얼굴 감지 인사이트 가져오기
얼굴 감지
얼굴 감지는 미디어 파일에서 얼굴을 감지한 다음 유사한 얼굴의 인스턴스를 그룹으로 집계합니다.
얼굴 감지 인사이트는 썸네일과 각 얼굴의 이름 또는 ID를 포함하는 JSON 파일에 분류된 목록으로 생성됩니다. 웹 포털에서 얼굴의 썸네일을 선택하면 사람의 이름(인식된 경우), 사람이 나타나는 비디오의 백분율 및 유명인인 경우 사람의 전기와 같은 정보가 표시됩니다. 영상에서 그 사람이 등장하는 인스턴스 사이를 스크롤할 수도 있습니다.
유명 인사 인식 모델
유명인 인식 모델은 약 100만 명의 얼굴을 커버하며 일반적으로 요청되는 데이터 원본을 기반으로 합니다. Video Indexer가 유명 인사로 인식하지 못하는 얼굴은 감지되지만 이름 없는 상태로 남아 있습니다. 기본적으로 인식되지 않는 얼굴을 인식하도록 Video Indexer를 학습시키는 사용자 지정 사람 모델을 빌드할 수 있습니다.
Important
Microsoft Responsible AI 원칙을 지원하기 위해 얼굴 식별, 사용자 지정 및 유명인 인식 기능에 대한 액세스는 자격 및 사용 기준에 따라 제한됩니다. 얼굴 식별, 사용자 지정 및 유명인 인식 기능은 Microsoft 관리 고객 및 파트너가 사용할 수 있습니다. 액세스를 신청하려면 얼굴 인식 접수 양식을 사용하세요.
얼굴 감지 사용 사례
다음 목록에서는 얼굴 감지에 대한 일반적인 사용 사례의 예를 설명합니다.
- 특정 유명인에 대한 인사이트를 얻기 위해 조직 아카이브에서 특정 얼굴을 심층 검색하여 영화에서 배우가 등장하는 위치를 요약하거나 영상을 재사용합니다.
- 뉴스 에이전시 또는 스포츠 에이전시에서 특집 기사를 작성할 때 효율성이 향상됩니다. 예를 들어 조직 아카이브에서 유명인이나 축구 선수를 심층 검색하는 것이 있습니다.
- 비디오에 등장하는 얼굴을 사용하여 프로모션, 예고편 또는 하이라이트를 만듭니다. Video Indexer는 키 프레임, 장면 표식, 타임스탬프를 추가하고 레이블을 지정하여 콘텐츠 편집자가 수많은 파일을 검토하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있도록 지원합니다.
주요 용어
| 용어 | 정의 |
|---|---|
| 얼굴 인식 | 이미지를 분석하여 이미지에 표시되는 얼굴을 식별합니다. 이 프로세스는 Azure AI Face API를 통해 구현됩니다. |
| 등록 | 인식할 수 있도록 템플릿을 만들기 위해 개인의 이미지를 등록하는 프로세스입니다. 사용자가 인증에 사용되는 확인 시스템에 등록되면 해당 템플릿은 프로브 템플릿과 비교할 템플릿을 결정하는 데 사용되는 기본 식별자와도 연결됩니다. 고품질 이미지와 사람의 외모(예: 안경 착용 여부)의 자연스러운 변화를 나타내는 이미지'는 고품질 등록 템플릿을 생성합니다. |
| 템플릿 | 등록된 사람의 이미지는 서식 파일로 변환된 다음 얼굴 인식에 사용됩니다. 컴퓨터 해석 가능 기능은 개인의 하나 이상의 이미지에서 추출되어 해당 개인의 템플릿을 만듭니다. 등록 또는 프로브 이미지는 Face API에 의해 저장되지 않으며 원래 이미지는 템플릿에 따라 재구성할 수 없습니다. 템플릿 품질은 결과의 정확도를 결정하는 핵심 요소입니다. |
웹 포털을 사용하여 인사이트 JSON 보기
비디오를 업로드하고 인덱싱한 후에는 웹 포털을 사용하여 JSON 형식으로 인사이트를 다운로드할 수 있습니다.
