Face List Operations - Add Face List Face
將臉部新增至指定的臉部清單,最多 1,000 張臉部。
若要處理包含多個臉部的影像,輸入臉部可以指定為具有 targetFace 矩形的影像。 它會傳回代表新增臉部的persistedFaceId。 不會儲存任何映像。 只有擷取的臉部功能才會儲存在伺服器上,直到呼叫「刪除臉部清單」或「刪除臉部清單」為止。
請注意,persistedFaceId 與 「Detect」 所產生的 faceId 不同。
-
- 較高的臉部影像品質表示更好的辨識精確度。 請考慮高品質的臉部:正面、清晰和臉部大小為 200x200 像素(眼睛之間 100 像素)或更大。
- 每位人員最多可以容納 248 張臉部。
- 支援 JPEG、PNG、GIF(第一個畫面格)和 BMP 格式。 允許的映像檔大小從 1KB 到 6MB。
- “targetFace” 矩形應該包含一個臉部。 零或多個臉部會被視為錯誤。 如果提供的 「targetFace」 矩形未從 「Detect」 傳回,則不保證可以偵測並成功新增臉部。
- 無法偵測到的臉部大小(36x36 - 4096x4096 像素)、大型頭部姿勢或大型遮蔽會導致失敗。
- 影像中可偵測到的臉部大小下限為 36x36 像素,不大於 1920x1080 圖元。 維度高於 1920x1080 像素的影像需要比例較大的最小臉部大小。
- 您可以提供不同的 'detectionModel' 值。 若要使用和比較不同的偵測模型,請參閱 https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/how-to/specify-detection-model
POST {endpoint}/face/{apiVersion}/facelists/{faceListId}/persistedfaces
POST {endpoint}/face/{apiVersion}/facelists/{faceListId}/persistedfaces?_overload=addFaceListFace&targetFace={targetFace}&detectionModel={detectionModel}&userData={userData}
URI 參數
名稱 | 位於 | 必要 | 類型 | Description |
---|---|---|---|---|
api
|
path | True |
string |
API 版本 |
endpoint
|
path | True |
string uri |
支持的認知服務端點(通訊協定和主機名,例如:https://{resource-name}.cognitiveservices.azure.com)。 |
face
|
path | True |
string |
有效字元為小寫或數位或 '-' 或 '_',最大長度為 64。 Regex 模式: |
detection
|
query |
與偵測到的faceId相關聯的 'detectionModel'。 支援的 'detectionModel' 值包括 'detection_01'、'detection_02' 和 'detection_03'。 預設值為 『detection_01』。 |
||
target
|
query |
integer[] |
要新增至人員的目標臉部矩形,格式為 'targetFace=left,top,width,height'。 |
|
user
|
query |
string |
附加至臉部的使用者提供數據。 大小限制為 1K。 |
要求本文
Media Types: "application/octet-stream"
名稱 | 類型 | Description |
---|---|---|
imageContent |
string |
要分析的影像 |
回應
名稱 | 類型 | Description |
---|---|---|
200 OK |
成功的呼叫會傳回新的persistedFaceId。 |
|
Other Status Codes |
未預期的錯誤回應。 標題 x-ms-error-code: string |
安全性
Ocp-Apim-Subscription-Key
Azure AI 臉部訂用帳戶的秘密密鑰。
類型:
apiKey
位於:
header
AADToken
Azure Active Directory OAuth2 流程
類型:
oauth2
Flow:
accessCode
授權 URL:
https://api.example.com/oauth2/authorize
權杖 URL:
https://api.example.com/oauth2/token
範圍
名稱 | Description |
---|---|
https://cognitiveservices.azure.com/.default |
範例
Add Face to FaceList
範例要求
POST {endpoint}/face/v1.2-preview.1/facelists/your_face_list_id/persistedfaces?_overload=addFaceListFace&targetFace=10,10,100,100&detectionModel=detection_01&userData=your_user_data
"<your-image-bytes-here>"
範例回覆
{
"persistedFaceId": "43897a75-8d6f-42cf-885e-74832febb055"
}
定義
名稱 | Description |
---|---|
Add |
用於新增臉部的回應本文。 |
Detection |
與偵測到的faceId相關聯的 'detectionModel'。 支援的 'detectionModel' 值包括 'detection_01'、'detection_02' 和 'detection_03'。 預設值為 『detection_01』。 |
Face |
error 物件。 如需臉部服務所傳回錯誤碼和訊息的完整詳細數據,請參閱下列連結:https://aka.ms/face-error-codes-and-messages。 |
Face |
包含錯誤詳細數據的回應。 |
AddFaceResult
用於新增臉部的回應本文。
名稱 | 類型 | Description |
---|---|---|
persistedFaceId |
string |
已保存已新增臉部的臉部標識碼,該標識符會保存且不會過期。 不同於在 「偵測」中建立的 faceId,會在偵測呼叫之後的 24 小時內到期。 |
DetectionModel
與偵測到的faceId相關聯的 'detectionModel'。 支援的 'detectionModel' 值包括 'detection_01'、'detection_02' 和 'detection_03'。 預設值為 『detection_01』。
名稱 | 類型 | Description |
---|---|---|
detection_01 |
string |
默認偵測模型。 建議用於近距離正面偵測。 對於具有特殊大角度(頭部姿勢)臉部、遮蔽臉部或錯誤影像方向的案例,可能無法偵測到這類情況下的臉部。 |
detection_02 |
string |
偵測模型於 2019 年 5 月發行,精確度更高,特別是在小型、側邊和模糊的臉部上。 |
detection_03 |
string |
偵測模型於 2021 年 2 月發行,精確度更高,特別是在小臉上。 |
FaceError
error 物件。 如需臉部服務所傳回錯誤碼和訊息的完整詳細數據,請參閱下列連結:https://aka.ms/face-error-codes-and-messages。
名稱 | 類型 | Description |
---|---|---|
code |
string |
其中一組伺服器定義的錯誤碼。 |
message |
string |
錯誤的人類可讀取表示法。 |
FaceErrorResponse
包含錯誤詳細數據的回應。
名稱 | 類型 | Description |
---|---|---|
error |
error 物件。 |