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該API屬于FRS服務(wù)，描述: 人臉比對(duì)是將兩個(gè)人臉進(jìn)行比對(duì),來(lái)判斷是否為同一個(gè)人,返回比對(duì)置信度。如果傳入的圖片中包含多個(gè)人臉,選取最大的人臉進(jìn)行比對(duì)。接口URL: "/v2/{project_id}/face-compare"
該API屬于FRS服務(wù)，描述: 根據(jù)人臉ID(face_id)更新單張人臉信息。接口URL: "/v2/{project_id}/face-sets/{face_set_name}/faces"
該API屬于FRS服務(wù)，描述: 人臉搜索是指在已有的人臉庫(kù)中,查詢與目標(biāo)人臉相似的一張或者多張人臉,并返回相應(yīng)的置信度。 支持傳入圖片或者faceID進(jìn)行人臉搜索,如果傳入的是多張人臉圖片,選取圖片中檢測(cè)到的最大尺寸人臉作為檢索的輸入。
該API屬于FRS服務(wù)，描述: 刪除人臉庫(kù)以及其中所有的人臉。接口URL: "/v2/{project_id}/face-sets/{face_set_name}"
jetson nano 人臉 https://github.com/SteveMacenski/jetson_nano_detection_and_tracking/blob/6420430868aa300944fc9e49401ed31f6e83e8df/install_scripts
基于華為云人臉檢測(cè)服務(wù)API實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片中的人臉特征智能識(shí)別的Demo應(yīng)用，支持一站式部署到華為云函數(shù)工作流。
文章分三部分介紹： 第一，將首先執(zhí)行人臉檢測(cè)，使用深度學(xué)習(xí)從每個(gè)人臉中提取人臉量化為128位的向量。 第二， 在嵌入基礎(chǔ)上使用支持向量機(jī)（SVM）訓(xùn)練人臉識(shí)別模型。 第三，最后使用 OpenCV 識(shí)別圖像和視頻流中的人臉。
Scalar Builtin UDF注冊(cè)參數(shù) 注冊(cè)Scalar Builtin UDF的作用是獲得數(shù)據(jù)庫(kù)已存在的函數(shù)的句柄，無(wú)實(shí)際注冊(cè)的操作。 不管是顯式注冊(cè)還是隱式注冊(cè)，對(duì)于注冊(cè)Builtin類(lèi)型的Scalar UDF，目前都接受用戶傳入以下參數(shù)： 表1 Scalar Builtin
Fabric DataFrame建立連接參數(shù) 使用ibis.fabric.connect接口建立連接，可以傳入的參數(shù)如下： 表1 ibis.fabric.connect連接參數(shù) 參數(shù) 含義 類(lèi)型 默認(rèn)值 endpoint 指定連接的端點(diǎn)。 str | None None endpoint_id
Scalar UDF直接操作語(yǔ)法 在注冊(cè)和使用分離的場(chǎng)景下，為使用者提供Scalar UDF的直接操作語(yǔ)法，使用者只需要知道UDF名稱（name）、所在的數(shù)據(jù)庫(kù)名稱（database），就可以直接操作使用UDF。以下操作依賴backend會(huì)話對(duì)象進(jìn)行。 表1 Scalar UDF直接操作語(yǔ)法
支持美顏，試唇色,毫秒級(jí)人臉建模
SDK概述 數(shù)智融合服務(wù)軟件開(kāi)發(fā)工具包（DataArts Fabric SDK，DataArts Fabric Software Development Kit）是對(duì)DataArtsFabric服務(wù)提供的REST API進(jìn)行的封裝，以簡(jiǎn)化用戶的開(kāi)發(fā)工作。
=） 先聲明一下，本篇內(nèi)容是在圖片中的人臉檢測(cè)， 調(diào)動(dòng)計(jì)算機(jī)攝像頭的人臉識(shí)別鏈接： 鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164 效果圖： （圖片在百度圖片搜索而來(lái)，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系我。）
直接使用帶Scalar UDF的DF示例 場(chǎng)景描述 在大數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景中，用戶在使用DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，常常需要通過(guò)用戶自定義函數(shù)（UDF）來(lái)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)計(jì)算邏輯。然而，當(dāng)前系統(tǒng)中UDF的注冊(cè)與調(diào)用耦合在一起，用戶無(wú)法在注冊(cè)后單獨(dú)查看或刪除已注冊(cè)的UDF，這在團(tuán)隊(duì)協(xié)作開(kāi)發(fā)或動(dòng)態(tài)管理
使用DataFrame API注冊(cè)Scalar UDF Scalar UDF類(lèi)型 注冊(cè)Scalar UDF概覽 顯式注冊(cè)Scalar UDF 隱式注冊(cè)Scalar UDF 父主題： DataArtsFabric DataFrame
顯式注冊(cè)Scalar UDF 顯式注冊(cè)Scalar UDF，即用戶需要手動(dòng)在Python代碼中侵入式添加注冊(cè)邏輯代碼。詳細(xì)用法請(qǐng)參見(jiàn)Scalar UDF顯式注冊(cè)語(yǔ)法。 對(duì)于Scalar Python UDF，注冊(cè)Scalar Python UDF的作用是將一個(gè)原始的Python函數(shù)或者類(lèi)注冊(cè)進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)中
https://github.com/foamliu/MobileFaceNet-PyTorch 調(diào)用: 從左到右，從上到下，依次5個(gè)點(diǎn) 這個(gè)需要的是facial5points 格式是： [x1,x2,x3,x4,x5][y1,y2,y3,y4,y5]
附錄 狀態(tài)碼 錯(cuò)誤碼 獲取項(xiàng)目ID 獲取賬號(hào)ID 獲取工作空間ID 獲取端點(diǎn)ID 獲取模型ID 獲取推理服務(wù)實(shí)例ID 獲取企業(yè)項(xiàng)目ID
模型30多m TensorFlow平臺(tái)的，cpu版時(shí)間80ms，人臉摳圖，有的不是特別準(zhǔn)。
調(diào)用靜默活體檢測(cè)API，為什么在服務(wù)管理頁(yè)面看不到調(diào)用量 使用按需計(jì)費(fèi)的調(diào)用量，會(huì)實(shí)時(shí)刷新，如果頁(yè)面沒(méi)有調(diào)用量變化，請(qǐng)刷新頁(yè)面查看。 使用按QPS配額計(jì)費(fèi)的調(diào)用量，暫時(shí)未在服務(wù)管理頁(yè)面顯示。 父主題： 產(chǎn)品咨詢類(lèi)
