人臉
登錄企業(yè)路由器方法
在當今數(shù)字化時代， 企業(yè)路由器 已經(jīng)成為了企業(yè)網(wǎng)絡中不可或缺的一部分。登錄企業(yè)路由器已經(jīng)成為了許多企業(yè)管理員的必修課程。本文將介紹華為云企業(yè)路由器的登錄方法。 華為云企業(yè)路由器是一款基于云技術(shù)的路由器，可用于管理和控制企業(yè)網(wǎng)絡。它提供了多種登錄方式，包括基于賬號密碼登錄、基于 人臉識別 登錄、基于指紋登錄等。下面將介紹基于賬號密碼登錄和企業(yè)人臉識別登錄這兩種登錄方式。 基于賬號密碼登錄 1. 登錄華為云企業(yè)路由器 首先，您需要使用您的華為云賬號密碼登錄到華為云企業(yè)路由器。登錄界面通常位于路由器底部或頂部的屏幕上。您需要輸入華為云賬號的登錄密碼，并點擊“登錄”按鈕。 2. 驗證身份 一旦您成功登錄到華為云企業(yè)路由器，您將被要求驗證您的身份。通常，您需要使用人臉識別或賬號密碼來驗證您的身份。如果無法使用人臉識別或賬號密碼，則可以嘗試使用其他方式，如指紋識別。 3. 配置路由器 驗證您的身份后，您將被允許訪問路由器的配置界面。在這個界面上，您可以進行各種配置操作，如添加新設備、更改網(wǎng)絡設置、備份和恢復出廠設置等。 4. 查看路由器日志 在配置路由器之后，您還可以查看路由器的日志以了解您的網(wǎng)絡活動。這些日志通常存儲在路由器上的日志文件里。 基于人臉識別登錄 1. 打開人臉識別系統(tǒng) 首先，您需要使用您的華為云賬號密碼登錄到華為云企業(yè)路由器，并打開人臉識別系統(tǒng)。通常，您需要將攝像頭對準自己或他人的臉部，以便系統(tǒng)能夠識別您的身份。 2. 等待幾秒鐘 一旦您成功打開人臉識別系統(tǒng)，系統(tǒng)將開始識別您的臉部。在識別過程中，您需要保持警覺，并確保攝像頭始終保持對準您的臉部。 3. 登錄華為云 一旦您的臉部被成功識別，您將被要求輸入您的華為云賬號密碼，以便登錄到華為云企業(yè)路由器。 4. 配置路由器 與基于賬號密碼登錄類似，您也可以在配置路由器界面上完成各種配置操作。 總之，華為云企業(yè)路由器提供了多種登錄方式，包括基于賬號密碼登錄和基于人臉識別登錄。無論您使用哪種登錄方式，都可以方便地管理和控制企業(yè)網(wǎng)絡。此外，華為云企業(yè)路由器還提供了豐富的配置功能和日志記錄，使您能夠更好地管理您的企業(yè)網(wǎng)絡。
人臉相似度識別
人臉相似度識別算法對輸入圖片進行人臉比對。結(jié)果質(zhì)量超過設定閾值的人臉圖，判斷輸入為關(guān)鍵的人臉圖片。請確保您已開通 人臉識別服務 ，具體操作方法請參見申請服務。約束限制：只支持識別JPG、PNG、JPEG、BMP格式的圖片。Base64編碼中請勿使用回車換行。圖片大小小于8MB，由于過大圖片會導致時延較長，并且圖片信息量不大，建議小于1MB。圖片分辨率小于4096*2160，圖片中人臉像素大于80*80，建議120*120以上。為保證識別效果，人臉圖片建議要求如下：光照大于200lux、無反光強光陰影現(xiàn)象。人臉無遮擋、整體清晰無拖尾抖動等運動模糊。側(cè)臉不超過30°、俯仰角小于15°、偏轉(zhuǎn)角小于15°、圖片中人臉保持豎置正臉。其他的約束限制信息請參見約束與限制章節(jié)。建議：由于過大圖片對識別算法精度無明顯提升，同時會導致時延較長，建議傳入圖片小于1MB，一般500KB左右足夠。OBS上存儲的圖片也建議小于1MB。圖片中人臉像素建議120*120以上。調(diào)試您可以在APIExplorer中調(diào)試該接口。用于獲取操作API的權(quán)限。獲取方法請參見認證鑒權(quán)。開通讀取權(quán)限的操作請參見服務授權(quán)。上傳文件時，請求格式為multipart。attributesObject否是否返回人臉屬性，希望獲取的屬性列表，多個屬性間使用逗號(，)隔開。
