Yüz tanıma kavramları
Bu makalede, yüz tanıma kavramı, ilgili işlemler ve temel alınan veri yapıları açıklanmaktadır. Yüz tanıma özelliği, yüz tanıma göre bir bireyi doğrulama veya tanımlama yöntemini ifade eder.
Doğrulama iki yüzü geçen ve aynı yüzü olup olmadığını döndüren bire bir eşleştirmektedir ve kimlik girişi olarak tek bir yüz alan ve bir eşleşen aday kümesi döndüren bire çok eşleşmektedir. Yüz tanıma özelliği, kuruluşların ve uygulamaların bir (uzak) kullanıcının talep ettikleri kim olduğunu doğrulamak için kullanabileceği kimlik doğrulama senaryosunu uygulamak açısından önemlidir.
İlgili veri yapıları
Tanıma işlemleri, genellikle aşağıdaki veri yapılarını kullanır. Bu nesneler bulutta depolanır ve KIMLIK dizeleri tarafından başvurulabilirler. KIMLIK dizeleri her zaman bir abonelik içinde benzersizdir, ancak ad alanları yinelenebilir.
| Ad | Açıklama |
|---|---|
| DetectedFace | Bu tek yüz temsili, yüz algılama işlemi tarafından alınır. KIMLIĞI, oluşturulduktan sonra 24 saat sonra dolar. |
| PersistedFace | Bir gruba, çok yönlü liste veya kişi gibi algılayıcısı eklenmiş yüz nesneleri eklendiğinde, PersistedFace nesneleri olur. Bunlar herhangi bir zamanda alınabilir ve süresi dolmaz. |
| Çok yönlü liste veya largecelist | Bu veri yapısı, PersistedFace nesnelerinin assýralanan listesidir. Çok yönlü bir liste, benzersiz bir KIMLIĞE, bir ad dizesine ve isteğe bağlı olarak bir kullanıcı veri dizesine sahiptir. |
| Kişi | Bu veri yapısı, aynı kişiye ait olan PersistedFace nesnelerinin bir listesidir. Benzersiz bir KIMLIĞE, bir ad dizesine ve isteğe bağlı olarak bir kullanıcı veri dizesine sahiptir. |
| Persongroup veya largepersongroup | Bu veri yapısı, kişi nesnelerinin bir listesi olan bir listesidir. Benzersiz bir KIMLIĞE, bir ad dizesine ve isteğe bağlı olarak bir kullanıcı veri dizesine sahiptir. Bir PersonGroup, tanıma işlemlerinde kullanılmadan önce eğitilmiş olmalıdır. |
| Persondizin | Bu veri yapısı Largepersongroup gibidir, ancak ek depolama kapasitesi ve diğer eklenen özellikler sunar. Daha fazla bilgi için bkz. Persondizin yapısını kullanma. |
Tanıma işlemleri
Bu bölümde, temel işlemlerin bir yüzü belirlemek ve doğrulamak için yukarıdaki veri yapılarını nasıl kullandığı açıklanır.
PersonGroup oluşturma ve eğitim
Eşleştirilecek kişi kümesini depolamak için bir persongroup veya largepersongroup oluşturmanız gerekir. Sorumlu gruplar, her biri tek bir kişiyi temsil eden ve bu kişiye ait bir yüz verisi kümesini tutan kişi nesnelerini tutar.
Eğitme işlemi, veri kümesini yüz veri karşılaştırmaları içinde kullanılacak şekilde hazırlar.
Kimlik
Tanımla işlemi bir veya birkaç kaynak yüzü kimliği (bir DetectedFace veya PersistedFace nesnesinden) ve bir Persongroup veya largepersongroup alır. Her kaynak yüzün ait olabileceği kişi nesnelerinin bir listesini döndürür. Döndürülen kişi nesneleri, bir tahmin güven değeri olan aday nesneler olarak sarmalanır.
Doğrulama
Verify işlemi tek BIR yüz kimliği (bir DetectedFace veya PersistedFace nesnesinden) ve bir kişi nesnesinden yararlanır. Bu, yüzün aynı kişiye ait olup olmadığını belirler. Doğrulama bire bir eşleşmelidir ve API çağrısının sonuçları üzerinde son denetim olarak kullanılabilir. Bununla birlikte, isteğe bağlı olarak, aday kişinin API performansını geliştirmek için ait olduğu Person grubuna geçiş yapabilirsiniz.
Giriş verileri
Giriş görüntülerinizin en doğru tanınma 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.
- Kişi nesneleri oluştururken, farklı açılı ve aydınlatma çeşitleri sunan fotoğraflar kullanın.
- 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.
- Uygun algılama modellerini kullanırken, görüntüde Yüz tanımayı denemek için yeterli kalite olup olmadığı konusunda genel bir kılavuz olarak, qualityForRecognition özniteliğini kullanarak yüz algılama işleminde kullanabilirsiniz. Tanımlama senaryolarında "Orta" sırada veya üzerinde en fazla bir kullanıcı kaydı ve kalitesi için yalnızca "yüksek" kalite görüntülerinin kullanılması önerilir.
Sonraki adımlar
Yüz tanıma kavramlarıyla ilgili bilgi sahibi olduğunuza göre, eğitilen bir kişinin yüzlerini tanımlayan bir komut dosyası yazın.