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重要
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本文提供有关 Foundry Tools 中的 Azure 视觉如何处理客户提供的数据的高级详细信息。 图像分析设计时考虑到了合规性、隐私和安全性。 作为重要提醒，你负责实现这项技术。 你有责任遵守所在司法管辖区的所有适用的法律和法规，包括确保你拥有使用图像分析传输和处理内容所需的所有许可证、权限或其他第三方批准。
图像分析是 Foundry Tools 中的 Azure 认知 Azure 视觉的一部分。 若要详细了解不同的产品/服务，请参阅 Azure 视觉概述。
注释
本文仅供参考，不用于提供法律建议。 我们强烈建议在实施图像分析时寻求专家法律建议。
图像分析处理哪些数据？
图像分析处理以下类型的数据：
输入 - 可以将来自本地存储或联机的图像提交到图像分析。 这些图像可以包含对象、场景和人员，结果将实时返回。 支持的图像格式包括 PNG、JPEG、GIF 和 BMP。 有关详细信息，请参阅 数据输入。
配置数据 - 当客户将图像提交到图像分析时，将处理语言、模型版本和用户所选作的其他请求参数。
输出 - 响应输出，包括 JSON 格式提取的功能以及置信度分数。
图像标记 - 检测到的视觉内容标记以置信度分数返回。
对象、品牌、人脸、名人和地标检测 - 使用检测到的边界框坐标和置信度分数返回图像中标识的对象、品牌、人脸、名人和地标。
描述图像 - API 返回检测到的内容标记、图像标题和置信度分数。
成人内容检测 - API 在其 JSON 响应中返回三个布尔属性（isAdultContent、isRacyContent 和 isGoryContent），以及每个类别的置信度分数。
注释
对于人脸检测，图像分析仅返回人脸边界框位置的坐标。 人脸检测不涉及区分一张人脸，也不涉及对面部属性进行分类，也不涉及创建面部模板（一组唯一的数字，它代表人脸的独特特征）。
对于名人识别，图像分析返回所有已识别的名人以及已识别的人脸的坐标。 名人识别基于通常请求的数据源（例如 IMDB、维基百科和领英影响者排名）涵盖有限列表（大约一百万张人脸）。
图像分析如何处理数据？
下图显示了数据的处理方式。
身份验证（使用订阅或 API 密钥）
对图像分析 API 的访问进行身份验证的最常见方法是使用单服务（视觉）或多服务（Foundry 工具）API 密钥。 对服务 URL 的每个请求都必须包含身份验证标头。 此标头传递 API 密钥（或令牌（如果适用），该密钥用于验证服务或服务组的订阅。 有关详细信息，请参阅 对 Foundry 工具的身份验证请求。
保护传输中的数据
所有 Foundry 工具终结点（包括图像分析 API URL）都使用 HTTPS URL 在传输期间加密数据。 客户端作系统需要支持传输层安全性 （TLS） 1.2 来调用终结点。 有关详细信息，请参阅传输层安全性。 传入数据在创建 Azure 资源的同一区域中进行处理。
返回已处理的图像结果
图像分析实时处理图像。 API 以 JSON 格式返回分析和提取的结果。
如何保留数据以及哪些控件可用？
提交到图像分析的图像将实时处理，输入图像和结果在处理后不会保留或存储。
若要了解有关隐私和安全承诺的详细信息，请参阅 Microsoft信任中心。 有关其他安全最佳做法和信息，请访问 Foundry Tools 安全基线。