圖片對比識別
圖片對比識別技術(shù)與精度高的影響，識別速度快；圖片大小小于8MB，由于圖片大小不大導致，建議小于1MB。圖片分辨率小于4096*2160，圖片中人臉像素大于80*80，建議120*120以上。為保證識別效果，人臉圖片建議要求如下：光照大于200lux、無反光強光陰影現(xiàn)象。人臉無遮擋、整體清晰無拖尾抖動等運動模糊。側(cè)臉不超過30°、俯仰角小于15°、偏轉(zhuǎn)角小于15°、圖片中人臉保持豎置正臉。目前支持檢測視頻文件，或視頻的Base64編碼，不支持直接檢測視頻流。具體的約束限制信息請參見約束與限制章節(jié)。建議：由于過大圖片對識別算法精度無明顯提升，同時會導致時延較長，建議傳入圖片小于1MB，一般500KB左右足夠。OBS上存儲的圖片也建議小于1MB。圖片中人臉像素建議120*120以上。調(diào)試您可以在APIExplorer中調(diào)試該接口。用于獲取操作API的權(quán)限。獲取方法請參見認證鑒權(quán)。開通讀取權(quán)限的操作請參見服務授權(quán)。上傳文件時，請求格式為multipart。external_image_idString否用戶指定的圖片外部ID，與當前圖像綁定。用戶沒提供，系統(tǒng)會生成一個。該ID長度范圍為1~36位，可以包含字母、數(shù)字、中劃線或者下劃線，不包含其他的特殊字符。
2g的顯存夠深度學習嗎
2g的顯存夠深度學習嗎？顯存本文通過一個例子來講解一個深度學習。它是一個可以處理圖片、視頻、文字、圖像、語音等類型的元素。我們可以借助深度學習技術(shù)來提升深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的性能。我認為深度學習是一種基于深度學習的框架，現(xiàn)在機器學習技術(shù)被廣泛應用于視頻中的廣泛應用。下面的例子介紹使用深度學習技術(shù)，它通過將樣本在模型分類上的嵌入訓練分類器。這個模型，訓練，目標為類別數(shù)。預測結(jié)果，置信度排名(評級)，置信度排名(R-0.9)。接下來介紹如何使用深度學習模型。一般的訓練 數(shù)據(jù)集 有4個GPU，每個GPU的內(nèi)存，根據(jù)內(nèi)存或其它池的內(nèi)存，調(diào)節(jié)其個數(shù)，從而獲得最優(yōu)的模型。另一個典型場景：假設人臉識別數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)集有3份數(shù)據(jù)的時候，在數(shù)據(jù)集中，對一個人臉進行預測輸出(物體檢測和圖像分類)，都進行了測試。由于同一人，同一人只檢測一個人臉即可。由于同一人，模型預測結(jié)果不一樣，所以在多人臉檢測中都保存了所有人臉的數(shù)據(jù)，并將多個人臉進行預測輸出。這個方法也可以被用來區(qū)分，只檢測到同一人臉即可。本文的數(shù)據(jù)集不支持訓練多個人臉，而是可以對每個人臉進行預測輸出，并對它進行比對。基于人臉檢測的實驗在三個人臉檢測比賽中，都使用了更多人臉檢測圖像的模型來訓練模型，直到發(fā)現(xiàn)到人臉未定義的數(shù)據(jù)，才會降低人臉丟失的風險和時間成本。
人臉識別攝像頭要求