- 라이브러리 탭을 선택합니다.
- 작업할 미디어를 선택합니다.
- 다운로드 및 인사이트(JSON)를 선택합니다. JSON 파일이 새 브라우저 탭에서 열립니다.
- 예제 응답에 설명된 키 쌍을 찾습니다.
API 사용
Important
UI에서 얼굴 감지를 검토할 때 비디오에 나타나는 얼굴 중 일부가 보이지 않을 수도 있습니다. 신뢰도가 0.5를 초과하는 얼굴 그룹만 노출하며 얼굴은 최소 4초 또는 video_duration 값의 10% 동안 나타나야 합니다. 이러한 조건이 충족되는 경우에만 UI와 Insights.json 파일에 얼굴이 표시됩니다. API(https://api.videoindexer.ai/{location}/Accounts/{accountId}/Videos/{videoId}/ArtifactUrl[?Faces][&accessToken])를 사용하면 언제든지 얼굴 아티팩트 파일에서 모든 얼굴 인스턴스를 검색할 수 있습니다.
예제 응답
"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"
}
]
},
]
}
]
Important
모든 VI 기능에 대한 투명도 참고 개요를 읽는 것이 중요합니다. 각 인사이트에는 자체의 투명성 메모도 있습니다.
얼굴 감지 정보
얼굴 감지는 책임감 있고 신중하게 사용되는 많은 산업용 도구입니다. 타인의 개인 정보 보호 및 안전을 존중하고 현지 및 글로벌 규정을 준수하려면 다음 사용 지침을 따르는 것이 좋습니다.
- 결과의 정확도를 신중하게 고려합니다. 보다 정확한 감지를 위해서는 비디오의 품질을 확인합니다. 품질이 낮은 비디오는 표시되는 인사이트에 영향을 줄 수 있습니다.
- 법 집행에 얼굴 감지를 사용하는 경우 결과를 주의 깊게 검토합니다. 사람 작거나, 앉아 있거나, 웅크렸거나, 물체나 다른 사람에 의해 가려진 경우 감지되지 않을 수 있습니다. 공정하고 고품질의 의사 결정을 보장하려면 얼굴 감지 기반 자동화와 인간 감독을 결합합니다.
- 심각하고 부정적인 영향을 미칠 수 있는 결정에는 얼굴 감지를 사용하지 않습니다. 잘못된 출력에 기반한 결정은 심각하고 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 개인에게 심각한 영향을 미칠 가능성이 있는 결정에 대해서는 사람의 검토를 포함하는 것이 좋습니다.
얼굴 감지 구성 요소
다음 표에서는 얼굴 감지 절차 중에 미디어 파일의 이미지가 처리되는 방식을 설명합니다.
| 구성 요소 | 정의 |
|---|---|
| 원본 파일 | 사용자는 인덱싱을 위해 원본 파일을 업로드합니다. |
| 검색 및 집계 | 얼굴 감지기는 각 프레임의 얼굴을 식별합니다. 그런 다음 얼굴이 집계되고 그룹화됩니다. |
| 인식 | 유명인 모델은 유명인을 인식하기 위해 집계된 그룹을 처리합니다. 자신만의 인물 모델을 만든 경우 다른 사람을 인식하기 위해 그룹도 처리합니다. 사람이 인식되지 않으면 Unknown1, Unknown2 등으로 레이블이 지정됩니다. |
| 신뢰도 값 | 잘 알려진 얼굴 또는 사용자 지정 가능 목록에서 식별된 얼굴에 적용할 수 있는 경우 각 레이블의 예상 신뢰도 수준은 0~1 범위로 계산됩니다. 신뢰도 점수는 결과의 정확도에 대한 확실성을 나타냅니다. 예를 들어 82% 확실성은 0.82 점수로 표시됩니다. |