Microsoft Face Cognitive ServicesAPIを使用して顔を認識する方法

Face recognition is identifying or confirming the identity of a person using their face. It’s something we humans do from a very early age and we take that process almost for granted. We can do this either in person, using a photo, video, or even a painting or drawing, assuming it’s accurate enough. Getting a computer to perform the same function, though, is an immensely complicated task. In order to have any true success in true facial recognition, recognizing specific faces, rather than the location or area where a face is located, requires artificial intelligence.

Will Microsoft Cognitive Services API built with Native Windows Development recognize faces? Let’s find out all the answers in this post!

顔を認識することの論争

As more systems have entered the market with the ability to recognize people’s faces, people began to experience some of the positive benefits, such as the ability to verify the user’s identity when unlocking a smartphone or when carrying out sensitive actions such as accessing a banking app. Before too long law enforcement agencies also began to see how they too might be able to benefit from using this technology to identify wanted criminals or to spot a potential terrorist in a crowded airport. Stopping terrorist attacks and solving crime is of course something we all want. However, like all biometrics, face recognition is not a perfect technology. The face is much more likely to change over time and can also be easily obscured, intentionally or otherwise, with things like masks, hats, and facial hair.

MSAzure顔認識の使用方法

なぜ顔認識は世界中でとても人気があるのですか?

Other biometric systems like fingerprints and iris scanners can also have challenges that affect their accuracy too, but less so than that of the face. Despite this, facial recognition has some benefits which might make it a good choice – for example, it is contactless, can be used from a significant distance, can be used to recognize persons of interest even if they are no longer physically present, for example via a video recording.

Facial recognition is also passive, which means you don’t need the co-operation of the people whose faces you are recognizing. The downside to that, of course, is that it can be abused by agencies or countries to track their citizens in aid to suppression of their rights, or to keep automated and possibly wide-ranging surveillance of people a government or organization might which to oppress or subjugate.

偽陰性または偽陽性は法的な問題につながる可能性があります

顔認識のもう1つの欠点は、「偽陰性」または「偽陽性」になる可能性があることです。偽陰性とは、データベースに一致する顔があるにもかかわらず、顔認識システムがデータベースから一致する顔を見つけられなかった状況です。誤検知とは、データベースに一致する顔がない場合でも、システムがデータベースの顔と一致する状況です。これは、顔認識で使用されるテクノロジーに依存する可能性がありますが、かなりの技術リソースを持つ組織でさえ、明らかに 認識を間違える。最終的には、開発するアプリケーションのユースケースに適したテクノロジを選択して理解するのは開発者の責任です。

顔認識の背後にある技術は何ですか?

顔認識の背後にある技術は、顔の数学的表現を取得しています。目の距離とあごの形を使用して、そのテンプレートをデータベース内の既存のレコードと比較します。一部のシステムでは、一致するものを見つける代わりに、検出された顔の確率を計算します。

Microsoft Face Cognitive ServicesAPIを使用して顔を認識する方法

顔認識にAzureface APIを使用するにはどうすればよいですか?

Azureはクラウドコンピューティングプラットフォームです。これらは、アマゾンウェブサービスの優れた代替手段です。彼らは多くのカテゴリーで何百ものクラウドコンピューティングサービスを提供しています。 AIと機械学習のカテゴリがあります。次のAIと機械学習のオファーがあります。

  • 機械学習
  • 大脳皮質Certifai
  • コンピュータビジョン
  • テキスト分析
  • データサイエンス仮想マシン– Ubuntu 18.04
  • 自立生活のためのInteliLivingIoTモニタリング
  • 不正およびAML用のDataVisorEnterprise ML

この場合、機械学習の経験がなくても顔認識を実装できるFaceAPIを使用します。まず、アプリケーションのリソースグループを作成する必要があります。したがって、アプリケーションで使用されるすべてのリソースは一緒に請求されます。次に、新しいFaceリソースを作成します(AI +機械学習カテゴリ)。選択した地域を覚えておいてください。次に、作成したリソースに移動し、[キー]と[エンドポイント]に移動して、2つのキーのいずれかをコピーします。

Embercarderoによって維持されている優れたオープンソースアプリケーションがあり、RESTクライアントを使用してDelphiアプリケーションでAzure FaceAPIを使用する方法を示しています。これは、Windows、Mac、iOS、およびAndroidにコンパイルできるFiremonkeyアプリケーションです。 GITハブから入手できます。

https://github.com/FMXExpress/MicrosoftFacialRecognition

Microsoft Face Cognitive ServicesAPIを使用して顔を認識する方法

顔を検出するAPIキーとURLを変更するだけです。 「のパラメータを編集するTRESTRequest」パラメータに応じて。


RAD StudioDelphiとC ++ Builderを使用して、オンラインAPIや同様のリソースに簡単に接続できます。あなたはできる 今すぐ試用版をダウンロード 自分で顔認識を試してみてください。

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