Mulai cepat: Gunakan layanan Wajah

  • Artikel

Penting

Jika Anda menggunakan produk atau layanan Microsoft untuk memproses Data Biometrik, Anda bertanggung jawab untuk: (i) memberikan pemberitahuan kepada subjek data, termasuk sehubungan dengan periode retensi dan penghancuran; (ii) mendapatkan persetujuan dari subjek data; dan (iii) menghapus Data Biometrik, semuanya sesuai dan diperlukan berdasarkan Persyaratan Perlindungan Data yang berlaku. "Data Biometrik" akan memiliki arti yang diatur dalam Pasal 4 GDPR dan, jika berlaku, istilah yang setara dalam persyaratan perlindungan data lainnya. Untuk informasi terkait, lihat Data dan Privasi untuk Wajah.

Perhatian

Akses layanan Face dibatasi berdasarkan kelayakan dan kriteria penggunaan untuk mendukung prinsip AI kami yang Bertanggung Jawab. Layanan Face hanya tersedia untuk pelanggan dan mitra terkelola Microsoft. Gunakan formulir pengambilan Pengenalan Wajah untuk mengajukan akses. Untuk informasi selengkapnya, lihat halaman Akses terbatas Wajah.

Mulai pengenalan wajah menggunakan pustaka klien Face untuk .NET. Layanan Face memberi Anda akses ke algoritme canggih untuk mendeteksi dan mengenali wajah manusia dalam gambar. Ikuti langkah berikut ini untuk memasang paket serta mencoba contoh kode untuk pengenalan wajah dasar menggunakan gambar jarak jauh.

Dokumentasi referensi | Kode sumber pustaka | Paket (NuGet) | Sampel

Prasyarat

  • Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
  • IDE Visual Studio atau versi .NET Core saat ini.
  • Akun Azure Anda harus memiliki peran yang Cognitive Services Contributor ditetapkan agar Anda menyetujui persyaratan AI yang bertanggung jawab dan membuat sumber daya. Agar peran ini ditetapkan ke akun Anda, ikuti langkah-langkah dalam dokumentasi Menetapkan peran, atau hubungi administrator Anda.
  • Setelah Anda memiliki langganan Azure, buat sumber daya Face di portal Azure untuk mendapatkan kunci dan titik akhir Anda. Setelah menyebar, pilih Buka sumber daya.
    • Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari sumber daya yang Anda buat untuk menyambungkan aplikasi Anda ke Face API.
    • Anda dapat menggunakan tingkat harga gratis (F0) untuk percobaan, lalu meningkatkannya ke tingkat berbayar untuk produksi.

Membuat variabel lingkungan

Dalam contoh ini, tulis kredensial Anda ke variabel lingkungan di komputer lokal yang menjalankan aplikasi.

Buka portal Microsoft Azure. Jika sumber daya yang Anda buat di bagian Prasyarat berhasil disebarkan, pilih Buka sumber daya di bawah Langkah Berikutnya. Anda dapat menemukan kunci dan titik akhir Anda di bawah Manajemen Sumber Daya di halaman Kunci dan Titik Akhir. Kunci sumber daya Anda tidak sama dengan ID langganan Azure Anda.

Tip

Jangan sertakan kunci langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk opsi autentikasi lainnya seperti Azure Key Vault.

Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci dan titik akhir Anda, buka jendela konsol dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.

  1. Untuk mengatur VISION_KEY variabel lingkungan, ganti your-key dengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda.
  2. Untuk mengatur VISION_ENDPOINT variabel lingkungan, ganti your-endpoint dengan titik akhir untuk sumber daya Anda.
setx VISION_KEY your-key

setx VISION_ENDPOINT your-endpoint

Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang akan membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol.

Mengidentifikasi dan memverifikasi wajah

  1. Membuat aplikasi C# baru

    Menggunakan Visual Studio, buat aplikasi .NET Core baru.

    Memasang pustaka klien

    Setelah Anda membuat proyek baru, pasang pustaka klien dengan mengklik kanan solusi proyek di Penjelajah Solusi, lalu pilih Kelola Paket NuGet. Di manajer paket yang terbuka, pilih Telusuri, centang Sertakan prarilis, dan cari Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.Face. Pilih versi terbaru, lalu Instal.

  2. Tambahkan kode berikut ini ke file Program.cs.

    Catatan

    Jika Anda belum menerima akses ke layanan Face menggunakan formulir asupan, beberapa fungsi ini tidak akan berfungsi.

    using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.Face;
using Microsoft.Azure.CognitiveServices.Vision.Face.Models;

namespace FaceQuickstart
{
    class Program
    {
        static string personGroupId = Guid.NewGuid().ToString();

        // URL path for the images.
        const string IMAGE_BASE_URL = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/";

        // From your Face subscription in the Azure portal, get your subscription key and endpoint.
        const string SUBSCRIPTION_KEY = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_KEY");
        const string ENDPOINT = Environment.GetEnvironmentVariable("VISION_ENDPOINT");


         static void Main(string[] args)
        {
            // Recognition model 4 was released in 2021 February.
            // It is recommended since its accuracy is improved
            // on faces wearing masks compared with model 3,
            // and its overall accuracy is improved compared
            // with models 1 and 2.
            const string RECOGNITION_MODEL4 = RecognitionModel.Recognition04;

            // Authenticate.
            IFaceClient client = Authenticate(ENDPOINT, SUBSCRIPTION_KEY);

            // Identify - recognize a face(s) in a person group (a person group is created in this example).
            IdentifyInPersonGroup(client, IMAGE_BASE_URL, RECOGNITION_MODEL4).Wait();

            Console.WriteLine("End of quickstart.");
        }

        /*
         *	AUTHENTICATE
         *	Uses subscription key and region to create a client.
         */
        public static IFaceClient Authenticate(string endpoint, string key)
        {
            return new FaceClient(new ApiKeyServiceClientCredentials(key)) { Endpoint = endpoint };
        }