人臉識別攝像頭要求攝像頭安裝要求鏡頭，技能要求寬度不超過20px，建議純大小不超過700px。攝像頭安裝要求鏡頭，需要保證拍攝的人臉質(zhì)量。攝像頭安裝位置攝像頭安裝需要是拍攝像頭，保證人在準備至少15px的像素內(nèi)，建議1080P。攝像頭拍攝的畫面應為“陰陽臉”。安裝位置攝像頭安裝位置攝像頭，確保在準備攝像頭時獲取的人臉客流統(tǒng)計，避免因環(huán)境崩潰導致現(xiàn)場的人臉模糊不清。運行時配置參數(shù)技能在運行時，需要添加運行時配置。配置完成后，參數(shù)會從 華為HiLens 云側(cè)下發(fā)到端側(cè)設備。keep_running是Int當技能崩潰是否自動拉起技能并持續(xù)運行。此項配置在1.1.0及以后版本起作用?？膳渲枚鄠€名稱，表示多個攝像頭采用同樣的技能配置。sendOriImgFlag是Int是否發(fā)送人臉背景原始圖，默認值：0。0：表示不發(fā)送1：表示發(fā)送sendRepeatFaceFlag是Int是否重復發(fā)送清晰人臉圖，開關(guān)打開后，同一個人只要顯示更清晰的人臉會重復發(fā)送，默認值：0。0：表示不發(fā)送sendOriImgCompressionRatio否Int原始圖jpeg壓縮百分比，默認值為90，表示圖片壓縮比90%，取值范圍。cropSizeMax否Int發(fā)送人臉圖片長寬的最大像素，默認值400。cropSizeMin否Int發(fā)送人臉圖片長寬的最小像素，默認值80。
公安智能人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)
公安智能人臉識別監(jiān)控系統(tǒng)會自動生成待處理的文本數(shù)據(jù)。一個人臉識別系統(tǒng)，根據(jù)人臉五官細節(jié)和標注信息自動生成人臉模型。系統(tǒng)可以進行人臉圖像預處理，系統(tǒng)會根據(jù)輸入的人臉特征，自動識別出人臉的相應特征，并給出最終的分析結(jié)果，用于用戶輸入。為了降低人臉識別的效率，提高人臉識別的準確率，系統(tǒng)還可運用于各種不同的人臉庫中。自動提取圖片中的的base64編碼，用于業(yè)務處理，可以有效減少人臉在不同的人臉庫中的相似度。在實際應用中，由于不同人臉具有相似性，因此在用戶或者系統(tǒng)之間無法獲取到不同的人臉，人臉僅作為一個人臉庫。因此，人臉數(shù)量和執(zhí)行條件不同時也會造成人臉資源泄露，不能同時識別出人臉。例如，通過對明星照片進行分析，識別出人臉，并將返回的人臉I(yè)D作為一個整體進行推理。但是也不能僅識別單張照片，因此需要將識別的人臉圖片base64編碼成face_decode編碼，單張圖片大小不超過50MB。使用前請確保您已開通人臉識別服務，具體操作方法請參見申請服務。人臉比對工作流運行結(jié)果在WebhookURL后面的“ok.txt”配置框中。輸入?yún)?shù)后，單擊“檢測連接”，系統(tǒng)會對目標人臉進行檢測和分析，輸出人臉相應的點。人臉相似度，不同的名人識別會增加相應的約束，因此在比對中無法識別的特征。例如，在計算單元格中，檢測位置和預測位置分別為“人臉檢測”和“人臉I(yè)D”，對應的值為圖像的左上角，檢測結(jié)果中檢測的相似度，用于比對獲取的置信度。人臉比對是通過統(tǒng)計模型對出的人臉上傳給用戶OBS中的姓名、年齡和性別等信息，用于后續(xù)判斷是否為同一個人，判斷是否為同一個人。
明星人臉識別
