Überprüfen und Identifizieren von Gesichtern
Zusätzlich zum Erkennen und Analysieren von Gesichtern können Sie den Azure Vision Face-Dienst verwenden, um Gesichter zu vergleichen und zu erkennen.
Von Bedeutung
Die Verwendung von Gesichtserkennung, Vergleich und Überprüfung erfordert eine Genehmigung über eine Richtlinie für eingeschränkten Zugriff.
Überprüfen von Gesichtern
Wenn ein Gesicht vom Face-Dienst erkannt wird, wird ihm eine eindeutige ID zugewiesen und für 24 Stunden in der Dienstressource aufbewahrt. Bei der ID handelt es sich um eine GUID, die außer den Gesichtsmerkmalen keinen Hinweis auf die Identität der Person gibt.
Während die erkannte Gesichts-ID zwischengespeichert wird, können nachfolgende Bilder verwendet werden, um die neuen Gesichter mit der zwischengespeicherten Identität zu vergleichen und festzustellen, ob sie ähnlich sind (d. h. sie teilen ähnliche Gesichtsfunktionen) oder um zu überprüfen , ob dieselbe Person in zwei Bildern angezeigt wird.
Diese Möglichkeit, Gesichter anonym zu vergleichen, kann in Systemen nützlich sein, in denen es wichtig ist zu bestätigen, dass dieselbe Person zweimal vorhanden ist, ohne die tatsächliche Identität der Person zu kennen. Wenn Sie z. B. Bilder von Personen aufnehmen, während sie einen gesicherten Raum betreten und verlassen, um sicherzustellen, dass alle Personen, die eingetreten sind, den Raum auch wieder verlassen.
Identifizieren von Gesichtern
Für Szenarien, in denen Sie Einzelpersonen positiv identifizieren müssen, können Sie ein Gesichtserkennungsmodell mithilfe von Gesichtsbildern trainieren.
So trainieren Sie ein Gesichtserkennungsmodell mit dem Gesichtserkennungsdienst:
- Erstellen Sie eine Personengruppe , die die Gruppe von Personen definiert, die Sie identifizieren möchten (z. B. Mitarbeiter).
- Fügen Sie der Personengruppe für jede Person, die Sie identifizieren möchten, eine Person hinzu.
- Fügen Sie erkannten Gesichter aus mehreren Bildern zu jeder Person hinzu, vorzugsweise in verschiedenen Posen. Die IDs dieser Gesichter laufen nach 24 Stunden nicht mehr ab, sodass sie jetzt als persistierende Gesichter bezeichnet werden.
- Trainieren des Modells.
Das trainierte Modell wird in Ihrer Ressource "Face" (oder "Foundry Tools") gespeichert und kann von Clientanwendungen verwendet werden, um:
- Identifizieren Sie Einzelpersonen in Bildern.
- Überprüfen Sie die Identität eines erkannten Gesichts.
- Analysieren Sie neue Bilder, um Gesichter zu finden, die einem bekannten, dauerhaften Gesicht ähneln .
Tipp
Weitere Informationen zur Verwendung der Gesichtsüberprüfung und -identifizierung zur Implementierung einer Gesichtserkennungslösung finden Sie in der Dokumentation zur Gesichtserkennung in Azure Vision Face.