        // Detect faces from image url for recognition purposes. This is a helper method for other functions in this quickstart.
        // Parameter `returnFaceId` of `DetectWithUrlAsync` must be set to `true` (by default) for recognition purposes.
        // Parameter `FaceAttributes` is set to include the QualityForRecognition attribute. 
        // Recognition model must be set to recognition_03 or recognition_04 as a result.
        // Result faces with insufficient quality for recognition are filtered out. 
        // The field `faceId` in returned `DetectedFace`s will be used in Face - Face - Verify and Face - Identify.
        // It will expire 24 hours after the detection call.
        private static async Task<List<DetectedFace>> DetectFaceRecognize(IFaceClient faceClient, string url, string recognition_model)
        {
            // Detect faces from image URL. Since only recognizing, use the recognition model 1.
            // We use detection model 3 because we are not retrieving attributes.
            IList<DetectedFace> detectedFaces = await faceClient.Face.DetectWithUrlAsync(url, recognitionModel: recognition_model, detectionModel: DetectionModel.Detection03, returnFaceAttributes: new List<FaceAttributeType> { FaceAttributeType.QualityForRecognition });
            List<DetectedFace> sufficientQualityFaces = new List<DetectedFace>();
            foreach (DetectedFace detectedFace in detectedFaces){
                var faceQualityForRecognition = detectedFace.FaceAttributes.QualityForRecognition;
                if (faceQualityForRecognition.HasValue && (faceQualityForRecognition.Value >= QualityForRecognition.Medium)){
                    sufficientQualityFaces.Add(detectedFace);
                }
            }
            Console.WriteLine($"{detectedFaces.Count} face(s) with {sufficientQualityFaces.Count} having sufficient quality for recognition detected from image `{Path.GetFileName(url)}`");

            return sufficientQualityFaces.ToList();
        }

        /*
         * IDENTIFY FACES
         * To identify faces, you need to create and define a person group.
         * The Identify operation takes one or several face IDs from DetectedFace or PersistedFace and a PersonGroup and returns 
         * a list of Person objects that each face might belong to. Returned Person objects are wrapped as Candidate objects, 
         * which have a prediction confidence value.
         */
        public static async Task IdentifyInPersonGroup(IFaceClient client, string url, string recognitionModel)
        {
            Console.WriteLine("========IDENTIFY FACES========");
            Console.WriteLine();

            // Create a dictionary for all your images, grouping similar ones under the same key.
            Dictionary<string, string[]> personDictionary =
                new Dictionary<string, string[]>
                    { { "Family1-Dad", new[] { "Family1-Dad1.jpg", "Family1-Dad2.jpg" } },
                      { "Family1-Mom", new[] { "Family1-Mom1.jpg", "Family1-Mom2.jpg" } },
                      { "Family1-Son", new[] { "Family1-Son1.jpg", "Family1-Son2.jpg" } },
                      { "Family1-Daughter", new[] { "Family1-Daughter1.jpg", "Family1-Daughter2.jpg" } },
                      { "Family2-Lady", new[] { "Family2-Lady1.jpg", "Family2-Lady2.jpg" } },
                      { "Family2-Man", new[] { "Family2-Man1.jpg", "Family2-Man2.jpg" } }
                    };
            // A group photo that includes some of the persons you seek to identify from your dictionary.
            string sourceImageFileName = "identification1.jpg";

            // Create a person group. 
            Console.WriteLine($"Create a person group ({personGroupId}).");
            await client.PersonGroup.CreateAsync(personGroupId, personGroupId, recognitionModel: recognitionModel);
            // The similar faces will be grouped into a single person group person.
            foreach (var groupedFace in personDictionary.Keys)
            {
                // Limit TPS
                await Task.Delay(250);
                Person person = await client.PersonGroupPerson.CreateAsync(personGroupId: personGroupId, name: groupedFace);
                Console.WriteLine($"Create a person group person '{groupedFace}'.");

                // Add face to the person group person.
                foreach (var similarImage in personDictionary[groupedFace])
                {
                    Console.WriteLine($"Check whether image is of sufficient quality for recognition");
                    IList<DetectedFace> detectedFaces1 = await client.Face.DetectWithUrlAsync($"{url}{similarImage}", 
                        recognitionModel: recognitionModel, 
                        detectionModel: DetectionModel.Detection03,
                        returnFaceAttributes: new List<FaceAttributeType> { FaceAttributeType.QualityForRecognition });
                    bool sufficientQuality = true;
                    foreach (var face1 in detectedFaces1)
                    {
                        var faceQualityForRecognition = face1.FaceAttributes.QualityForRecognition;
                        //  Only "high" quality images are recommended for person enrollment
                        if (faceQualityForRecognition.HasValue && (faceQualityForRecognition.Value != QualityForRecognition.High)){
                            sufficientQuality = false;
                            break;
                        }
                    }

                    if (!sufficientQuality){
                        continue;
                    }

                    // add face to the person group
                    Console.WriteLine($"Add face to the person group person({groupedFace}) from image `{similarImage}`");
                    PersistedFace face = await client.PersonGroupPerson.AddFaceFromUrlAsync(personGroupId, person.PersonId,
                        $"{url}{similarImage}", similarImage);
                }
            }

            // Start to train the person group.
            Console.WriteLine();
            Console.WriteLine($"Train person group {personGroupId}.");
            await client.PersonGroup.TrainAsync(personGroupId);

            // Wait until the training is completed.
            while (true)
            {
                await Task.Delay(1000);
                var trainingStatus = await client.PersonGroup.GetTrainingStatusAsync(personGroupId);
                Console.WriteLine($"Training status: {trainingStatus.Status}.");
                if (trainingStatus.Status == TrainingStatusType.Succeeded) { break; }
            }
            Console.WriteLine();

            List<Guid> sourceFaceIds = new List<Guid>();
            // Detect faces from source image url.
            List<DetectedFace> detectedFaces = await DetectFaceRecognize(client, $"{url}{sourceImageFileName}", recognitionModel);

            // Add detected faceId to sourceFaceIds.
            foreach (var detectedFace in detectedFaces) { sourceFaceIds.Add(detectedFace.FaceId.Value); }
            
            // Identify the faces in a person group. 
            var identifyResults = await client.Face.IdentifyAsync(sourceFaceIds, personGroupId);

            foreach (var identifyResult in identifyResults)
            {
                if (identifyResult.Candidates.Count==0) {
                    Console.WriteLine($"No person is identified for the face in: {sourceImageFileName} - {identifyResult.FaceId},");
                    continue;
                }
                Person person = await client.PersonGroupPerson.GetAsync(personGroupId, identifyResult.Candidates[0].PersonId);
                Console.WriteLine($"Person '{person.Name}' is identified for the face in: {sourceImageFileName} - {identifyResult.FaceId}," +
                    $" confidence: {identifyResult.Candidates[0].Confidence}.");

                VerifyResult verifyResult = await client.Face.VerifyFaceToPersonAsync(identifyResult.FaceId, person.PersonId, personGroupId);
                Console.WriteLine($"Verification result: is a match? {verifyResult.IsIdentical}. confidence: {verifyResult.Confidence}");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}

  3. Jalankan aplikasi

    Jalankan aplikasi dengan mengeklik tombol Debug di bagian atas jendela IDE.