明星人臉識別、計算機視覺場景的精度降低，需要在新版人臉識別基礎(chǔ)上進行適配，檢測出人的關(guān)鍵特征。人臉識別的模型推理精度高，一般需要高精度人臉識別模型，并且必須保證人臉識別的原子能力。為了讓每一位從業(yè)者更好的研究人臉識別算法，華為云針對人臉識別技術(shù)進行了封裝，構(gòu)建出了一系列自適應的人臉識別模型。人臉識別的性能提升，在保障同等質(zhì)量的同時，也提高了人臉識別的性能。華為云OCR服務支持的FaceIoads接口就可以支持通過華為人臉識別服務的“人臉識別”功能與傳統(tǒng)的人臉識別服務進行比對，使得人臉識別的原子能力更加重要。新老用戶人臉庫接口也可以通過“人臉識別”功能使用，指定人臉進行比對，輸出人臉進行比對。如果兩張圖片中包含多張人臉，則計算兩張圖片中與兩張圖片的相似度。人臉識別示例代碼如下：人臉檢測的主要步驟(以1/2/3為例)：構(gòu)造一個人臉圖，輸出一組人臉。人臉比對通過對出的兩張圖片進行比對，來判斷該人臉是否屬于同一個人。如果兩張圖片中包含多張人臉，則在兩張圖片中選取最大的人臉進行比對。人臉比對：根據(jù)兩張圖片中的多張人臉進行比對。請確保您已開通人臉識別服務，具體操作方法請參見申請服務。人臉比對是將兩個人臉進行比對，來判斷是否為同一個人，返回比對置信度。如果傳入的圖片中包含多個人臉，選取最大的人臉進行比對。本章節(jié)以1、2、3、4的方法為例，構(gòu)造一個1個N張人臉特征圖，返回比對人臉比對。
人臉識別怎么過
人臉識別怎么過，都需要做一些人臉識別，并給每個人臉圖在一起，提供一個新的人臉識別算法。本文介紹了基于人臉檢測算法的人臉檢測算法。人臉檢測算法的使用樣例：由人臉檢測算法更多。人臉檢測算法人臉檢測是在實際判定結(jié)果不變的情況下，將大于1MB或更高人臉的人臉進行比對，提取出人臉的結(jié)果。如果傳入的圖片中包含多個人臉，選取最大的人臉進行比對。接口功能及調(diào)用方法請參考人臉比對。face_repeat_send_sw否Float對應控制臺的界面參數(shù)“人臉重復發(fā)送開關(guān)”。表示是否重復發(fā)送同一位行人的多張人臉圖。人臉重復發(fā)送模式：表示對同一位行人多張臉圖的發(fā)送模式，取值范圍：QUALITY_STEP：按質(zhì)量遞增的模式發(fā)送，需配合“人臉重復發(fā)送質(zhì)量倍數(shù)”參數(shù)使用。對同一位行人，當新檢測到的臉圖質(zhì)量高于已發(fā)送臉圖質(zhì)量一定程度時，會再次發(fā)送。PERIOD：按時間周期的模式發(fā)送，需配合“人臉重復發(fā)送周期”參數(shù)使用。對同一位行人，選取每個時間周期內(nèi)質(zhì)量最優(yōu)人臉進行發(fā)送。人臉重復發(fā)送質(zhì)量倍數(shù)：表示人臉圖重復發(fā)送的質(zhì)量遞增倍數(shù)。對同一位行人，當新檢測到的人臉圖質(zhì)量大于已發(fā)送人臉圖一定程度時，觸發(fā)再次發(fā)送一張人臉圖，取值范圍。
人臉融合技術(shù)
人臉融合技術(shù)是通過對人臉區(qū)域進行分析，并根據(jù)人臉在圖像中的位置和大小，分析不同人臉的抓取，可以為人臉配置不同的人臉進行抓拍。人臉比對通過多次重分析，也可以減少人力。face_repeat_send_sw否Int對應控制臺的界面參數(shù)“人臉重復發(fā)送開關(guān)”。表示是否重復發(fā)送同一位行人的多張人臉圖。用戶可通過輸出結(jié)果中的“detection_id”來檢測是否同一個人。face_repeat_send_mode否String對應控制臺的界面參數(shù)“人臉重復發(fā)送模式”。表示對同一位行人多張臉圖的發(fā)送模式，取值范圍：QUALITY_STEP：按質(zhì)量遞增的模式發(fā)送，需配合“face_repeat_send_step”參數(shù)使用。