Yüz algılama ve öznitelikler

Bu makalede, yüz algılama ve yüz öznitelik verilerinin kavramları açıklanmaktadır. Yüz algılama, görüntüde insan yüzlerini bulma ve isteğe bağlı olarak farklı türlerde yüz ile ilgili verileri döndürme eylemi olur.

Görüntüdeki yüzeyleri algılamak için yüz algılama işlemini kullanırsınız. En azından, algılanan her yüz yanıtta bir faceRectangle alanına karşılık gelir. Sol, üst, genişlik ve yükseklik için bu piksel koordinatları kümesi, bulunan yüzü işaretler. Bu koordinatları kullanarak, yüzün konumunu ve boyutunu alabilirsiniz. API yanıtında, yüzler en büyükten en küçüğe boyut sırasıyla listelenir.

Yüz Kimliği

Yüz KIMLIĞI, görüntüde algılanan her bir yüz için benzersiz bir tanımlayıcı dizesidir. Yüz tanıma API çağrısı IÇIN yüz kimliği isteyebilirsiniz.

Yüz tanıma yer işaretleri

Yüz yüzleri, bir yüz üzerinde yer alan, pupıls veya burun ipucu gibi kolay bir arama noktası kümesidir. Varsayılan olarak önceden tanımlanmış 27 yer işareti noktası vardır. Aşağıdaki şekilde tüm 27 noktaları gösterilmektedir:

Noktaların koordinatları piksel birimlerinde döndürülür.

Detection_03 modeli şu anda en doğru yer işareti algılamasına sahiptir. Dönüşün döndürdüğü göz ve Pupıl işaretleri, yüzü izlemeyi etkinleştirmek için yeterince kesin.

Öznitelikler

Öznitelikler, yüz tanıma API 'si tarafından isteğe bağlı olarak tespit edilebilir bir özellikler kümesidir. Aşağıdaki öznitelikler tespit edilebilir:

• Aksesuarlar. Verilen yüzün aksesuarları olup olmadığı. Bu öznitelik, her aksesuar için sıfır ve arasında Güvenirlik puanı ile, headgiyi, gözlük ve maske dahil olası aksesuarları döndürür.

• Yaş. Belirli bir yüzün yıllık tahmini yaşı.

• Bulanıklaştırma. Görüntüdeki yüzün bulanıklaştırıltı. Bu öznitelik, sıfır ve bir, düşük, orta veya yüksek bir tamsayı derecelendirmesi arasında bir değer döndürür.

• Duygu. Verilen yüz için algılama güvenlerinin bulunduğu bir liste. Güvenilirlik puanları normalleştirilir ve tüm lamalar genelinde puan ekler. Dönen Özellikler mutluluklar, sadyeti, bağımsız, Anger, Contempt, disgust, sürpriz ve korku.

• Pozlama. Görüntüdeki yüzün pozlaması. Bu öznitelik sıfır ile bir ve çok pozlandırmayı, goodExposure veya aşırı Pozlandırma derecelendirmesi arasında bir değer döndürür.

• Yüz artı. Verilen yüzün tahmini yüz artı olma durumu ve uzunluğu.

• Cinsiyeti. Verilen yüzün tahmini cinsiyeti. Olası değerler erkek, kadın ve genderküçüktür.

• Gözlük. Verilen yüzün gözlük olup olmadığı. Olası değerler gözlük, Readinbahar, güneş gözlüğü ve yüzme Goggles.

• Saç. Yüzün saç türü. Bu öznitelik, saç görünür olup olmadığını, balblerin algılanıp algılanmadığını ve hangi saç renklerinin algılandığını gösterir.

• Baş poz. 3B alanda yüzün yönü. Bu öznitelik, sağ kuralagöre tanımlanan, derece, yaw ve sıklık açılarına göre tanımlanır. Üç açısının sırası top-yaw-sıklık ve her bir açının değer aralığı-180 dereceden 180 derece arasındadır. Yüzün 3B yönü, toplama, yaw ve sıklık açılarıyla sırada tahmin edilir. Açılı eşlemeler için aşağıdaki diyagrama bakın:

  

• Makeup. Yüzün oluşturulup oluşturulmayacağını belirtir. Bu öznitelik, eyeMakeup ve lipMakeup için bir Boole değeri döndürür.

• Maske. Yüzün bir maskeyi takıp takmayacağı. Bu öznitelik, bir olası maske türü ve burun ve ağız kapsamında olup olmadığını belirtmek için bir Boole değeri döndürür.

• Gürültü. Yüz görüntüde algılanan görsel gürültü. Bu öznitelik, sıfır ve bir, düşük, orta veya yüksek bir tamsayı derecelendirmesi arasında bir değer döndürür.

• Occluson. Yüzün parçalarını engelleyen nesneler olup olmadığı. Bu öznitelik, eyeOccluded, foreheadOccluded ve mouthOccluded için bir Boole değeri döndürür.