Hasil

========IDENTIFY FACES========

Create a person group (3972c063-71b3-4328-8579-6d190ee76f99).
Create a person group person 'Family1-Dad'.
Add face to the person group person(Family1-Dad) from image `Family1-Dad1.jpg`
Add face to the person group person(Family1-Dad) from image `Family1-Dad2.jpg`
Create a person group person 'Family1-Mom'.
Add face to the person group person(Family1-Mom) from image `Family1-Mom1.jpg`
Add face to the person group person(Family1-Mom) from image `Family1-Mom2.jpg`
Create a person group person 'Family1-Son'.
Add face to the person group person(Family1-Son) from image `Family1-Son1.jpg`
Add face to the person group person(Family1-Son) from image `Family1-Son2.jpg`
Create a person group person 'Family1-Daughter'.
Create a person group person 'Family2-Lady'.
Add face to the person group person(Family2-Lady) from image `Family2-Lady1.jpg`
Add face to the person group person(Family2-Lady) from image `Family2-Lady2.jpg`
Create a person group person 'Family2-Man'.
Add face to the person group person(Family2-Man) from image `Family2-Man1.jpg`
Add face to the person group person(Family2-Man) from image `Family2-Man2.jpg`

Train person group 3972c063-71b3-4328-8579-6d190ee76f99.
Training status: Succeeded.

4 face(s) with 4 having sufficient quality for recognition detected from image `identification1.jpg`
Person 'Family1-Dad' is identified for face in: identification1.jpg - 994bfd7a-0d8f-4fae-a5a6-c524664cbee7, confidence: 0.96725.
Person 'Family1-Mom' is identified for face in: identification1.jpg - 0c9da7b9-a628-429d-97ff-cebe7c638fb5, confidence: 0.96921.
No person is identified for face in: identification1.jpg - a881259c-e811-4f7e-a35e-a453e95ca18f,
Person 'Family1-Son' is identified for face in: identification1.jpg - 53772235-8193-46eb-bdfc-1ebc25ea062e, confidence: 0.92886.

End of quickstart.

Tip

API Wajah berjalan pada sebuah set model siap dibuat yang statis berdasarkan alam (kinerja model tidak akan mengalami kemunduran atau peningkatan saat layanan dijalankan). Hasil yang diproduksi oleh model mungkin berubah jika Microsoft memperbarui backend model tanpa memigrasikan ke versi model yang baru. Untuk memanfaatkan versi model yang lebih baru, Anda dapat melatih ulang PersonGroup Anda, dengan menetapkan model yang lebih baru sebagai parameter dengan gambar pendaftaran yang sama.

Membersihkan sumber daya

Jika Anda ingin membersihkan dan menghapus langganan layanan Azure AI, Anda dapat menghapus sumber daya atau grup sumber daya. Menghapus grup sumber daya juga menghapus sumber daya apa pun yang terkait dengannya.

Untuk menghapus PersonGroup yang Anda buat di mulai cepat ini, jalankan kode berikut pada program Anda:

// At end, delete person groups in both regions (since testing only)
Console.WriteLine("========DELETE PERSON GROUP========");
Console.WriteLine();
DeletePersonGroup(client, personGroupId).Wait();

Tentukan metode penghapusan dengan kode berikut:

/*
 * DELETE PERSON GROUP
 * After this entire example is executed, delete the person group in your Azure account,
 * otherwise you cannot recreate one with the same name (if running example repeatedly).
 */
public static async Task DeletePersonGroup(IFaceClient client, String personGroupId)
{
    await client.PersonGroup.DeleteAsync(personGroupId);
    Console.WriteLine($"Deleted the person group {personGroupId}.");
}

Langkah berikutnya

Dalam mulai cepat ini, Anda mempelajari cara menggunakan pustaka klien Face bagi .NET guna melakukan tugas pengenalan wajah dasar. Selanjutnya, pelajari tentang berbagai model deteksi wajah dan cara menentukan model yang tepat untuk kasus penggunaan Anda.

Menentukan versi model deteksi wajah

Mulai pengenalan wajah menggunakan pustaka klien Wajah untuk JavaScript. Ikuti langkah-langkah berikut untuk memasang paket dan mencoba contoh kode untuk tugas-tugas dasar. Layanan Face memberi Anda akses ke algoritme canggih untuk mendeteksi dan mengenali wajah manusia dalam gambar. Ikuti langkah berikut ini untuk memasang paket serta mencoba contoh kode untuk pengenalan wajah dasar menggunakan gambar jarak jauh.

Dokumentasi referensi | Kode sumber pustaka | Paket (npm) | Sampel

Prasyarat

  • Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
  • Versi terbaru dari Node.js
  • Akun Azure Anda harus memiliki peran yang Cognitive Services Contributor ditetapkan agar Anda menyetujui persyaratan AI yang bertanggung jawab dan membuat sumber daya. Agar peran ini ditetapkan ke akun Anda, ikuti langkah-langkah dalam dokumentasi Menetapkan peran, atau hubungi administrator Anda.
  • Setelah Anda memiliki langganan Azure, Buat sumber daya Face di portal Microsoft Azure untuk mendapatkan kunci dan titik akhir Anda. Setelah menyebar, pilih Buka sumber daya.
    • Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari sumber daya yang Anda buat untuk menyambungkan aplikasi Anda ke Face API.
    • Anda dapat menggunakan tingkat harga gratis (F0) untuk percobaan, lalu meningkatkannya ke tingkat berbayar untuk produksi.

Membuat variabel lingkungan

Dalam contoh ini, tulis kredensial Anda ke variabel lingkungan di komputer lokal yang menjalankan aplikasi.

Buka portal Microsoft Azure. Jika sumber daya yang Anda buat di bagian Prasyarat berhasil disebarkan, pilih Buka sumber daya di bawah Langkah Berikutnya. Anda dapat menemukan kunci dan titik akhir Anda di bawah Manajemen Sumber Daya di halaman Kunci dan Titik Akhir. Kunci sumber daya Anda tidak sama dengan ID langganan Azure Anda.

Tip

Jangan sertakan kunci langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk opsi autentikasi lainnya seperti Azure Key Vault.

Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci dan titik akhir Anda, buka jendela konsol dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.

