開始使用 Azure 上的臉部分析
Microsoft Azure 提供多項 Azure AI 服務，其可用來偵測和分析臉部，包括：
- Azure AI 視覺，提供臉部偵測和一些基本臉部分析，例如傳回影像四周的周框方塊座標。
- Azure AI 影片索引器，用來偵測及識別影片中的人臉。
- Azure AI 臉部，提供可偵測、辨識和分析臉部的預建演算法。
在這些服務中，臉部提供的臉部分析功能最為廣泛。
Azure AI Face 服務
Azure AI 臉部服務可傳回在影像中所找到任何人臉的矩形座標，以及一連串相關的屬性：
- 配件：指出指定的臉部是否有配件。 此屬性會傳回可能的配件，包括頭飾、眼鏡和口罩，每個配件的信賴分數介於零到一之間。
- 模糊：臉部的模糊程度，這是臉部成為影像主要焦點的可能性指標。
- 曝光：例如影像曝光不足或過度曝光。 這適用於影像中的臉部，而不是整體影像曝光。
- 眼鏡：人物是否佩戴眼鏡。
- 頭部姿勢：臉部在 3D 空間中的方向。
- 口罩：指出臉部是否配戴口罩。
- 雜訊：指影像中的視覺雜訊。 如果對暗景拍攝了高 ISO 設定的相片，就會看到影像中出現這種雜訊。 影像看起來有顆粒狀或全都是小點點，讓影像很不清晰。
- 遮擋：判斷是否有物件擋住影像中的臉部。
- 辨識品質：高、中或低的評等，反映影像的品質是否足夠嘗試進行臉部辨識。
負責任的 AI 使用
任何人都可以使用臉部服務來：
- 偵測影像中臉部的位置。
- 判斷人物是否戴著眼鏡。
- 判斷臉部是否有遮蔽、模糊、雜訊或過度曝光或曝光不足。
- 退回頭部姿態以配對影像中的每張臉部。
有限的存取原則需要客戶提交資料蒐集表單以存取其他 Azure AI 臉部服務，包含：
- 臉部驗證：比較臉部相似性的能力。
- 臉部識別：識別影像中具名個人的能力。
- 即時性偵測：偵測和減輕顯示出違反原則之週期性內容和/或行為實例的能力 (例如，輸入視訊串流是否為真或假)。
適用於臉部的 Azure 資源
若要使用臉部服務，則必須在 Azure 訂用帳戶中建立下列一種資源類型：
- 臉部：如果不打算使用任何其他 Azure AI 服務，或若想要分別追蹤臉部的使用量和成本，請使用此特定的資源類型。
- Azure AI 服務：包含 Azure AI 視覺和其他許多 Azure AI 臉部的一般資源，例如 Azure AI 內容安全、Azure AI 語言等等。 如果打算使用多項 Azure AI 服務，且想要簡化系統管理和開發作業，請使用此資源類型。
獲得更精確結果的祕訣
有些考慮事項有助於改善影像偵測的準確度：
- 影像格式 - 支援的影像為 JPEG、PNG、GIF 和 BMP。
- 檔案大小 - 6 MB 或更小。
- 臉部大小範圍 - 從 36 x 36 像素到 4096 x 4096 像素。 不偵測小於或超過上述值的臉部。
- 其他問題 - 臉部偵測可能會受到極端的臉部角度、極端照明和遮擋 (有物件擋住臉部，例如手) 所影響。