對同一位行人，當新檢測到的臉圖質(zhì)量高于已發(fā)送臉圖質(zhì)量一定程度時，會再次發(fā)送。對同一位行人，選取每個時間周期內(nèi)質(zhì)量最優(yōu)人臉進行發(fā)送。face_repeat_send_step否Float對應控制臺的界面參數(shù)“人臉重復發(fā)送質(zhì)量倍數(shù)”。表示人臉圖重復發(fā)送的質(zhì)量遞增倍數(shù)。對同一位行人，當新檢測到的人臉圖質(zhì)量大于已發(fā)送人臉圖一定程度時，觸發(fā)再次發(fā)送一張人臉圖，取值范圍。默認值為1.2，表示新人臉圖的質(zhì)量必須大于已發(fā)送人臉圖質(zhì)量的1.2倍時，才會再次發(fā)送。face_repeat_send_interval否Int對應控制臺的界面參數(shù)“人臉重復發(fā)送周期”。表示重復發(fā)送人臉圖的周期時間。
人臉圖片識別
人臉圖片識別是對輸入圖片進行人臉檢測和分析，輸出人臉在圖像中的位置、人臉關(guān)鍵點位置和人臉關(guān)鍵屬性。其中人臉檢測是在圖像中準確識別出人臉的位置和大小。用戶通過人臉檢測API來處理該識別結(jié)果的人臉內(nèi)容。V1版本接口已經(jīng)停售，該接口僅老用戶可用，新用戶推薦使用V2版本API。請確保您已開通人臉識別服務，具體操作方法請參見申請服務。約束限制：只支持識別JPG、PNG、JPEG、BMP格式的圖片。Base64編碼中請勿使用回車換行。圖片大小小于8MB，由于過大圖片會導致時延較長，并且圖片信息量不大，建議小于1MB。圖片分辨率小于4096*2160，圖片中人臉像素大于80*80，建議120*120以上。為保證識別效果，人臉圖片建議要求如下：光照大于200lux、無反光強光陰影現(xiàn)象。人臉無遮擋、整體清晰無拖尾抖動等運動模糊。側(cè)臉不超過30°、俯仰角小于15°、偏轉(zhuǎn)角小于15°、圖片中人臉保持豎置正臉。其他的約束限制信息請參見約束與限制章節(jié)。建議：由于過大圖片對識別算法精度無明顯提升，同時會導致時延較長，建議傳入圖片小于1MB，一般500KB左右足夠。OBS上存儲的圖片也建議小于1MB。圖片中人臉像素建議120*120以上。
python控制鼠標點擊識別文字
python控制鼠標點擊識別文字的名字，然后選擇“OCR”，進入“OCR”界面。輸入圖片參數(shù)后，單擊“OCR”，進入識別結(jié)果界面。您也可以通過API的方式使用圖片識別功能。單擊“立即使用”，進行識別。OCR還支持批量識別嗎？OCR不支持批量識別，只能識別一張圖片中的多張人臉。OCR目前暫不支持批量識別，只能識別一張圖片中的多張人臉。默認API調(diào)用最大并發(fā)為1，如需調(diào)整更高并發(fā)限制請聯(lián)系華為專業(yè)工程師為您。OCR服務只支持調(diào)用一次接口識別一張圖片，批量識別需要進行二次開發(fā)，編碼循環(huán)調(diào)用API，實現(xiàn)批量調(diào)用服務識別圖片。具體請參考 文字識別 服務《SDK參考》手冊，該手冊詳細介紹了SDK支持的版本及使用方法。API服務，可以使用Token鑒權(quán)方式，實現(xiàn)接口調(diào)用。具體請參考文字識別服務接口《API參考》手冊，該手冊詳細介紹了如何調(diào)用API及各個API接口的詳細參數(shù)信息。OCR服務的SDK需要付費購買嗎？OCR服務SDK供用戶免費下載，并依據(jù)API調(diào)用次數(shù)進行收費。提取圖片中的文字需要哪些權(quán)限？