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Person Group Operations - Add Person Group Person Face

Service:

Azure AI Services

API Version:

v1.1-preview.1

将人脸添加到人员组中进行人脸识别或验证。
若要处理包含多个人脸的图像，可以将输入人脸指定为具有 targetFace 矩形的图像。 它返回一个 persistedFaceId，表示添加的人脸。 不会存储任何图像。 只有提取的人脸特征 () 将存储在服务器上，直到调用“删除人员组人员”、“删除人员组人员”或“删除人员组”。

请注意，persistedFaceId 不同于“Detect”生成的 faceId。

• • 人脸图像质量越高，识别精度就越高。 请考虑高质量的人脸：正面、清晰，人脸大小为 200x200 像素 (100 像素，眼睛之间) 或更大。
  • 每人最多可以容纳 248 张人脸。
  • 支持 JPEG、PNG、GIF (第一帧) 和 BMP 格式。 允许的图像文件大小为 1KB 到 6MB。
  • “targetFace”矩形应包含一张人脸。 零张或多张人脸将被视为错误。 如果提供的“targetFace”矩形未从“Detect”返回，则不能保证成功检测和添加人脸。
  • (36x36 - 4096x4096 像素) 、大头姿势或大遮挡会导致故障。
  • 图像中最小可检测人脸大小为 36x36 像素，且不超过 1920x1080 像素。 尺寸高于 1920x1080 像素的图像需要成比例更大的最小人脸大小。
  • 可以提供不同的“detectionModel”值。 若要使用和比较不同的检测模型，请参阅 https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/how-to/specify-detection-model

POST {endpoint}/face/{apiVersion}/persongroups/{personGroupId}/persons/{personId}/persistedfaces

With optional parameters:

POST {endpoint}/face/{apiVersion}/persongroups/{personGroupId}/persons/{personId}/persistedfaces?_overload=addPersonGroupPersonFace&targetFace={targetFace}&detectionModel={detectionModel}&userData={userData}

URI 参数

名称	在	必需	类型	说明
apiVersion	path	True	string	API 版本
endpoint	path	True	string uri	支持的认知服务终结点 (协议和主机名，例如：https://{resource-name}.cognitiveservices.azure.com) 。
personGroupId	path	True	string	容器的 ID。 Regex pattern: ^[a-z0-9-_]+$
personId	path	True	string uuid	人员的 ID。
detectionModel	query		DetectionModel	与检测到的 faceIds 关联的“detectionModel”。 支持的“detectionModel”值包括“detection_01”、“detection_02”和“detection_03”。 默认值为“detection_01”。
targetFace	query		integer[]	一个人脸矩形，用于指定要添加到人员的目标人脸，格式为“targetFace=left，top，width，height”。
userData	query		string	用户提供的数据附加到人脸。 大小限制为 1K。

请求正文

Media Types: "application/octet-stream"

名称	类型	说明
imageContent	string	要分析的图像

响应

名称	类型	说明
200 OK	AddFaceResult	成功调用将返回新的 persistedFaceId。
Other Status Codes	FaceErrorResponse	意外的错误响应。 Headers x-ms-error-code: string

安全性

Ocp-Apim-Subscription-Key

Azure AI 人脸订阅的密钥。

Type: apiKey
In: header

AADToken

Azure Active Directory OAuth2 流

Type: oauth2
Flow: accessCode
Authorization URL: https://api.example.com/oauth2/authorize
Token URL: https://api.example.com/oauth2/token

Scopes

名称	说明
https://cognitiveservices.azure.com/.default

示例

Add Face to PersonGroup Person

Sample Request

HTTP

POST {endpoint}/face/v1.1-preview.1/persongroups/your_person_group_id/persons/25985303-c537-4467-b41d-bdb45cd95ca1/persistedfaces?_overload=addPersonGroupPersonFace&targetFace=10,10,100,100&detectionModel=detection_01&userData=your_user_data

"<your-image-bytes-here>"

Sample Response

Status code:

200

{
  "persistedFaceId": "43897a75-8d6f-42cf-885e-74832febb055"
}

定义

名称	说明
AddFaceResult	用于添加人脸的响应正文。
DetectionModel	与检测到的 faceIds 关联的“detectionModel”。 支持的“detectionModel”值包括“detection_01”、“detection_02”和“detection_03”。 默认值为“detection_01”。
FaceError	错误对象。 有关人脸服务返回的错误代码和消息的综合详细信息，请参阅以下链接： https://aka.ms/face-error-codes-and-messages。
FaceErrorResponse	包含错误详细信息的响应。

AddFaceResult

用于添加人脸的响应正文。

名称	类型	说明
persistedFaceId	string	已添加人脸的持久化人脸 ID，该 ID 是持久且不会过期的。 不同于在“检测”中创建的 faceId，将在检测调用后 24 小时内过期。

DetectionModel

与检测到的 faceIds 关联的“detectionModel”。 支持的“detectionModel”值包括“detection_01”、“detection_02”和“detection_03”。 默认值为“detection_01”。

名称	类型	说明
detection_01	string	默认检测模型。 建议用于近正面人脸检测。 对于角度非常大 (头部姿势) 人脸、遮挡人脸或错误图像方向的方案，在这种情况下，可能无法检测到人脸。
detection_02	string	检测模型于 2019 年 5 月发布，准确性有所提高，尤其是在小脸、侧脸和模糊人脸上。
detection_03	string	检测模型于 2021 年 2 月发布，准确性有所提高，尤其是在小人脸上。

FaceError

错误对象。 有关人脸服务返回的错误代码和消息的综合详细信息，请参阅以下链接： https://aka.ms/face-error-codes-and-messages。

名称	类型	说明
code	string	服务器定义的一组错误代码中的一个。
message	string	错误的用户可读表示形式。

FaceErrorResponse

包含错误详细信息的响应。

名称	类型	说明
error	FaceError	错误对象。