共用方式為

使用影像分析 3.2 進行臉部偵測

  • 發行項

影像分析 3.2 可以偵測影像中的人臉，並針對偵測到每一張臉產生矩形座標。

注意

專用的Azure AI 臉部服務也提供此功能。 使用該替代選項以更詳細分析臉部，包括臉部辨識和頭部姿勢偵測。

警告

Microsoft 已淘汰或限制可用來試圖推斷情緒狀態和身分識別屬性的臉部辨識功能，此功能若使用不當，可能會使人們遭受刻板印象、歧視或不公平服務遭拒的影響。 淘汰的功能為情感和性別。 限制的功能為年齡、微笑、臉部毛髮、頭髮和化妝。 如果您有負責任的使用案例可受益於使用任何限制的功能，請傳送電子郵件給 Azure 臉部 API。 在這裡深入了解此決策。

臉部偵測範例

下列範例針對包含單一人臉的影像，示範「分析 API」傳回的 JSON 回應。

視覺分析屋頂女人的臉部

{
    "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"
    }
}

下一個範例會示範針對包含多張臉部的影像傳回的 JSON 回應。

視覺分析家人合照的臉部

{
    "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

臉部偵測功能是分析影像 3.2 API 的一部分。 您可以透過原生 SDK 或 REST 呼叫來呼叫此 API。 在 visualFeatures 查詢參數中包含 Faces。 然後，當您取得完整的 JSON 回應時，只需要剖析 "faces" 區段內容的字串即可。