  1. Untuk mengatur VISION_KEY variabel lingkungan, ganti your-key dengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda.
  2. Untuk mengatur VISION_ENDPOINT variabel lingkungan, ganti your-endpoint dengan titik akhir untuk sumber daya Anda.
setx VISION_KEY your-key

setx VISION_ENDPOINT your-endpoint

Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang akan membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol.

Mengidentifikasi dan memverifikasi wajah

  1. Membuat aplikasi Node.js baru

    Di jendela konsol (seperti cmd, PowerShell, atau Bash), buat direktori baru untuk aplikasi Anda, dan buka direktori tersebut.

    mkdir myapp && cd myapp

    Jalankan perintah npm init untuk membuat aplikasi node dengan file package.json.

    npm init

  2. ms-rest-azure Instal paket dan azure-cognitiveservices-face npm:

    npm install @azure/cognitiveservices-face @azure/ms-rest-js uuid

    File aplikasi package.json Anda diperbarui dengan dependensi.

  3. Buat file bernama index.js, buka di editor teks, serta tempelkan kode berikut:

    Catatan

    Jika Anda belum menerima akses ke layanan Face menggunakan formulir asupan, beberapa fungsi ini tidak akan berfungsi.

    'use strict';

const msRest = require("@azure/ms-rest-js");
const Face = require("@azure/cognitiveservices-face");
const { v4: uuid } = require('uuid');

const key = process.env.VISION_KEY;
const endpoint = process.env.VISION_ENDPOINT;

const credentials = new msRest.ApiKeyCredentials({ inHeader: { 'Ocp-Apim-Subscription-Key': key } });
const client = new Face.FaceClient(credentials, endpoint);


const image_base_url = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/";
const person_group_id = uuid();

function sleep(ms) {
    return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
}

async function DetectFaceRecognize(url) {
    // Detect faces from image URL. Since only recognizing, use the recognition model 4.
    // We use detection model 3 because we are only retrieving the qualityForRecognition attribute.
    // Result faces with quality for recognition lower than "medium" are filtered out.
    let detected_faces = await client.face.detectWithUrl(url,
        {
            detectionModel: "detection_03",
            recognitionModel: "recognition_04",
            returnFaceAttributes: ["QualityForRecognition"]
        });
    return detected_faces.filter(face => face.faceAttributes.qualityForRecognition == 'high' || face.faceAttributes.qualityForRecognition == 'medium');
}

async function AddFacesToPersonGroup(person_dictionary, person_group_id) {
    console.log ("Adding faces to person group...");
    // The similar faces will be grouped into a single person group person.
    
    await Promise.all (Object.keys(person_dictionary).map (async function (key) {
        const value = person_dictionary[key];


        let person = await client.personGroupPerson.create(person_group_id, { name : key });
        console.log("Create a persongroup person: " + key + ".");

        // Add faces to the person group person.
        await Promise.all (value.map (async function (similar_image) {

            // Wait briefly so we do not exceed rate limits.
            await sleep (1000);


            // Check if the image is of sufficent quality for recognition.
            let sufficientQuality = true;
            let detected_faces = await client.face.detectWithUrl(image_base_url + similar_image,
                {
                    returnFaceAttributes: ["QualityForRecognition"],
                    detectionModel: "detection_03",
                    recognitionModel: "recognition_03"
                });
            detected_faces.forEach(detected_face => {
                if (detected_face.faceAttributes.qualityForRecognition != 'high'){
                    sufficientQuality = false;
                }
            });

            // Wait briefly so we do not exceed rate limits.
            await sleep (1000);

            // Quality is sufficent, add to group.
            if (sufficientQuality){
                console.log("Add face to the person group person: (" + key + ") from image: " + similar_image + ".");
                await client.personGroupPerson.addFaceFromUrl(person_group_id, person.personId, image_base_url + similar_image);
            }
            // Wait briefly so we do not exceed rate limits.
            await sleep (1000);
        }));
    }));

    console.log ("Done adding faces to person group.");
}

async function WaitForPersonGroupTraining(person_group_id) {
    // Wait so we do not exceed rate limits.
    console.log ("Waiting 10 seconds...");
    await sleep (10000);
    let result = await client.personGroup.getTrainingStatus(person_group_id);
    console.log("Training status: " + result.status + ".");
    if (result.status !== "succeeded") {
        await WaitForPersonGroupTraining(person_group_id);
    }
}

/* NOTE This function might not work with the free tier of the Face service
because it might exceed the rate limits. If that happens, try inserting calls
to sleep() between calls to the Face service.
*/
async function IdentifyInPersonGroup() {
    console.log("========IDENTIFY FACES========");
    console.log();

// Create a dictionary for all your images, grouping similar ones under the same key.
    const person_dictionary = {
        "Family1-Dad" : ["Family1-Dad1.jpg", "Family1-Dad2.jpg"],
        "Family1-Mom" : ["Family1-Mom1.jpg", "Family1-Mom2.jpg"],
        "Family1-Son" : ["Family1-Son1.jpg", "Family1-Son2.jpg"],
        "Family1-Daughter" : ["Family1-Daughter1.jpg", "Family1-Daughter2.jpg"],
        "Family2-Lady" : ["Family2-Lady1.jpg", "Family2-Lady2.jpg"],
        "Family2-Man" : ["Family2-Man1.jpg", "Family2-Man2.jpg"]
    };

    // A group photo that includes some of the persons you seek to identify from your dictionary.
    let source_image_file_name = "identification1.jpg";

    
    // Create a person group. 
    console.log("Creating a person group with ID: " + person_group_id);
    await client.personGroup.create(person_group_id, person_group_id, {recognitionModel : "recognition_04" });

    await AddFacesToPersonGroup(person_dictionary, person_group_id);

    // Start to train the person group.
    console.log();
    console.log("Training person group: " + person_group_id + ".");
    await client.personGroup.train(person_group_id);

    await WaitForPersonGroupTraining(person_group_id);
    console.log();

    // Detect faces from source image url and only take those with sufficient quality for recognition.
    let face_ids = (await DetectFaceRecognize(image_base_url + source_image_file_name)).map (face => face.faceId);
    
    // Identify the faces in a person group.
    let results = await client.face.identify(face_ids, { personGroupId : person_group_id});
    await Promise.all (results.map (async function (result) {
        try{
            let person = await client.personGroupPerson.get(person_group_id, result.candidates[0].personId);

            console.log("Person: " + person.name + " is identified for face in: " + source_image_file_name + " with ID: " + result.faceId + ". Confidence: " + result.candidates[0].confidence + ".");

