取得觀察到的人員偵測並比對臉部深入解析

發行項
08/23/2024

重要

由於 Azure 媒體服務淘汰而移轉 Azure 影片索引器內容的最後期限已經過去。如需詳細資訊，請參閱淘汰指南。

觀察到的人偵測，相符的臉部，偵測到的衣服

重要

臉部辨識、自訂和名人辨識功能的存取限制是根據資格和使用準則，以支援我們的「負責任的 AI 準則」。臉部識別、自訂和名人辨識功能僅適用於 Microsoft 受控的客戶和合作夥伴。請使用臉部辨識受理表單以申請存取。

觀察到的人員偵測並比對臉部會自動偵測並比對媒體檔案中的人員。觀察到的人偵測和相符的臉部可以設定為顯示人員、衣服及其外觀確切時間範圍的見解。

在入口網站中，產生的深入解析會顯示在 [深入解析] 索引卷標的分類清單中，索引標籤包含每個人及其標識符的縮圖。按一下人員的縮圖會顯示相符的人員 (人員深入解析中的對應臉部)。深入解析也會在 JSON 檔案的分類清單中產生，其中包含人員的縮圖識別碼、出現在檔案中的時間百分比、Wiki 連結 (如果他們是名人) 和信賴度等級。

觀察到的人偵測、偵測到的服裝和相符的臉部使用案例

藉由在組織檔案中深入搜尋相符的人員以深入了解特定名人 (例如在製作宣傳影片和預告片時)，可以提高效率。
在建立專題報導時提高效率，例如，在新聞或體育機構的足球比賽檔案中搜尋穿著紅色襯衫的人。
找出偵測到的同一個人，使用其識別碼從較長的影片建立摘要，例如特定人員在影片中的外觀，可做為法庭證據。
了解並分析一段時間的趨勢，例如：客戶如何在購物商場中移動，或客戶結帳排隊花費多少時間。

藉由選擇進階 ->Video + 音訊索引預設，即可使用相符的臉部和偵測到的服裝功能來編製檔案的索引。

使用入口網站檢視深入解析 JSON

上傳影片並編製索引之後，您可以使用入口網站以 JSON 格式下載深入解析。

選取 [連結 庫] 索引標籤 。
選取您想要使用的媒體。
選取 [下載] 和 [深入解析] [JSON]。 JSON 檔案會在新的瀏覽器索引標籤開啟。
尋找範例回應中所述的密鑰組。

使用 API

使用取得影片索引要求。我們建議傳遞 &includeSummarizedInsights=false。
尋找範例回應中所述的密鑰組。

範例回應

"observedPeople": [
    {
        "id": 1,
        "thumbnailId": "d09ad62e-e0a4-42e5-8ca9-9a640c686596",
        "clothing": [
            {
                "id": 1,
                "type": "sleeve",
                "properties": {
                    "length": "short"
                }
            },
            {
                "id": 2,
                "type": "pants",
                "properties": {
                    "length": "short"
                }
            }
        ],
        "matchingFace": {
            "id": 1310,
            "confidence": 0.3819
        },
        "instances": [
            {
                "adjustedStart": "0:00:34.8681666",
                "adjustedEnd": "0:00:36.0026333",
                "start": "0:00:34.8681666",
                "end": "0:00:36.0026333"
            },
            {
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                "start": "0:00:36.6699666",
                "end": "0:00:36.7367"
            },
            {
                "adjustedStart": "0:00:37.2038333",
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                "start": "0:00:37.2038333",
                "end": "0:00:39.6729666"
            }
        ]
    }
]

重要

請務必閱讀所有 VI 功能的透明度附注概觀。每個深入解析也有自己的透明度注意事項：

觀察到的人偵測並比對臉部筆記

畫面中出現的人員太小，那麼通常不會偵測到 (人員高度最少要有 100 像素)。
最大畫面大小是完整高畫質（FHD）。
低質量的視訊（例如深色光源條件）可能會影響偵測結果。
建議的畫面播放速率至少為 30 FPS。
影片輸入建議在單一畫面中最多包含 10 個人。在單一畫面中存在更多人的情況，此功能依然能夠使用，但偵測結果最多只會在偵測信賴度最高的畫面中擷取最多 10 人。
穿著類似服裝的人員 (例如運動競賽中的選手) 可能會偵測為同一個人，並具有相同的識別碼。
障礙 – 可能有障礙物（場景/自我或其他人阻礙）的錯誤。
姿勢：軌道可能會因為不同的姿勢而分割（後/前）
由於服裝偵測取決於人員身體的可見度，如果人員完全可見，則精確度會更高。當一個人沒有衣服時，可能會發生錯誤。在此案例或其他可見度不佳的情況下，可能會提供長褲、裙子或連衣裙或連衣裙等結果。

觀察到的人員偵測並比對臉部元件

元件	定義
來源檔案	使用者上傳要編製索引的來源檔案。
偵測	媒體檔案會追蹤偵測到觀察到的人員及其衣服。例如，長袖襯衫、連身裙或長褲。若要偵測到，人員的完整上半部必須出現在媒體中。
區域群組	識別觀察到的臉部會篩選成區域群組。如果偵測到人員一次以上，就會為此人員建立更多觀察到的臉部實例。
比對和分類	觀察到的人員執行個體會與臉部相符。如果有一個已知的名人，觀察到的人被賦予他們的名字。任何觀察到的人員執行個體可以與相同臉部相符。
信賴度值	每位觀察到的人員的估計信賴度等級會以 0 到 1 的範圍計算。信賴度分數代表結果正確性的確定性。例如，82% 的確定性會以分數 0.82 表示。

範例指令碼

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