Comprendre les fonctionnalités du service Visage d’Azure Vision

En tant que produit dans Azure Vision, Azure AI Face prend en charge des cas d’usage spécifiques tels que la vérification de l’identité de l’utilisateur, la détection de la vivacité, le contrôle d’accès sans contact et le floutage des visages. Plusieurs concepts, notamment la détection et la reconnaissance des visages, sont essentiels à l’utilisation de Visage.

Détection des visages

La détection des visages consiste à identifier les régions d’une image contenant un visage humain, généralement en retournant les coordonnées du cadre englobant qui forment un rectangle autour du visage, comme ceci :

Avec Visage, les caractéristiques faciales peuvent être utilisées pour entraîner des modèles Machine Learning pour retourner d’autres informations, telles que les caractéristiques faciales telles que le nez, les yeux, les sourcils, les lèvres et d’autres.

Reconnaissance faciale

Une autre application de l’analyse faciale consiste à effectuer l'apprentissage d’un modèle Machine Learning pour identifier les individus connus à partir des traits de leur visage. Il s’agit de la reconnaissance facialeet utilise plusieurs images d’un individu pour entraîner le modèle. Cela entraîne le modèle afin qu’il puisse détecter ces personnes dans de nouvelles images sur lesquelles elle n’a pas été entraînée.

Lorsqu’elle est utilisée de manière responsable, la reconnaissance faciale est une technologie importante et utile qui peut améliorer l’efficacité, la sécurité et les expériences des clients.

Fonctionnalités du service de reconnaissance faciale Azure AI

Le service Azure AI Visage peut retourner les coordonnées du rectangle pour les visages humains dans une image, ainsi qu’une série d’attributs associés, tels que :

• Les accessoires : indique si le visage donné porte des accessoires. Cet attribut retourne les accessoires possibles, y compris casques, lunettes et masques, avec un score de confiance entre zéro et un pour chaque accessoire.
• Le flou : degré de flou du visage, ce qui peut être une indication de la probabilité que le visage soit le sujet principal de l’image.
• L’exposition : par exemple, si l’image est sous-exposée ou trop exposée. Cela s’applique au visage de l’image et non à l’exposition globale de l’image.
• Les lunettes : si l’individu porte ou non de lunettes.
• Posture de tête : orientation du visage dans un espace 3D.
• Masque : indique si le visage porte un masque.
• Bruit : le bruit visuel sur l’image Si vous avez pris une photo avec un paramètre ISO élevé pour des paramètres plus sombres, vous remarquerez ce bruit sur l’image. L’image semble granuleuse ou pleine de petits points qui rendent l’image moins claire.
• Occlusion : présence ou non d’objets cachant le visage dans l’image.
• Qualité pour la reconnaissance : un classement élevé, moyen ou faible qui reflète la qualité suffisante de l’image pour tenter une reconnaissance faciale.

Utilisation de l’IA responsable

Tout le monde peut utiliser le service Visage :

• Détectez l’emplacement des visages dans une image.
• Déterminez si une personne porte des lunettes.
• Déterminez la présence d’une occlusion, d’un flou, de bruit ou d’une sur ou sous-exposition d’un des visages.
• Retournez les coordonnées de la posture de tête de chaque visage d’une image.

La stratégie d’accès limité oblige les clients à envoyer un formulaire d’admission pour accéder à des fonctionnalités supplémentaires du service Azure AI Visage, notamment :

• Vérification de visage : possibilité de comparer des visages pour évaluer leur similarité.
• Identification de visage : possibilité d’identifier des personnes nommées dans une image.
• Détection de la présence vivante : capacité à détecter et à atténuer les instances de contenu et/ou de comportements récurrents qui indiquent une violation des politiques (par exemple, si le flux vidéo d’entrée est réel ou truqué).

Ensuite, examinons comment commencer avec Azure Vision.