            // Verification:
            let verifyResult = await client.face.verifyFaceToPerson(result.faceId, person.personId, {personGroupId : person_group_id});
            console.log("Verification result between face "+ result.faceId +" and person "+ person.personId+ ": " +verifyResult.isIdentical + " with confidence: "+ verifyResult.confidence);

        } catch(error) {
            //console.log("no persons identified for face with ID " + result.faceId);
            console.log(error.toString());
        }
        
    }));
    console.log();
}

async function main() {
    await IdentifyInPersonGroup();
    console.log ("Done.");
}
main();

  4. Jalankan aplikasi dengan perintah node pada file mulai cepat Anda.

    node index.js

Hasil

========IDENTIFY FACES========

Creating a person group with ID: c08484e0-044b-4610-8b7e-c957584e5d2d
Adding faces to person group...
Create a persongroup person: Family1-Dad.
Create a persongroup person: Family1-Mom.
Create a persongroup person: Family2-Lady.
Create a persongroup person: Family1-Son.
Create a persongroup person: Family1-Daughter.
Create a persongroup person: Family2-Man.
Add face to the person group person: (Family1-Son) from image: Family1-Son2.jpg.
Add face to the person group person: (Family1-Dad) from image: Family1-Dad2.jpg.
Add face to the person group person: (Family1-Mom) from image: Family1-Mom1.jpg.
Add face to the person group person: (Family2-Man) from image: Family2-Man1.jpg.
Add face to the person group person: (Family1-Son) from image: Family1-Son1.jpg.
Add face to the person group person: (Family2-Lady) from image: Family2-Lady2.jpg.
Add face to the person group person: (Family1-Mom) from image: Family1-Mom2.jpg.
Add face to the person group person: (Family1-Dad) from image: Family1-Dad1.jpg.
Add face to the person group person: (Family2-Man) from image: Family2-Man2.jpg.
Add face to the person group person: (Family2-Lady) from image: Family2-Lady1.jpg.
Done adding faces to person group.

Training person group: c08484e0-044b-4610-8b7e-c957584e5d2d.
Waiting 10 seconds...
Training status: succeeded.

Person: Family1-Mom is identified for face in: identification1.jpg with ID: b7f7f542-c338-4a40-ad52-e61772bc6e14. Confidence: 0.96921.
Person: Family1-Son is identified for face in: identification1.jpg with ID: 600dc1b4-b2c4-4516-87de-edbbdd8d7632. Confidence: 0.92886.
Person: Family1-Dad is identified for face in: identification1.jpg with ID: e83b494f-9ad2-473f-9d86-3de79c01e345. Confidence: 0.96725.

Membersihkan sumber daya

Jika Anda ingin membersihkan dan menghapus langganan layanan Azure AI, Anda dapat menghapus sumber daya atau grup sumber daya. Menghapus grup sumber daya juga menghapus sumber daya apa pun yang terkait dengannya.

Langkah berikutnya

Dalam panduan mulai cepat ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan pustaka klien wajah untuk JavaScript guna melakukan tugas pengenalan wajah dasar. Selanjutnya, pelajari tentang berbagai model deteksi wajah dan cara menentukan model yang tepat untuk kasus penggunaan Anda.

Menentukan versi model deteksi wajah

Mulai pengenalan wajah menggunakan pustaka klien Wajah untuk Python. Ikuti langkah-langkah berikut untuk memasang paket dan mencoba contoh kode untuk tugas-tugas dasar. Layanan Face memberi Anda akses ke algoritme canggih untuk mendeteksi dan mengenali wajah manusia dalam gambar. Ikuti langkah berikut ini untuk memasang paket serta mencoba contoh kode untuk pengenalan wajah dasar menggunakan gambar jarak jauh.

Dokumentasi referensi | Kode sumber pustaka | Paket (PiPy) | Sampel

Prasyarat

  • Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
  • Python 3.x
    • Penginstalan Python Anda harus menyertakan pip. Anda dapat memeriksa apakah pip terinstal dengan menjalankan pip --version pada baris perintah. Dapatkan pip dengan menginstal versi terbaru Python.
  • Akun Azure Anda harus memiliki peran yang Cognitive Services Contributor ditetapkan agar Anda menyetujui persyaratan AI yang bertanggung jawab dan membuat sumber daya. Agar peran ini ditetapkan ke akun Anda, ikuti langkah-langkah dalam dokumentasi Menetapkan peran, atau hubungi administrator Anda.
  • Setelah Anda memiliki langganan Azure, buat sumber daya Face di portal Azure untuk mendapatkan kunci dan titik akhir Anda. Setelah menyebar, pilih Buka sumber daya.
    • Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari sumber daya yang Anda buat untuk menyambungkan aplikasi Anda ke Face API.
    • Anda dapat menggunakan tingkat harga gratis (F0) untuk percobaan, lalu meningkatkannya ke tingkat berbayar untuk produksi.

Membuat variabel lingkungan

Dalam contoh ini, tulis kredensial Anda ke variabel lingkungan di komputer lokal yang menjalankan aplikasi.

Buka portal Microsoft Azure. Jika sumber daya yang Anda buat di bagian Prasyarat berhasil disebarkan, pilih Buka sumber daya di bawah Langkah Berikutnya. Anda dapat menemukan kunci dan titik akhir Anda di bawah Manajemen Sumber Daya di halaman Kunci dan Titik Akhir. Kunci sumber daya Anda tidak sama dengan ID langganan Azure Anda.

Tip

Jangan sertakan kunci langsung dalam kode Anda, dan jangan pernah mempostingnya secara publik. Lihat artikel keamanan layanan Azure AI untuk opsi autentikasi lainnya seperti Azure Key Vault.

Untuk mengatur variabel lingkungan untuk kunci dan titik akhir Anda, buka jendela konsol dan ikuti instruksi untuk sistem operasi dan lingkungan pengembangan Anda.

  1. Untuk mengatur VISION_KEY variabel lingkungan, ganti your-key dengan salah satu kunci untuk sumber daya Anda.
  2. Untuk mengatur VISION_ENDPOINT variabel lingkungan, ganti your-endpoint dengan titik akhir untuk sumber daya Anda.
setx VISION_KEY your-key

setx VISION_ENDPOINT your-endpoint

Setelah menambahkan variabel lingkungan, Anda mungkin perlu memulai ulang program yang sedang berjalan yang akan membaca variabel lingkungan, termasuk jendela konsol.

