Få identifiering av observerade personer och matchande ansiktsinsikter
Upptäckta personer, matchade ansikten, upptäckta kläder
Viktigt!
Åtkomst till funktioner för ansiktsidentifiering, anpassning och kändisigenkänning är begränsad baserat på berättigande- och användningskriterier för att stödja våra principer för ansvarsfull AI. Funktioner för ansiktsidentifiering, anpassning och kändisigenkänning är endast tillgängliga för Microsofts hanterade kunder och partner. Använd formuläret ansiktsigenkänning för att ansöka om åtkomst.
Observerad personidentifiering och matchade ansikten identifierar och matchar automatiskt personer i mediefiler. Observerad personidentifiering och matchade ansikten kan ställas in för att visa insikter om människor, deras kläder och den exakta tidsramen för deras utseende.
I webbportalen visas de resulterande insikterna i en kategoriserad lista på fliken Insikter, fliken innehåller en miniatyrbild av varje person och deras ID. När du klickar på miniatyrbilden för en person visas den matchade personen (motsvarande ansikte i personinsikten). Insikter genereras också i en kategoriserad lista i en JSON-fil som innehåller personens miniatyr-ID, procentandelen tid som visas i filen, Wiki-länk (om de är en kändis) och förtroendenivå.
Observerad personidentifiering, upptäckta kläder och matchade ansikten användningsfall
- Förbättra effektiviteten genom djupsökning efter matchade personer i organisationens arkiv för att få insikter om specifika kändisar, till exempel när du skapar kampanjer och trailers.
- Förbättrad effektivitet när du skapar funktionsberättelser, till exempel att söka efter personer som bär en röd skjorta i arkiven för en fotbollsmatch på en nyhets- eller sportbyrå.
- Skapa en sammanfattning av en lång video, till exempel domstolsbevis för en specifik persons utseende i en video, med samma identifierade persons ID.
- Lär dig och analysera trender över tid, till exempel hur kunder rör sig över gångar i ett köpcentrum eller hur mycket tid de spenderar i utcheckningslinjer.
De matchade ansiktena och identifierade klädfunktionerna är tillgängliga när du indexerar filen genom att välja förinställningen Avancerad ->Video + ljudindexering .
Visa insikts-JSON med webbportalen
När du har laddat upp och indexerat en video är insikter tillgängliga i JSON-format för nedladdning med hjälp av webbportalen.
- Välj fliken Bibliotek .
- Välj media som du vill arbeta med.
- Välj Ladda ned och Insikter (JSON). JSON-filen öppnas på en ny webbläsarflik.
- Leta efter nyckelparet som beskrivs i exempelsvaret.
Använda API:et
- Använd begäran hämta videoindex. Vi rekommenderar att du skickar
&includeSummarizedInsights=false. - Leta efter nyckelparen som beskrivs i exempelsvaret.
Exempelsvar
"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"
}
]
}
]
Viktigt!
Det är viktigt att läsa översikten över transparensanteckningen för alla VI-funktioner. Varje insikt har också egna transparensanteckningar:
Observerad personidentifiering och matchade ansiktsanteckningar
- Personer identifieras vanligtvis inte om de verkar små (minsta personhöjd är 100 bildpunkter).
- Maximal ramstorlek är full hd (FHD).
- Video av låg kvalitet (till exempel mörka ljusförhållanden) kan påverka identifieringsresultatet.
- Rekommenderad bildfrekvens på minst 30 FPS.
- Rekommenderade videoindata bör innehålla upp till 10 personer i en enda ram. Funktionen kan fungera med fler personer i en enda ram, men identifieringsresultatet hämtar upp till 10 personer i en ram med högsta förtroende för identifieringen.
- Personer med liknande kläder: (till exempel personer bär uniformer, spelare i sportspel) kan upptäckas som samma person med samma ID-nummer.
- Obstruktion – det kan finnas fel där det finns hinder (scen/själv eller hinder av andra människor).
- Pose: Spåren kan delas på grund av olika poser (bak/fram)
- Eftersom klädidentifiering är beroende av personens kropps synlighet är noggrannheten högre om en person är fullt synlig. Det kan finnas fel när en person är utan kläder. I det här scenariot eller andra med dålig synlighet kan resultat ges som långbyxor och kjol eller klänning.
Identifiering av observerade personer och matchande ansiktskomponenter
| Komponent | Definition |
|---|---|
| Källfil | Användaren laddar upp källfilen för indexering. |
| Detection | Mediefilen spåras för att identifiera observerade personer och deras kläder. Till exempel skjorta med långa ärmar, klänning eller långa byxor. För att identifieras måste personens hela överkropp visas i mediet. |
| Lokal gruppering | De identifierade observerade ansiktena filtreras i lokala grupper. Om en person identifieras mer än en gång skapas fler observerade ansikten för den här personen. |
| Matchning och klassificering | De observerade personinstanserna matchas med ansikten. Om det finns en känd kändis får den observerade personen sitt namn. Valfritt antal observerade personinstanser kan matchas med samma ansikte. |
| Konfidensvärde | Den uppskattade konfidensnivån för varje observerad person beräknas som ett intervall på 0 till 1. Konfidenspoängen representerar säkerheten i resultatets noggrannhet. Till exempel representeras en säkerhet på 82 % som 0,82 poäng. |