얼굴 인식

이 문서에서는 얼굴 인식의 개념, 관련 작업 및 기본 데이터 구조를 설명합니다. 대체로 얼굴 인식은 얼굴로 개인을 확인하거나 식별하는 프로세스입니다. 얼굴 인식은 기업 및 앱이 (원격) 사용자가 자신이 주장하는 사람인지 확인하는 데 사용할 수 있는 식별 시나리오를 구현하는 데 중요합니다.

Vision Studio를 사용하여 빠르고 쉽게 얼굴 인식 기능을 사용해 볼 수 있습니다.

Vision Studio 사용해 보기

얼굴 인식 작업

주의

Face 서비스 액세스는 책임 있는 AI 원칙을 지원하기 위해 자격 및 사용 기준에 따라 제한됩니다. Face 서비스는 Microsoft 관리 고객 및 파트너만 사용할 수 있습니다. 얼굴 인식 접수 양식을 사용하여 액세스를 적용합니다. 자세한 내용은 얼굴 제한 액세스 페이지를 참조하세요.

PersonGroup 만들기 및 학습

일치하는 사용자 집합을 저장하려면 PersonGroup 또는 LargePersonGroup 을 만들어야 합니다. PersonGroups는 개인 개체를 보유 하며, 각 개체는 개인을 나타내며 해당 사용자에 속한 얼굴 데이터 집합을 보유합니다.

학습 작업은 얼굴 데이터 비교에 사용할 데이터 집합을 준비합니다.

Identification(식별)

식별 작업은 하나 이상의 원본 얼굴 ID(DetectedFace 또는 PersistedFace 개체)와 PersonGroup 또는 LargePersonGroup을 사용합니다. 각 원본 얼굴이 속할 수 있는 Person 개체의 목록을 반환합니다. 반환된 Person 개체는 예측 신뢰도 값을 갖는 후보 개체로 래핑됩니다.

확인

확인 작업은 단일 얼굴 ID(DetectedFace 또는 PersistedFace 개체)와 Person 개체를 사용합니다. 그것은 얼굴이 같은 사람에 속하는지 여부를 결정합니다. 확인은 일대일 일치이며 식별 API 호출의 결과에 대한 최종 검사 사용할 수 있습니다. 그러나 필요에 따라 후보 Person이 속한 PersonGroup을 전달하여 API 성능을 향상시킬 수 있습니다.

관련 데이터 구조

인식 작업은 다음과 기본 데이터 구조를 사용합니다. 이러한 개체는 클라우드에 저장되며 ID 문자열에서 참조할 수 있습니다. ID 문자열은 구독 내에서 항상 고유하지만 이름 필드는 중복될 수 있습니다.

얼굴 인식 데이터 구조 가이드를 참조하세요.

입력 요구 사항

다음 팁을 사용하여 입력 이미지가 가장 정확한 인식 결과를 제공하는지 확인합니다.

• 지원되는 입력 이미지 형식은 JPEG, PNG, GIF(첫 번째 프레임), BMP입니다.
• 이미지 파일 크기는 6MB를 넘지 않아야 합니다.

• 일부 얼굴은 다음과 같은 사진 구성으로 인해 인식되지 않을 수 있습니다.
  • 극단적인 조명(예: 심한 역광)이 있는 이미지
  • 한쪽 또는 양쪽 눈을 가리는 장애물
  • 머리카락 유형 또는 수염의 차이
  • 나이로 인한 얼굴 외모의 변화
  • 극단적인 표정

• 이미지에서 얼굴 인식을 시도할 수 있는 품질이 충분한지 여부에 대한 일반적인 지침으로 적용 가능한 검색 모델을 사용할 때 얼굴 감지 작업에서 특성을 활용할 qualityForRecognition 수 있습니다. 식별 시나리오에는 사람 등록 및 품질 이상을 "medium" 위해 품질 이미지만 "high" 권장됩니다.

다음 단계

이제 얼굴 인식 개념에 익숙해졌으므로 학습된 PersonGroup에 대해 얼굴을 식별하는 스크립트를 작성합니다.

• Face 빠른 시작