Mengidentifikasi dan memverifikasi wajah

  1. Memasang pustaka klien

    Setelah memasang Python, Anda dapat memasang pustaka klien dengan:

    pip install --upgrade azure-cognitiveservices-vision-face

  2. Membuat aplikasi Python baru

    Buat skrip Python baru—quickstart-file.py, misalnya. Kemudian buka di editor atau IDE pilihan Anda serta tempel kode berikut.

    Catatan

    Jika Anda belum menerima akses ke layanan Face menggunakan formulir asupan, beberapa fungsi ini tidak akan berfungsi.

    import asyncio
import io
import os
import sys
import time
import uuid
import requests
from urllib.parse import urlparse
from io import BytesIO
# To install this module, run:
# python -m pip install Pillow
from PIL import Image, ImageDraw
from azure.cognitiveservices.vision.face import FaceClient
from msrest.authentication import CognitiveServicesCredentials
from azure.cognitiveservices.vision.face.models import TrainingStatusType, Person, QualityForRecognition


# This key will serve all examples in this document.
KEY = os.environ["VISION_KEY"]

# This endpoint will be used in all examples in this quickstart.
ENDPOINT = os.environ["VISION_ENDPOINT"]

# Base url for the Verify and Facelist/Large Facelist operations
IMAGE_BASE_URL = 'https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/'

# Used in the Person Group Operations and Delete Person Group examples.
# You can call list_person_groups to print a list of preexisting PersonGroups.
# SOURCE_PERSON_GROUP_ID should be all lowercase and alphanumeric. For example, 'mygroupname' (dashes are OK).
PERSON_GROUP_ID = str(uuid.uuid4()) # assign a random ID (or name it anything)

# Used for the Delete Person Group example.
TARGET_PERSON_GROUP_ID = str(uuid.uuid4()) # assign a random ID (or name it anything)

# Create an authenticated FaceClient.
face_client = FaceClient(ENDPOINT, CognitiveServicesCredentials(KEY))

'''
Create the PersonGroup
'''
# Create empty Person Group. Person Group ID must be lower case, alphanumeric, and/or with '-', '_'.
print('Person group:', PERSON_GROUP_ID)
face_client.person_group.create(person_group_id=PERSON_GROUP_ID, name=PERSON_GROUP_ID, recognition_model='recognition_04')

# Define woman friend
woman = face_client.person_group_person.create(PERSON_GROUP_ID, name="Woman")
# Define man friend
man = face_client.person_group_person.create(PERSON_GROUP_ID, name="Man")
# Define child friend
child = face_client.person_group_person.create(PERSON_GROUP_ID, name="Child")

'''
Detect faces and register them to each person
'''
# Find all jpeg images of friends in working directory (TBD pull from web instead)
woman_images = ["https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/Family1-Mom1.jpg", "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/Family1-Mom2.jpg"]
man_images = ["https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/Family1-Dad1.jpg", "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/Family1-Dad2.jpg"]
child_images = ["https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/Family1-Son1.jpg", "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/Family1-Son2.jpg"]

# Add to woman person
for image in woman_images:
    # Check if the image is of sufficent quality for recognition.
    sufficientQuality = True
    detected_faces = face_client.face.detect_with_url(url=image, detection_model='detection_03', recognition_model='recognition_04', return_face_attributes=['qualityForRecognition'])
    for face in detected_faces:
        if face.face_attributes.quality_for_recognition != QualityForRecognition.high:
            sufficientQuality = False
            break
        face_client.person_group_person.add_face_from_url(PERSON_GROUP_ID, woman.person_id, image)
        print("face {} added to person {}".format(face.face_id, woman.person_id))

    if not sufficientQuality: continue

# Add to man person
for image in man_images:
    # Check if the image is of sufficent quality for recognition.
    sufficientQuality = True
    detected_faces = face_client.face.detect_with_url(url=image, detection_model='detection_03', recognition_model='recognition_04', return_face_attributes=['qualityForRecognition'])
    for face in detected_faces:
        if face.face_attributes.quality_for_recognition != QualityForRecognition.high:
            sufficientQuality = False
            break
        face_client.person_group_person.add_face_from_url(PERSON_GROUP_ID, man.person_id, image)
        print("face {} added to person {}".format(face.face_id, man.person_id))

    if not sufficientQuality: continue

# Add to child person
for image in child_images:
    # Check if the image is of sufficent quality for recognition.
    sufficientQuality = True
    detected_faces = face_client.face.detect_with_url(url=image, detection_model='detection_03', recognition_model='recognition_04', return_face_attributes=['qualityForRecognition'])
    for face in detected_faces:
        if face.face_attributes.quality_for_recognition != QualityForRecognition.high:
            sufficientQuality = False
            print("{} has insufficient quality".format(face))
            break
        face_client.person_group_person.add_face_from_url(PERSON_GROUP_ID, child.person_id, image)
        print("face {} added to person {}".format(face.face_id, child.person_id))
    if not sufficientQuality: continue


'''
Train PersonGroup
'''
# Train the person group
print("pg resource is {}".format(PERSON_GROUP_ID))
rawresponse = face_client.person_group.train(PERSON_GROUP_ID, raw= True)
print(rawresponse)

while (True):
    training_status = face_client.person_group.get_training_status(PERSON_GROUP_ID)
    print("Training status: {}.".format(training_status.status))
    print()
    if (training_status.status is TrainingStatusType.succeeded):
        break
    elif (training_status.status is TrainingStatusType.failed):
        face_client.person_group.delete(person_group_id=PERSON_GROUP_ID)
        sys.exit('Training the person group has failed.')
    time.sleep(5)

'''
Identify a face against a defined PersonGroup
'''
# Group image for testing against
test_image = "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/identification1.jpg"

print('Pausing for 10 seconds to avoid triggering rate limit on free account...')
time.sleep (10)

# Detect faces
face_ids = []
# We use detection model 3 to get better performance, recognition model 4 to support quality for recognition attribute.
faces = face_client.face.detect_with_url(test_image, detection_model='detection_03', recognition_model='recognition_04', return_face_attributes=['qualityForRecognition'])
for face in faces:
    # Only take the face if it is of sufficient quality.
    if face.face_attributes.quality_for_recognition == QualityForRecognition.high or face.face_attributes.quality_for_recognition == QualityForRecognition.medium:
        face_ids.append(face.face_id)

# Identify faces
results = face_client.face.identify(face_ids, PERSON_GROUP_ID)
print('Identifying faces in image')
if not results:
    print('No person identified in the person group')
for identifiedFace in results:
    if len(identifiedFace.candidates) > 0:
        print('Person is identified for face ID {} in image, with a confidence of {}.'.format(identifiedFace.face_id, identifiedFace.candidates[0].confidence)) # Get topmost confidence score

        # Verify faces
        verify_result = face_client.face.verify_face_to_person(identifiedFace.face_id, identifiedFace.candidates[0].person_id, PERSON_GROUP_ID)
        print('verification result: {}. confidence: {}'.format(verify_result.is_identical, verify_result.confidence))
    else:
        print('No person identified for face ID {} in image.'.format(identifiedFace.face_id))
 

print()
print('End of quickstart.')

