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使用图像分析 3.2 进行人脸检测

  • 项目

图像分析 3.2 可检测图像中的人脸，并为每个检测到的人脸生成矩形坐标。

注意

专用 Azure AI 人脸服务也提供此功能。 可使用该替代方案了解有关人脸分析（包括人脸识别和头部姿势检测）的详细信息。

注意

Microsoft 已停用或限制面部识别功能，这些功能可用于尝试推断情感状态和标识属性，如果滥用，可能会使人们遭受刻板印象、歧视或受到不公平的拒绝服务攻击。 已停用的功能包括情感和性别识别。 受限的功能包括年龄、微笑、面部毛发、头发和化妆识别。 如果在某个负责任用例中，使用任何受限功能对你有益，请向 Azure 人脸 API 部门发送电子邮件。 在此处阅读有关此决定的更多信息。

人脸检测示例

以下示例演示了分析 API 为包含单个人脸的图像返回的 JSON 响应。

视觉分析女士屋顶人脸

{
    "faces": [
        {
            "age": 23,
            "gender": "Female",
            "faceRectangle": {
                "top": 45,
                "left": 194,
                "width": 44,
                "height": 44
            }
        }
    ],
    "requestId": "8439ba87-de65-441b-a0f1-c85913157ecd",
    "metadata": {
        "height": 200,
        "width": 300,
        "format": "Png"
    }
}

第二个示例演示了为包含多个人脸的图像返回的 JSON 响应。

视觉分析家庭照片中的人脸

{
    "faces": [
        {
            "age": 11,
            "gender": "Male",
            "faceRectangle": {
                "top": 62,
                "left": 22,
                "width": 45,
                "height": 45
            }
        },
        {
            "age": 11,
            "gender": "Female",
            "faceRectangle": {
                "top": 127,
                "left": 240,
                "width": 42,
                "height": 42
            }
        },
        {
            "age": 37,
            "gender": "Female",
            "faceRectangle": {
                "top": 55,
                "left": 200,
                "width": 41,
                "height": 41
            }
        },
        {
            "age": 41,
            "gender": "Male",
            "faceRectangle": {
                "top": 45,
                "left": 103,
                "width": 39,
                "height": 39
            }
        }
    ],
    "requestId": "3a383cbe-1a05-4104-9ce7-1b5cf352b239",
    "metadata": {
        "height": 230,
        "width": 300,
        "format": "Png"
    }
}

使用 API

人脸检测功能属于分析图像 3.2 API。 可以通过本机 SDK 或 REST 调用来调用此 API。 将 Faces 包括在 visualFeatures 查询参数中。 然后，在获取完整 JSON 响应时，就只需分析 "faces" 部分内容的字符串。