dengan nomor ID yang sama.
- Obstruksi - mungkin ada kesalahan di mana ada penghalang (adegan/diri atau penghalang oleh orang lain).
- Pose: Trek mungkin dibagi karena pose yang berbeda (belakang/depan)
- Karena deteksi pakaian tergantung pada visibilitas tubuh orang tersebut, akurasinya lebih tinggi jika seseorang terlihat sepenuhnya. Mungkin ada kesalahan ketika seseorang tanpa pakaian. Dalam skenario ini atau lainnya dari visibilitas yang buruk, hasil mungkin diberikan seperti celana panjang dan rok atau gaun.
Komponen deteksi orang yang diamati dan wajah yang cocok
| Komponen | Definisi |
|---|---|
| File Sumber | Pengguna mengunggah file sumber untuk pengindeksan. |
| Detection | File media dilacak untuk mendeteksi orang yang diamati dan pakaian mereka. Misalnya, kemeja dengan lengan panjang, gaun atau celana panjang. Untuk terdeteksi, tubuh atas penuh orang tersebut harus muncul di media. |
| Pengelompokan lokal | Wajah yang diamati yang diidentifikasi difilter ke dalam grup lokal. Jika seseorang terdeteksi lebih dari sekali, instans wajah yang lebih diamati dibuat untuk orang ini. |
| Pencocokan dan klasifikasi | Instans orang yang diamati cocok dengan wajah. Jika ada selebriti yang dikenal, orang yang diamati diberi nama mereka. Sejumlah instans orang yang diamati dapat dicocokkan dengan wajah yang sama. |
| Nilai keyakinan | Estimasi tingkat keyakinan setiap orang yang diamati dihitung sebagai kisaran 0 hingga 1. Skor keyakinan mewakili kepastian dalam akurasi hasil. Misalnya, kepastian 82% direpresentasikan sebagai skor 0,82. |