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Structures de données de reconnaissance faciale

Cet article explique les structures de données utilisées dans le service Face pour les opérations de reconnaissance faciale. Ces structures de données contiennent des données sur des visages et des personnes.

Attention

L’accès au service visage est limité en fonction des critères d’éligibilité et d’utilisation afin de prendre en charge nos principes d’IA responsable. Le service visage est disponible uniquement pour les clients et partenaires gérés par Microsoft. Utilisez le Formulaire d’admission de la reconnaissance faciale pour demander l’accès. Pour plus d’informations, consultez la page Accès limité visage.

Structures de données utilisées avec Identify

L’API Face Identify utilise des structures de données conteneur pour contenir les données de reconnaissance faciale sous la forme d’objets Personne . Il existe trois types de conteneurs pour cela, répertoriés du plus ancien au plus récent. Nous vous recommandons d’utiliser toujours la plus récente.

PersonGroup

PersonGroup est la plus petite structure de données conteneur.

  • Vous devez spécifier un modèle de reconnaissance lorsque vous créez un PersonGroup. Quand des visages sont ajoutés à ce PersonGroup, il utilise ce modèle pour les traiter. Ce modèle doit correspondre à la version du modèle avec l’ID du visage à partir de l’API de détection.
  • Vous devez appeler l’API Train pour refléter les nouvelles données de visage dans les résultats de l’API Identifiy. Cela inclut l’ajout/la suppression de visages et l’ajout/suppression de personnes.
  • Pour l’abonnement de niveau gratuit, il peut contenir jusqu’à 1 000 personnes. Pour un abonnement payant S0, il peut avoir jusqu’à 10 000 personnes.

PersonGroupPerson représente une personne à identifier. Il peut contenir jusqu’à 248 visages.

Groupe de personnes volumineux

LargePersonGroup est une structure de données ultérieure introduite pour prendre en charge jusqu’à 1 million d’entités (pour un abonnement de niveau S0). Il est optimisé pour prendre en charge les données à grande échelle. Il partage la plupart des fonctionnalités de PersonGroup : un modèle de reconnaissance doit être spécifié au moment de la création, et l’API Train doit être appelée avant l’utilisation.

Répertoire de personne

PersonDirectory est la structure de données la plus récente de ce type. Il prend en charge une plus grande échelle et une plus grande précision. Chaque ressource Azure Face a une seule structure de données PersonDirectory. Il s’agit d’une liste plate d’objets PersonDirectoryPerson : elle peut contenir jusqu’à 75 millions.

PersonDirectoryPerson représente une personne à identifier. Mis à jour à partir du modèle PersonGroupPerson, il vous permet d’ajouter des visages à partir de différents modèles de reconnaissance à la même personne. Toutefois, l’opération Identify ne peut correspondre qu’aux visages obtenus avec le même modèle de reconnaissance.

DynamicPersonGroup est une structure de données légère qui vous permet de référencer dynamiquement un PersonGroupPerson. Elle ne nécessite pas l’opération d’apprentissage : une fois les données mises à jour, elles sont prêtes à être utilisées avec l’API Identify.

Vous pouvez également utiliser une liste d’ID de personne sur place pour l’opération Identify. Cela vous permet de spécifier un groupe plus étroit pour l'identification. Vous pouvez le faire manuellement pour améliorer les performances d’identification dans les grands groupes.

Les structures de données ci-dessus peuvent être utilisées ensemble. Par exemple :

  • Dans un système de contrôle d’accès, PersonDirectory peut représenter tous les collaborateurs d’une entreprise, mais un groupe DynamicPersonGroup plus petit peut représenter uniquement les collaborateurs qui ont accès à un seul étage du bâtiment.
  • Dans un système d’intégration de vol, PersonDirectory peut représenter tous les clients de la compagnie aérienne, mais DynamicPersonGroup représente uniquement les passagers d’un vol particulier. Une liste d’ID de personne sur place peut représenter les passagers qui ont apporté une modification de dernière minute.

Pour plus d’informations, reportez-vous au guide pratique de PersonDirectory.

Structures de données utilisées avec Rechercher semblables

Contrairement à l’API Identifiy, l’API Find Similar est conçue pour être utilisée dans les applications où l’inscription de Personne est difficile à configurer (par exemple, les images de visage capturées à partir d’une analyse vidéo ou d’une analyse d’album photo).

FaceList

FaceList représente une liste plate de visages persistants. Il peut contenir jusqu’à 1 000 visages.

LargeFaceList

LargeFaceList est une version ultérieure qui peut contenir jusqu’à 1 000 000 de visages.

Étapes suivantes

Maintenant que vous connaissez les structures de données de visage, écrivez un script qui les utilise dans l’opération Identify.