Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Внимание
Доступ к функциям идентификации лиц, настройки и распознавания знаменитостей ограничен на основе критериев соответствия и использования для поддержки наших принципов ответственного искусственного интеллекта. Функции идентификации лиц, настройки и распознавания знаменитостей доступны только управляемым клиентам и партнерам Майкрософт. Используйте форму приема Распознавания лиц, чтобы подать заявку на доступ.
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.
- Перейдите на вкладку "Библиотека ".
- Выберите нужный носитель.
- Выберите "Скачать", а затем выберите "Аналитика" (JSON). Файл JSON открывается на новой вкладке браузера.
- Найдите пару ключей, описанную в примере ответа.
Использование API
- Используйте запрос на получение индекса видео . Передайте
&includeSummarizedInsights=false
. - 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"
}
]
}
]
Внимание
Ознакомьтесь с обзором заметок о прозрачности всех функций VI. Каждая идея также сопровождается собственной заметкой о прозрачности.
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
Компонент | Определение |
---|---|
Исходный файл | Пользователь отправляет исходный файл для индексирования. |
Обнаружение | Медиафайл отслеживается для выявления наблюдаемых людей и их одежды. Например, рубашка с длинными рукавами, платьем или длинными брюками. Для обнаружения в медиа должна появиться полная верхняя часть тела человека. |
Локальное группирование | Обнаруженные лица фильтруются по локальным группам. Если пользователь обнаруживается несколько раз, для этого человека создаются более наблюдаемые экземпляры лиц. |
Сопоставление и классификация | Наблюдаемые люди сопоставляются с лицами. Если есть известная знаменитость, наблюдаемый человек получает свое имя. Любое количество наблюдаемых экземпляров людей можно сопоставить с одним и тем же лицом. |
Значение достоверности | Предполагаемый уровень достоверности каждого наблюдаемого человека вычисляется как диапазон от 0 до 1. Оценка достоверности представляет уверенность в точности результата. Например, 82% определенности представлена как оценка 0,82. |