Person Directory Operations - Get Person Faces

服務:

Azure AI Services

API 版本:

v1.2-preview.1

擷取代表已註冊人員臉部功能的人保存的FaceId。

GET {endpoint}/face/{apiVersion}/persons/{personId}/recognitionModels/{recognitionModel}/persistedfaces

URI 參數

名稱	位於	必要	類型	Description
apiVersion	path	True	string	API 版本
endpoint	path	True	string uri	支持的認知服務端點（通訊協定和主機名，例如：https://{resource-name}.cognitiveservices.azure.com）。
personId	path	True	string uuid	人員標識碼。
recognitionModel	path	True	RecognitionModel	與臉部相關聯的 『recognitionModel』。

回應

名稱	類型	Description
200 OK	ListFaceResult	成功的呼叫會傳回persistedFaceIds和人員標識碼的陣列。
Other Status Codes	FaceErrorResponse	未預期的錯誤回應。 標題 x-ms-error-code: string

安全性

Ocp-Apim-Subscription-Key

Azure AI 臉部訂用帳戶的秘密密鑰。

類型: apiKey
位於: header

AADToken

Azure Active Directory OAuth2 流程

類型: oauth2
Flow: accessCode
授權 URL: https://api.example.com/oauth2/authorize
權杖 URL: https://api.example.com/oauth2/token

範圍

名稱	Description
https://cognitiveservices.azure.com/.default

範例

Get Faces from PersonDirectory Person

範例要求

HTTP

GET {endpoint}/face/v1.2-preview.1/persons/85c0c630-c9c9-40f8-8a4e-f9ae4f926ea5/recognitionModels/recognition_01/persistedfaces

範例回覆

狀態碼:

200

{
  "personId": "85c0c630-c9c9-40f8-8a4e-f9ae4f926ea5",
  "persistedFaceIds": [
    "43897a75-8d6f-42cf-885e-74832febb055"
  ]
}

定義

名稱	Description
FaceError	error 物件。 如需臉部服務所傳回錯誤碼和訊息的完整詳細數據，請參閱下列連結：https://aka.ms/face-error-codes-and-messages。
FaceErrorResponse	包含錯誤詳細數據的回應。
ListFaceResult	人員清單臉部的回應。
RecognitionModel	臉部的辨識模型。

FaceError

error 物件。 如需臉部服務所傳回錯誤碼和訊息的完整詳細數據，請參閱下列連結：https://aka.ms/face-error-codes-and-messages。

名稱	類型	Description
code	string	其中一組伺服器定義的錯誤碼。
message	string	錯誤的人類可讀取表示法。

FaceErrorResponse

包含錯誤詳細數據的回應。

名稱	類型	Description
error	FaceError	error 物件。

ListFaceResult

人員清單臉部的回應。

名稱	類型	Description
persistedFaceIds	string[]	保存的臉部標識子陣列。
personId	string	人員標識碼。

RecognitionModel

臉部的辨識模型。

名稱	類型	Description
recognition_01	string	「偵測」的預設辨識模型。 所有在 2019 年 3 月之前建立的 faceId 都會與這個辨識模型結合。
recognition_02	string	辨識模型於 2019 年 3 月發行。
recognition_03	string	辨識模型於 2020 年 5 月發行。
recognition_04	string	辨識模型於 2021 年 2 月發行。 建議您使用此辨識模型來提升辨識精確度。