Получение аналитических сведений об обнаружении наблюдаемых людей и сопоставленных лицах

Детекция и сопоставление лиц по наблюдениям автоматически обнаруживают и сопоставляют людей в медиафайлах. Обнаруженные люди и сопоставленные лица можно настроить для отображения аналитической информации о людях, их одежде и точном временном интервале их появления.

На веб-портале полученные аналитические сведения отображаются в списке категорий на вкладке "Аналитика". Вкладка содержит эскиз каждого пользователя и их идентификатора. Нажав миниатюру человека, появится соответствующее лицо (соответствующее лицо в аналитике по людям). Аналитические сведения также создаются в списке с классификацией в JSON-файле. Файл содержит идентификатор эскиза человека, процент времени, в течение которого человек появляется в файле, вики-ссылку (если он является знаменитостью) и уровень достоверности.

Варианты использования для обнаружения людей, обнаружения одежды и сопоставления лиц

• Повышение эффективности путем глубокого поиска подходящих людей в архивах организации для анализа конкретных знаменитостей, например при создании рекламных и трейлеров.
• Улучшенная эффективность при создании историй признаков, например, поиск людей, одетых в красную рубашку в архивах футбольной игры в агентстве News или Sports.
• Создание сводки из длинного видео, такого как судебное свидетельство появления определенного человека в видео, с использованием одинакового идентификатора обнаруженного человека.
• Изучите и анализируйте тенденции с течением времени, например, как клиенты переходят по проходам в супермаркетах или сколько времени они тратят в очередях.

Доступ к функциям соответствующих лиц и обнаруженной одежды предоставляется при индексировании вашего файла с использованием предустановки Advanced ->индексирование видео и аудио.

Просмотр json аналитики с помощью веб-портала

После отправки и индексирования видео скачайте аналитические сведения в формате JSON с веб-портала.

1. Перейдите на вкладку "Библиотека ".
2. Выберите нужный носитель.
3. Выберите "Скачать", а затем выберите "Аналитика" (JSON). Файл JSON открывается на новой вкладке браузера.
4. Найдите пару ключей, описанную в примере ответа.

Использование API

1. Используйте запрос на получение индекса видео . Передайте &includeSummarizedInsights=false.
2. Найдите пары ключей, описанные в примере ответа.

Пример отклика

"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"
            }
        ]
    }
]

Заметки об обнаружении и сопоставлении лиц

• Обычно люди не обнаруживаются, если они отображаются небольшими (минимальная высота человека составляет 100 пикселей).
• Максимальный размер кадра — полностью высокое разрешение (FHD).
• Низкое качество видео (например, темные условия освещения) может повлиять на результаты обнаружения.
• Рекомендуемая частота кадров — не менее 30 кадров/с.
• Рекомендация: видео должно содержать не более 10 человек в одном кадре. Эта функция может работать с большим числом людей в одном кадре, но с наибольшей достоверностью результаты обнаружения получаются при наличии не более 10 человек в кадре.
• Люди с аналогичной одеждой: (например, люди носят униформы, игроки в спортивных играх) могут быть обнаружены как тот же человек с тем же номером идентификатора.
• Обструкция — могут возникнуть ошибки, связанные с препятствиями (сцена, сами препятствия или преграды, создаваемые другими людьми).
• Положение: треки могут быть разделены из-за различных позиций (сзади или спереди)
• Так как обнаружение одежды зависит от видимости тела человека, точность выше, если человек полностью виден. Могут возникнуть ошибки, когда человек без одежды. В этом сценарии или в других случаях плохой видимости могут быть предложены такие варианты, как длинные брюки, юбка или платье.

Компоненты обнаружения наблюдаемых людей и сопоставления лиц

Пример кода

См. все примеры для VI

Связанный контент

• Документация по индексатору видео в Azure AI