Mulai menggunakan analisis wajah di Azure

  • 4 menit

Microsoft Azure menyediakan beberapa layanan Azure AI yang dapat Anda gunakan untuk mendeteksi dan menganalisis wajah, termasuk:

  • Azure AI Vision, yang menawarkan deteksi wajah dan beberapa analisis wajah dasar, seperti mengembalikan koordinat kotak pembatas di sekitar gambar.
  • Azure AI Video Indexer, yang dapat Anda gunakan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi wajah dalam video.
  • Azure AI Face, yang menawarkan algoritma bawaan yang dapat mendeteksi, mengenali, dan menganalisis wajah.

Dari jumlah tersebut, Face menawarkan jangkauan terluas dari kemampuan analisis wajah.

Layanan Azure AI Face

Layanan Azure AI Face dapat mengembalikan koordinat persegi panjang untuk setiap wajah manusia yang ditemukan dalam gambar, serta serangkaian atribut terkait:

  • Aksesoris: menunjukkan apakah wajah yang diberikan memiliki aksesori. Atribut ini menampilkan kemungkinan aksesori termasuk hiasan kepala, kacamata, dan topeng, dengan skor keyakinan antara nol dan satu untuk setiap aksesori.
  • Kabur: seberapa kabur wajah, yang dapat menjadi indikasi seberapa besar kemungkinan wajah menjadi fokus utama gambar.
  • Paparan: seperti apakah gambar kurang diekspos atau diekspos. Ini berlaku untuk wajah dalam gambar dan bukan paparan gambar secara keseluruhan.
  • Kacamata: apakah orang tersebut mengenakan kacamata atau tidak.
  • Pose kepala: orientasi wajah dalam ruang 3D.
  • Masker: menunjukkan apakah wajah mengenakan masker.
  • Kebisingan: mengacu pada kebisingan visual dalam gambar. Jika Anda sudah mengambil foto dengan pengaturan ISO tinggi untuk keadaan yang lebih gelap, Anda akan melihat kebisingan ini dalam gambar. Gambar terlihat beruban atau penuh titik-titik kecil yang membuat gambar kurang jelas.
  • Oklusi: menentukan apakah mungkin ada objek yang memblokir wajah dalam gambar.
  • Kualitas Untuk Pengenalan: peringkat tinggi, sedang, atau rendah yang mencerminkan apakah gambar memiliki kualitas yang memadai untuk mencoba pengenalan wajah.

Penggunaan AI yang Bertanggung Jawab

Penting

Untuk mendukung Standar AI Yang Bertanggung Jawab Microsoft, Azure AI Face dan Azure AI Vision memiliki kebijakan Akses Terbatas.

Siapa pun dapat menggunakan layanan Face untuk:

  • Mendeteksi lokasi wajah dalam gambar.
  • Tentukan apakah seseorang mengenakan kacamata.
  • Tentukan apakah ada oklusi, kabur, kebisingan, atau paparan atas/bawah untuk salah satu wajah.
  • Mengembalikan koordinat pose kepala untuk setiap wajah dalam gambar.

Kebijakan Akses Terbatas mengharuskan pelanggan mengirimkan formulir asupan untuk mengakses kemampuan layanan Azure AI Face tambahan termasuk:

  • Verifikasi wajah: kemampuan untuk membandingkan wajah untuk kesamaan.
  • Identifikasi wajah: kemampuan untuk mengidentifikasi individu bernama dalam gambar.
  • Deteksi keakuratan: kemampuan untuk mendeteksi dan mengurangi instans konten berulang dan/atau perilaku yang menunjukkan pelanggaran kebijakan (misalnya seperti jika aliran video input nyata atau palsu).

Sumber daya Azure untuk Face

Untuk menggunakan layanan Face, Anda harus membuat salah satu jenis sumber daya berikut di langganan Azure Anda:

  • Wajah: Gunakan jenis sumber daya khusus ini jika Anda tidak ingin menggunakan layanan Azure AI lainnya, atau jika Anda ingin melacak pemanfaatan dan biaya untuk Face secara terpisah.
  • Layanan Azure AI: Sumber daya umum yang menyertakan Azure AI Face bersama dengan banyak layanan Azure AI lainnya seperti Azure AI Content Safety, Azure AI Language, dan lainnya. Gunakan jenis sumber daya ini jika Anda berencana menggunakan beberapa layanan Azure AI dan ingin menyederhanakan administrasi dan pengembangan.

Tips untuk hasil yang lebih akurat

Ada beberapa pertimbangan yang dapat membantu meningkatkan akurasi deteksi dalam gambar:

  • Format gambar - gambar yang didukung adalah JPEG, PNG, GIF, dan BMP.
  • Ukuran file - 6 MB atau lebih kecil.
  • Rentang ukuran wajah - dari 36 x 36 piksel hingga 4096 x 4096 piksel. Wajah yang lebih kecil atau lebih besar tidak akan terdeteksi.
  • Masalah lain - deteksi wajah dapat terganggu oleh sudut wajah ekstrem, pencahayaan ekstrem, dan oklusi (objek yang memblokir wajah seperti tangan).