Descripción de las funcionalidades del servicio Face de Azure Vision

Como producto dentro de Azure Vision, Azure AI Face admite casos de uso específicos, como verificar la identidad del usuario, la detección de presencia, el control de acceso sin contacto y el enmascaramiento facial. Varios conceptos, como la detección de caras y el reconocimiento, son esenciales para trabajar con Face.

Detección facial

La detección de caras implica la identificación de regiones de una imagen que contienen un rostro humano, generalmente al devolviendo las coordenadas de cuadro de límite que forman un rectángulo alrededor de la cara, así:

Con Face, las características faciales se pueden usar para entrenar modelos de aprendizaje automático para devolver otra información, como características faciales como la nariz, los ojos, las cejas, los labios y otros.

Reconocimiento facial

Adicionalmente, con el análisis facial se puede entrenar un modelo Machine Learning para identificar individuos conocidos a partir de sus rasgos faciales. Esto se conoce como reconocimiento facial. Este usa varias imágenes de un individuo para entrenar el modelo. De esta manera, entrena el modelo para que pueda detectar a esos individuos en imágenes nuevas en las que no se ha entrenado.

Cuando se usa de forma responsable, el reconocimiento facial es una tecnología importante y útil que puede mejorar la eficiencia, la seguridad y las experiencias de los clientes.

Funcionalidades del servicio Face de Azure AI

El servicio Face de Azure AI puede devolver coordenadas de rectángulo para cualquier cara humana que se encuentre en una imagen, así como una serie de atributos relacionados:

• Accesorios: indica si la cara dada tiene accesorios. Este atributo devuelve posibles accesorios, incluidos artículos para la cabeza, gafas y mascarilla, con una puntuación de confianza entre cero y uno para cada accesorio.
• Desenfoque: qué grado de desenfoque tiene la cara, que puede ser una indicación de la probabilidad de que la cara sea el foco principal de la imagen.
• Exposición: por ejemplo, si la imagen está infraexpuesta o sobreexpuesta. Esto se aplica a la cara de la imagen y no a la exposición general de la imagen.
• Gafas: si la persona lleva gafas o no.
• Posición de la cabeza: la orientación de la cara en un espacio 3D.
• Máscara: indica si la cara está usando una máscara.
• Ruido: hace referencia al ruido visual de la imagen. Si ha tomado una foto con una configuración ISO alta para entornos más oscuros, notará este ruido en la imagen. La imagen se ve granulada o repleta de pequeños puntos que hacen que la imagen sea menos clara.
• Oclusión: determina si puede haber objetos que bloqueen la cara en la imagen.
• Calidad del reconocimiento: una clasificación de alta, media o baja que refleja si la imagen tiene la calidad suficiente para intentar el reconocimiento facial.

Uso de IA responsable

Cualquier persona puede usar el servicio Face para:

• Detectar la ubicación de caras en una imagen.
• Determinar si una persona lleva gafas.
• Determinar si hay oclusión, desenfoque, ruido, sobreexposición o subexposición de alguna de las caras.
• Devolver las coordenadas de la posición de la cabeza para cada cara de una imagen.

La directiva de acceso limitado requiere que los clientes envíen un formulario de entrada para acceder a funcionalidades adicionales del servicio Face de Azure AI, como:

• Verificación facial: la capacidad de comparar caras en busca de similitudes.
• Identificación facial: la capacidad de identificar individuos con nombre en una imagen.
• Detección de actividad: la capacidad de detectar y mitigar instancias de contenido recurrente o de comportamientos que indican una infracción de las políticas, como si la secuencia de vídeo de entrada es real o falsa.

A continuación, echemos un vistazo a cómo puede empezar a trabajar con Azure Vision.