• Gülümseme. Verilen yüzün gülümseme ifadesi. Bu değer, gülümseme olmaması için sıfır ve bir açık gülümseme için sıfır arasındadır.

• QualityForRecognition Algılamada kullanılan görüntünün, Yüz tanımayı denemek için yeterli kalite olup olmadığı konusunda genel görüntü kalitesi. Değer, düşük, orta veya yüksek bir resmi olmayan derecelendirmesidir. Kişi kaydı için yalnızca "yüksek" kaliteli görüntüler önerilir ve tanımlama senaryolarında "Orta" ya da üzeri kalite önerilir.

  Not

  Her bir özniteliğin kullanılabilirliği belirtilen algılama modeline bağlıdır. QualityForRecognition özniteliği, şu anda yalnızca algılama modeli detection_01 veya detection_03 ve tanıma modeli recognition_03 ya da recognition_04 birleşimini kullanırken kullanılabilir olduğundan, tanınma modeline bağlıdır.

Giriş verileri

Giriş görüntülerinizin en doğru algılama sonuçlarını vermesini sağlamak için aşağıdaki ipuçlarını kullanın:

• Desteklenen giriş resim biçimleri JPEG, PNG, GIF (ilk çerçeve), BMP.
• Görüntü dosyası boyutu 6 MB 'tan büyük olmamalıdır.
• En düşük algılanabilir yüz boyutu, 1920 x 1080 pikselden daha büyük olmayan bir görüntüde 36 x 36 pikseldir. 1920 x 1080 pikselden daha büyük olan görüntüler, daha düşük bir en küçük yüz boyutuna sahiptir. Yüz boyutunu azaltmak, en düşük algılanabilir yüz boyutundan daha büyük olsalar bile bazı yüzlerin algılanmamasına neden olabilir.
• En fazla algılanabilir yüz boyutu 4096 x 4096 pikseldir.
• 36 x 36 ile 4096 x 4096 piksel boyut aralığının dışındaki yüzlerin algılanmamasını sağlar.
• Bazı yüzler, şu gibi teknik sorunlar nedeniyle tanınmayabilir:
  • Aşırı aydınlatmaya sahip görüntüler, örneğin, ciddi geri aydınlatma.
  • Bir veya her iki gözdeki engelleri engeller.
  • İnce tür veya yüz şeklindeki farklar.
  • Yaş nedeniyle yüz görünümünde değişiklikler.
  • Aşırı yüz ifadeleri.

Yönlendirme bilgileriyle giriş verileri:

JPEG biçimindeki bazı giriş görüntüleri, takas edilebilir görüntü dosyası biçimi (Exif) meta verilerinde yönlendirme bilgileri içerebilir. Exif yönlendirmesi varsa, görüntüler, yüz tanıma algılaması gönderilmeden önce otomatik olarak doğru yöne döndürülür. Algılanan her yüz için yüz dikdörtgeni, yer işaretleri ve baş poz, döndürülen görüntüye göre tahmin edilir.

Yüz dikdörtgenini ve dikkat işaretlerini doğru bir şekilde göstermek için görüntünün doğru şekilde döndürültığınızdan emin olmanız gerekir. Görüntü görselleştirme araçlarının çoğu, varsayılan olarak görüntüyü Exif yönüne göre otomatik olarak döndürür. Diğer araçlar için, kendi kodunuzu kullanarak döndürmeyi uygulamanız gerekebilir. Aşağıdaki örneklerde döndürülen görüntüde (solda) ve döndürülmemiş bir görüntüde (sağ) bir yüz dikdörtgeni gösterilmektedir.

Video girişi

Video akışından yüz tespit ediyorsanız, video kameranızdaki belirli ayarları ayarlayarak performansı artırabilirsiniz:

• Yumuşatma: birçok video kameraları bir yumuşatma efekti uygular. Çerçeveler arasında bulanıklaştırma oluşturup netliği azalttığından, bunu kapatmanız gerekir.

• Perde hızı: daha hızlı bir perde hızı, kareler arasındaki hareket miktarını azaltır ve her çerçeveyi daha net hale getirir. 1/60 saniyelik veya daha hızlı bir şekilde perde hızını öneririz.

• Perde açısı: bazı kameralar, perde hızı yerine perde açısını belirtir. Mümkünse, daha düşük bir perde açısı kullanmanız gerekir. Bu, daha net video çerçevelerine neden olur.

  Not

  Aşağı perde açısı olan bir kamera her karede daha az ışık alır, bu nedenle görüntü daha koyu olur. Kullanılacak doğru düzeyi belirlemeniz gerekir.

Sonraki adımlar

Yüz algılama kavramlarıyla ilgili bilgi sahibi olduğunuza göre, belirli bir görüntüde yüzeyleri algılayan bir komut dosyası yazmayı öğrenin.

• Algılama API 'sini çağırma