使用OCR服務時，如果您需要使用華為云 對象存儲服務 (OBS)中的數(shù)據(jù)，請開通 對象存儲 服務OBS授權(quán)，可在控制臺進行開通。OCR服務支持 IAM 細粒度劃分策略?？梢詾樽佑脩粼O置OCR服務的使用權(quán)限。使用OCR服務是否必須使用華為 云存儲 圖片？文字識別服務支持輸入圖片的base64編碼或圖片的url路徑。如果您使用圖片的url路徑，可以將圖片上傳至華為云對象存儲服務(OBS)中，使用OBS提供的圖片url。同時，您也可以不使用華為云存儲，使用公網(wǎng)http/httpsurl傳入圖片。OCR服務識別結(jié)果可以轉(zhuǎn)化為Word、TXT、pdf嗎？。
人臉結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
人臉結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作業(yè)提供的人臉比對能力。通過對視頻中的人物進行結(jié)構(gòu)化處理，輸出人臉與對應的人臉特征相似度。API支持云上人臉比對能力。請確保您已開通人臉識別服務，具體操作方法請參見申請服務。約束限制：只支持識別JPG、PNG、JPEG、BMP格式的圖片。Base64編碼中請勿使用回車換行。圖片大小小于8MB，由于過大圖片會導致時延較長，并且圖片信息量不大，建議小于1MB。圖片分辨率小于4096*2160，圖片中人臉像素大于80*80，建議120*120以上。為保證識別效果，人臉圖片建議要求如下：光照大于200lux、無反光強光陰影現(xiàn)象。人臉無遮擋、整體清晰無拖尾抖動等運動模糊。側(cè)臉不超過30°、俯仰角小于15°、偏轉(zhuǎn)角小于15°、圖片中人臉保持豎置正臉。其他的約束限制信息請參見約束與限制章節(jié)。建議：由于過大圖片對識別算法精度無明顯提升，同時會導致時延較長，建議傳入圖片小于1MB，一般500KB左右足夠。OBS上存儲的圖片也建議小于1MB。圖片中人臉像素建議120*120以上。調(diào)試您可以在APIExplorer中調(diào)試該接口。用于獲取操作API的權(quán)限。獲取方法請參見認證鑒權(quán)。開通讀取權(quán)限的操作請參見服務授權(quán)。上傳文件時，請求格式為multipart。external_image_idString否用戶指定的圖片外部ID，與當前圖像綁定。用戶沒提供，系統(tǒng)會生成一個。
用win10如何識別圖片中的文字
用win10如何識別圖片中的文字內(nèi)容？文字識別，基于60+進制編碼的圖片，識別單張圖片中的文字內(nèi)容，并以JSON格式返回識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。Base64編碼中請勿使用回車換行。圖片大小小于8MB，由于過大圖片會導致時延較長，并且圖片信息量不大，建議小于1MB。圖片分辨率小于4096*4096，圖片中人臉像素大于80*80，建議120*120以上。為保證識別效果，人臉圖片建議要求如下：光照大于200lux、無反光強光陰影現(xiàn)象。人臉無遮擋、整體清晰無拖尾抖動等運動模糊。側(cè)臉不超過30°、俯仰角小于15°、偏轉(zhuǎn)角小于15°、圖片中人臉保持豎置正臉。具體的約束限制信息請參見約束與限制章節(jié)。建議：由于過大圖片對識別算法精度無明顯提升，同時會導致時延較長，建議傳入圖片小于1MB，一般500KB左右足夠。OBS上存儲的圖片也建議小于1MB。圖片中人臉像素建議120*120以上。調(diào)試您可以在APIExplorer中調(diào)試該接口。用于獲取操作API的權(quán)限。獲取方法請參見認證鑒權(quán)。開通讀取權(quán)限的操作請參見服務授權(quán)。上傳文件時，請求格式為multipart。attributesObject否是否返回人臉屬性，希望獲取的屬性列表，多個屬性間使用逗號(，)隔開。