  3. Jalankan aplikasi pengenalan wajah Anda dari direktori aplikasi dengan perintah python.

    python quickstart-file.py

    Tip

    API Wajah berjalan pada sebuah set model siap dibuat yang statis berdasarkan alam (kinerja model tidak akan mengalami kemunduran atau peningkatan saat layanan dijalankan). Hasil yang diproduksi oleh model mungkin berubah jika Microsoft memperbarui backend model tanpa memigrasikan ke versi model yang baru. Untuk memanfaatkan versi model yang lebih baru, Anda dapat melatih ulang PersonGroup Anda, dengan menetapkan model yang lebih baru sebagai parameter dengan gambar pendaftaran yang sama.

Hasil

Person group: c8e679eb-0b71-43b4-aa91-ab8200cae7df
face 861d769b-d014-40e8-8b4a-7fd3bc9b425b added to person f80c1cfa-b8cb-46f8-9f7f-e72fbe402bc3
face e3c356a4-1ac3-4c97-9219-14648997f195 added to person f80c1cfa-b8cb-46f8-9f7f-e72fbe402bc3
face f9119820-c374-4c4d-b795-96ae2fec5069 added to person be4084a7-0c7b-4cf9-9463-3756d2e28e17
face 67d626df-3f75-4801-9364-601b63c8296a added to person be4084a7-0c7b-4cf9-9463-3756d2e28e17
face 19e2e8cc-5029-4087-bca0-9f94588fb850 added to person 3ff07c65-6193-4d3e-bf18-d7c106393cd5
face dcc61e80-16b1-4241-ae3f-9721597bae4c added to person 3ff07c65-6193-4d3e-bf18-d7c106393cd5
pg resource is c8e679eb-0b71-43b4-aa91-ab8200cae7df
<msrest.pipeline.ClientRawResponse object at 0x00000240DAD47310>
Training status: running.

Training status: succeeded.

Pausing for 10 seconds to avoid triggering rate limit on free account...
Identifying faces in image
Person for face ID 40582995-d3a8-41c4-a9d1-d17ae6b46c5c is identified in image, with a confidence of 0.96725.
Person for face ID 7a0368a2-332c-4e7a-81c4-2db3d74c78c5 is identified in image, with a confidence of 0.96921.
No person identified for face ID c4a3dd28-ef2d-457e-81d1-a447344242c4 in image.
Person for face ID 360edf1a-1e8f-402d-aa96-1734d0c21c1c is identified in image, with a confidence of 0.92886.

Membersihkan sumber daya

Jika Anda ingin membersihkan dan menghapus langganan layanan Azure AI, Anda dapat menghapus sumber daya atau grup sumber daya. Menghapus grup sumber daya juga menghapus sumber daya apa pun yang terkait dengannya.

Untuk menghapus PersonGroup yang dibuat pada mulai cepat ini, harap jalankan kode berikut di skrip Anda:

# Delete the main person group.
face_client.person_group.delete(person_group_id=PERSON_GROUP_ID)
print("Deleted the person group {} from the source location.".format(PERSON_GROUP_ID))
print()

Langkah berikutnya

Dalam panduan mulai cepat ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan pustaka klien wajah untuk Python guna melakukan pengenalan wajah dasar. Selanjutnya, pelajari tentang berbagai model deteksi wajah dan cara menentukan model yang tepat untuk kasus penggunaan Anda.

Menentukan versi model deteksi wajah

Mulai pengenalan wajah menggunakan Face REST API. Layanan Face memberi Anda akses ke algoritme canggih untuk mendeteksi dan mengenali wajah manusia dalam gambar.

Catatan

Mulai cepat ini menggunakan perintah cURL untuk memanggil REST API. Anda juga dapat memanggil REST API menggunakan bahasa pemrograman. Skenario kompleks seperti identifikasi wajah lebih mudah diterapkan dengan SDK bahasa. Lihat sampel GitHub misalnya di C#, Python, Java, JavaScript, dan Go.

Prasyarat

  • Langganan Azure - Buat langganan secara gratis
  • Akun Azure Anda harus memiliki peran yang Cognitive Services Contributor ditetapkan agar Anda menyetujui persyaratan AI yang bertanggung jawab dan membuat sumber daya. Agar peran ini ditetapkan ke akun Anda, ikuti langkah-langkah dalam dokumentasi Menetapkan peran, atau hubungi administrator Anda.
  • Setelah Anda memiliki langganan Azure, buat sumber daya Face di portal Azure untuk mendapatkan kunci dan titik akhir Anda. Setelah menyebar, pilih Buka sumber daya.
    • Anda akan memerlukan kunci dan titik akhir dari sumber daya yang Anda buat untuk menyambungkan aplikasi Anda ke Face API. Anda akan menempelkan kunci dan titik akhir ke dalam kode di bawah ini di mulai cepat.
    • Anda dapat menggunakan tingkat harga gratis (F0) untuk percobaan, lalu meningkatkannya ke tingkat berbayar untuk produksi.
  • PowerShell versi 6.0+, atau aplikasi baris perintah serupa.

Mengidentifikasi dan memverifikasi wajah

Catatan

Jika Anda belum menerima akses ke layanan Face menggunakan formulir asupan, beberapa fungsi ini tidak akan berfungsi.

  1. Pertama, panggil API Deteksi di wajah sumber. Ini merupakan wajah yang akan kita coba untuk identifikasi dari grup yang lebih besar. Salin perintah berikut pada editor teks, sisipkan kunci Anda sendiri, lalu salin ke jendela shell dan jalankan.

    curl -v -X POST "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect?returnFaceId=true&returnFaceLandmarks=false&recognitionModel=recognition_04&returnRecognitionModel=false&detectionModel=detection_03&faceIdTimeToLive=86400" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {subscription key}" --data-ascii '{\"url\":\"https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/identification1.jpg\"}'

    Simpan string ID wajah yang dikembalikan pada lokasi sementara. Anda akan membutuhkannya lagi di akhir proses.

