Reconocimiento facial

En este artículo se explica el concepto de reconocimiento facial, sus operaciones relacionadas y las estructuras de datos subyacentes. En general, el reconocimiento facial es el proceso de comprobación o identificación de personas por sus caras. El reconocimiento facial es importante para implementar el escenario de identificación que las empresas y las aplicaciones pueden usar para comprobar que un usuario (remoto) es quien dice ser.

Operaciones de reconocimiento facial

Precaución

El acceso al servicio Face está limitado en función de los criterios de idoneidad y uso para apoyar nuestros principios de inteligencia artificial responsable. El servicio Face solo está disponible para clientes y asociados administrados por Microsoft. Use el formulario de admisión de reconocimiento facial para solicitar acceso. Para obtener más información, consulte la página Acceso limitado de Face.

Creación y entrenamiento de PersonGroup

Debe crear un PersonGroup o LargePersonGroup para almacenar el conjunto de personas con las que realizar la coincidencia. PersonGroups contiene objetos Person, cada uno de los cuales representa a una persona individual y contiene un conjunto de datos faciales que pertenecen a esa persona.

La operación Entrenar prepara el conjunto de datos que se usará en las comparaciones de datos faciales.

Identificación

La operación Identificar toma uno o varios identificadores de la cara de origen (de un objeto DetectedFace o PersistedFace) y PersonGroup o LargePersonGroup. Devuelve una lista de los objetos Person a los que podría pertenecer cada cara de origen. Los objetos Person devueltos se encapsulan como objetos Candidate, que tienen un valor de confianza de predicción.

Comprobación

La operación Verify toma un identificador de cara único (de un objeto DetectedFace o PersistedFace) y un objeto Person. Determina si la cara pertenece a esa misma persona. La comprobación es una coincidencia uno a uno y se puede usar como comprobación final de los resultados de la llamada API de identificación. Sin embargo, opcionalmente puede pasar PersonGroup al que pertenece la persona candidata para mejorar el rendimiento de la API.

Estructuras de datos relacionados

Las operaciones de reconocimiento usan principalmente las siguientes estructuras de datos. Estos objetos se almacenan en la nube y se puede hacer referencia a ellos por sus cadenas de identificador. Las cadenas de identificador siempre son únicas dentro de una suscripción, pero los campos de nombre pueden estar duplicados.

Consulte la guía de Estructuras de datos de reconocimiento facial.

Requisitos de entrada

Utilice las siguientes sugerencias para asegurarse de que las imágenes de entrada proporcionan los resultados de reconocimiento más precisos:

• Los formatos de imagen de entrada admitidos son JPEG, PNG, GIF(el primer fotograma) y BMP.
• El tamaño del archivo de imagen no debe ser superior a 6 MB.

• Es posible que algunas caras no se reconozcan debido a la composición de fotos, como:
  • Imágenes con iluminación extrema, por ejemplo, fuerte contraluz.
  • Obstáculos que bloquean uno o los dos ojos.
  • Diferencias en el tipo de pelo o vello facial.
  • Cambios en la apariencia facial debido a la edad.
  • Expresiones faciales extremas.

• Puede utilizar el atributo qualityForRecognition en la operación de detección de caras al usar los modelos de detección aplicables como guía general de si es probable que la imagen tenga una calidad suficiente para intentar el reconocimiento facial. Solo se recomiendan imágenes de calidad "high" para la inscripción de personas, y de una calidad "medium" o superior en escenarios de identificación.

Pasos siguientes

Ahora que está familiarizado con los conceptos de reconocimiento facial, escriba un script que identifique las caras con un objeto PersonGroup entrenado.

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