人臉識別姓名
人臉識別姓名(DigitalFaceRecognition)是一個實用工具，通?？蓱糜诿娌?a href=" http://m.cqfng.cn/product/image.html " target="_blank" style="text-decoration:underline;"> 圖像識別 、人臉識別、文字識別、翻拍識別、核酸檢測等多種場景。人臉識別(MachineRecognition，簡稱OCR)是指對圖像文件的打印字符進行檢測識別，將圖像中的翻拍照片轉(zhuǎn)換成圖像中，以JSON格式返回識別結(jié)果。人臉識別(VIN)的使用場景主要為用戶提供跟蹤和跟蹤識別各種服務，簡單易用、靈活、安全、低成本的人臉識別服務。識別速度快，業(yè)務服務穩(wěn)定，高效，支持圖像 內(nèi)容審核 、人臉五官關(guān)鍵點坐標、人臉五官關(guān)鍵點坐標等結(jié)構(gòu)化信息，準確還原出人物變化。人臉識別(VIN)支持識別、辨別、翻拍識別、手勢識別等能力，降低業(yè)務違規(guī)、信息遺漏等人力成本。人臉識別(VIN)基于深度學習技術(shù)，可自動進行人臉人體關(guān)鍵點檢測與跟蹤，并返回識別結(jié)果。人臉識別(VIN)基于深度學習技術(shù)，可準確識別人臉及字幕、圖像內(nèi)容，并返回識別結(jié)果。支持輸出人臉關(guān)鍵點位置的識別，準確識別圖像中的人臉內(nèi)容，并返回檢測結(jié)果。支持對多種類型的圖片進行結(jié)構(gòu)化提取，如姓名、表格、文字、翻拍等各種類型的信息，并返回識別結(jié)果。ocr識別)基于深度學習技術(shù)，可準確識別圖像中的文字內(nèi)容，并返回識別結(jié)果。
waf在線檢測
waf在線檢測圖片上的圖片數(shù)據(jù)。mask檢測圖片上的mask檢測標簽，默認是Boolean是否做。圖片上的人臉的位置，默認為1。face_repeat_send_interval否Int對應控制臺的界面參數(shù)“人臉重復發(fā)送周期”。表示重復發(fā)送人臉圖的周期時間。對同一位行人，在每個周期(該參數(shù)確定具體時間)結(jié)束時，選取該周期內(nèi)質(zhì)量最好的人臉圖發(fā)送一次。單位為s，取值范圍，默認值為1。target_roi否String對應控制臺的界面參數(shù)“檢測區(qū)域設置”。表示檢測區(qū)域，該字段為JSON格式的字符串，API調(diào)用時需要加轉(zhuǎn)義符。詳細JSON格式參見target_roi(目標區(qū)域)。提取結(jié)果輸出的JSON字符串主要包含兩類信息：人臉圖和原始圖。支持輸出JSON字符串到指定的DIS。支持輸出JSON字符串和圖片到localpath(邊緣節(jié)點本地路徑)，具體請參見存儲路徑的創(chuàng)建規(guī)則。支持輸出JSON字符串到用戶填寫的webhook請求頭指定的URL。event_typeUint64快速標識人臉提取算法的輸出消息類型。timestampUint64圖片解碼時間的時間戳。dataObject人臉圖業(yè)務輸入內(nèi)容。data參數(shù)格式說明字段類型說明node_idString邊緣節(jié)點編號。