Gözlemlenen kişi algılama ve eşleşen yüz içgörüleri alma
Gözlemlenen kişi algılama, eşleşen yüzler, algılanan kıyafetler
Önemli
Yüz belirleme, özelleştirme ve ünlü tanıma özelliklerine erişim, Sorumlu yapay zeka ilkelerimizi desteklemek için uygunluk ve kullanım ölçütlerine göre sınırlıdır. Yüz belirleme, özelleştirme ve ünlü tanıma özellikleri yalnızca Microsoft tarafından yönetilen müşteriler ve iş ortakları tarafından kullanılabilir. Erişim için başvurmak için Yüz Tanıma giriş formunu kullanın.
Gözlemlenen kişi algılama ve eşleşen yüzler, medya dosyalarındaki kişileri otomatik olarak algılar ve eşleştirilir. Gözlemlenen kişi algılama ve eşleşen yüzler, kişiler, giysileri ve görünüşlerinin tam zaman çerçevesi hakkında içgörüler görüntülemek için ayarlanabilir.
Web portalında, elde edilen içgörüler İçgörüler sekmesinde kategorilere ayrılmış bir listede görüntülenir; sekmede her kişinin ve kimliğinin küçük resmi bulunur. Bir kişinin küçük resmine tıklanması, eşleşen kişiyi (Kişiler içgörüsündeki ilgili yüz) görüntüler. İçgörüler ayrıca, kişinin küçük resim kimliğini, dosyada görünen süre yüzdesini, Wiki bağlantısını (ünlüyseler) ve güvenilirlik düzeyini içeren bir JSON dosyasında kategorilere ayrılmış bir listede oluşturulur.
Gözlemlenen kişi algılama, algılanan giyim ve eşleştirilmiş yüz kullanım örnekleri
- Örneğin tanıtımlar ve fragmanlar oluştururken belirli ünlülerle ilgili içgörüler için kuruluş arşivlerinde eşleşen kişileri derinlemesine arayarak verimliliği artırma.
- Özellik hikayeleri oluştururken, örneğin bir Haber veya Spor ajansındaki bir futbol maçının arşivlerinde kırmızı gömlek giyen kişileri ararken verimliliğin artırılması.
- Algılanan kişinin kimliğini kullanarak, belirli bir kişinin videodaki görünümünün mahkeme kanıtı gibi uzun bir videonun özetini oluşturun.
- Zaman içindeki eğilimleri öğrenin ve analiz edin, örneğin müşterilerin alışveriş merkezindeki koridorlarda nasıl gezindiklerini veya ödeme hatlarında ne kadar zaman geçirdiklerini öğrenin.
Eşleştirilen yüzler ve algılanan giyim özellikleri, Gelişmiş ->Video + ses dizin oluşturma ön ayarını seçerek dosyanızı dizine eklerken kullanılabilir.
Web portalı ile içgörü JSON'unu görüntüleme
Bir videoyu karşıya yükleyip dizine ekledikten sonra, web portalını kullanarak indirmek için JSON biçiminde içgörüler sağlanır.
- Kitaplık sekmesini seçin.
- Çalışmak istediğiniz medyayı seçin.
- İndir'i ve İçgörüler 'i (JSON) seçin. JSON dosyası yeni bir tarayıcı sekmesinde açılır.
- Örnek yanıtta açıklanan anahtar çiftini arayın.
API’yi kullanma
- Video Dizini Al isteğini kullanın. geçirmenizi
&includeSummarizedInsights=falseöneririz. - Örnek yanıtta açıklanan anahtar çiftlerini arayın.
Örnek yanıt
"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"
}
]
}
]
Önemli
Tüm VI özellikleri için saydamlık notunun genel bakışını okumak önemlidir. Her içgörüde kendi saydamlık notları da vardır:
Gözlemlenen kişi algılama ve eşleşen yüz notları
- Kişiler genellikle küçük görünürse algılanmaz (minimum kişi yüksekliği 100 pikseldir).
- Maksimum çerçeve boyutu tam yüksek tanımlıdır (FHD).
- Düşük kaliteli video (örneğin, koyu aydınlatma koşulları) algılama sonuçlarını etkileyebilir.
- Önerilen kare hızı en az 30 FPS.
- Önerilen video girişi tek bir karede en fazla 10 kişi içermelidir. Özellik tek bir çerçevede daha fazla kişiyle çalışabilir, ancak algılama sonucu, algılama en yüksek güvene sahip bir çerçevede en fazla 10 kişi alır.
- Benzer kıyafetlere sahip kişiler: (örneğin, insanlar üniforma giyiyor, spor oyunlarındaki oyuncular) aynı kimlik numarasına sahip aynı kişi olarak algılanabilir.
- Tıkanıklık – engellerin (sahne/benlik veya diğer kişiler tarafından engellenmesi) olduğu hatalar olabilir.
- Poz: Farklı pozlar (arka/ön) nedeniyle parçalar bölünebilir
- Giyim algılama, kişinin vücudunun görünürlüğüne bağlı olduğundan, bir kişi tam olarak görünür durumdaysa doğruluk daha yüksektir. Bir kişi kıyafetsiz olduğunda hatalar olabilir. Bu senaryoda veya düşük görünürlükte olan diğer kişilere uzun pantolon, etek veya elbise gibi sonuçlar verilebilir.
Gözlemlenen kişi algılama ve eşleşen yüz bileşenleri
| Bileşen | Tanım |
|---|---|
| Kaynak dosya | Kullanıcı dizin oluşturmak için kaynak dosyayı karşıya yükler. |
| Detection | Gözlemlenen kişileri ve giysilerini algılamak için medya dosyası izlenir. Örneğin, uzun kollu, elbiseli veya uzun pantolonlu gömlek. Algılanması için, kişinin tam üst gövdesinin medyada görünmesi gerekir. |
| Yerel gruplandırma | Tanımlanan gözlemlenen yüzler yerel gruplar halinde filtrelenir. Bir kişi birden çok kez algılanırsa, bu kişi için daha fazla gözlemlenen yüz örneği oluşturulur. |
| Eşleştirme ve sınıflandırma | Gözlemlenen kişi örnekleri yüzlerle eşleştirilir. Bilinen bir ünlü varsa, gözlemlenen kişiye adı verilir. Herhangi bir sayıda gözlemlenen kişi örneği aynı yüzle eşleştirilebilir. |
| Güvenilirlik değeri | Gözlemlenen her kişinin tahmini güvenilirlik düzeyi 0 ile 1 arasında bir aralık olarak hesaplanır. Güvenilirlik puanı, sonucun doğruluğundaki kesinliği temsil eder. Örneğin, %82'lik bir kesinlik 0,82 puanı olarak gösterilir. |