  2. Selanjutnya Anda perlu membuat LargePersonGroup. Objek ini akan menyimpan data wajah dari beberapa orang secara agregat. Jalankan perintah berikut dengan menyisipkan kunci Anda sendiri. Secara opsional, ubah nama serta metadata grup di isi permintaan.

    curl -v -X PUT "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/largepersongroups/{largePersonGroupId}" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {subscription key}" --data-ascii "{
    \"name\": \"large-person-group-name\",
    \"userData\": \"User-provided data attached to the large person group.\",
    \"recognitionModel\": \"recognition_03\"
}"

    Simpan ID yang dikembalikan dari grup yang dibuat pada lokasi sementara.

  3. Selanjutnya, Anda perlu membuat objek Orang yang termasuk dalam grup. Jalankan perintah berikut ini dengan menyisipkan kunci Anda sendiri dan ID LargePersonGroup dari langkah sebelumnya. Perintah ini akan membuat Orang bernama "Family1-Dad".

    curl -v -X POST "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/largepersongroups/{largePersonGroupId}/persons" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {subscription key}" --data-ascii "{
    \"name\": \"Family1-Dad\",
    \"userData\": \"User-provided data attached to the person.\"
}"

    Setelah Anda menjalankan perintah ini, jalankan lagi dengan data input yang berbeda untuk membuat lebih banyak objek Orang, misalnya: "Family1-Mom", "Family1-Son", "Family1-Daughter", "Family2-Lady", dan "Family2-Man".

    Simpan ID setiap Orang yang dibuat; penting untuk melacak nama orang mana dengan ID yang mana.

  4. Selanjutnya, Anda harus mendeteksi wajah baru dan mengaitkannya dengan objek Orang yang telah ada. Perintah berikut mendeteksi wajah dari gambar Family1-Dad1.jpg dan menambahkannya ke orang yang sesuai. Anda perlu menentukan personId sebagai ID yang ditampilkan ketika Anda membuat objek Orang "Family1-Dad". Nama gambar harus sesuai dengan nama Orang yang dibuat. Masukkan juga ID LargePersonGroup serta kunci Anda di bidang yang sesuai.

    curl -v -X POST "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/largepersongroups/{largePersonGroupId}/persons/{personId}/persistedfaces?detectionModel=detection_03" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {subscription key}" --data-ascii '{\"url\":\"https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/cognitive-services-sample-data-files/master/Face/images/Family1-Dad1.jpg\"}'

    Kemudian, jalankan perintah di atas lagi dengan gambar sumber serta Orang target yang berbeda. Gambar yang tersedia adalah sebagai berikut: Family1-Dad1.jpg, Family1-Dad2.jpgFamily1-Mom1.jpg, Family1-Mom2.jpg, Family1-Son1.jpg, Family1-Son2.jpg, Family1-Daughter1.jpg, Family1-Daughter2.jpg, Family2-Lady1.jpg, Family2-Lady2.jpg, Family2-Man1.jpg, and Family2-Man2.jpg. Pastikan bahwa Orang yang ID-nya ditentukan dalam panggilan API telah sesuai dengan nama file gambar di isi permintaan.

    Pada akhir langkah ini, Anda harus memiliki beberapa objek Orang, yang masing-masing memiliki satu atau beberapa wajah yang sesuai dan dapat terdeteksi langsung dari gambar yang disediakan.

  5. Selanjutnya, latih LargePersonGroup menggunakan data wajah saat ini. Operasi pelatihan mengajarkan model cara mengaitkan fitur wajah, yang terkadang dikumpulkan dari beberapa gambar sumber, ke setiap orang. Sisipkan ID LargePersonGroup serta kunci Anda sebelum menjalankan perintah.

    curl -v -X POST "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/largepersongroups/{largePersonGroupId}/train" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {subscription key}"

  6. Sekarang Anda telah siap untuk memanggil Identifikasi API menggunakan ID wajah sumber dari langkah pertama serta ID LargePersonGroup. Sisipkan nilai-nilai ini ke dalam bidang yang sesuai di dalam isi permintaan, dan sisipkan kunci Anda.

    curl -v -X POST "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/identify" -H "Content-Type: application/json" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {subscription key}" --data-ascii "{
    \"largePersonGroupId\": \"INSERT_PERSONGROUP_NAME\",
    \"faceIds\": [
        \"INSERT_SOURCE_FACE_ID\"
    ],  
    \"maxNumOfCandidatesReturned\": 1,
    \"confidenceThreshold\": 0.5
}"

    Respons seharusnya memberi Anda ID Orang yang menunjukkan orang yang diidentifikasi dengan wajah sumber. ID ini harus sesuai dengan orang "Family1-Dad", karena wajah sumbernya adalah orang itu.

  7. Untuk melakukan verifikasi wajah, Anda akan menggunakan ID Orang yang dikembalikan pada langkah sebelumnya, ID LargePersonGroup, dan juga ID wajah sumber. Sisipkan nilai-nilai ini ke dalam bidang dalam isi permintaan, dan sisipkan kunci Anda.

    curl -v -X POST "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/verify"
-H "Content-Type: application/json"
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {subscription key}"
--data-ascii "{
    \"faceId\": \"\{INSERT_SOURCE_FACE_ID}\",
    \"personId\": \"{INSERT_PERSON_ID}\",
    \"largePersonGroupId\": \"INSERT_PERSONGROUP_ID\"
}"

    Respons harus memberi Anda hasil verifikasi boolean bersama dengan nilai keyakinan.

Membersihkan sumber daya

Untuk menghapus LargePersonGroup yang dibuat dalam latihan ini, jalankan panggilan LargePersonGroup - Hapus.

curl -v -X DELETE "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/largepersongroups/{largePersonGroupId}" -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: {subscription key}"

Jika Anda ingin membersihkan dan menghapus langganan layanan Azure AI, Anda dapat menghapus sumber daya atau grup sumber daya. Menghapus grup sumber daya juga menghapus sumber daya apa pun yang terkait dengannya.

Langkah berikutnya

Dalam mulai cepat ini, Anda mempelajari cara menggunakan Face REST API untuk melakukan tugas pengenalan wajah dasar. Selanjutnya, pelajari tentang berbagai model deteksi wajah dan cara menentukan model yang tepat untuk kasus penggunaan Anda.

Menentukan versi model deteksi wajah