Collie 人脸检测和识别可用于检测和分析图像和视频中的人脸。本节概述了人脸分析的非存储操作。这些操作包括检测面部特征、分析情绪和比较面部等功能。
这款 Collie 解决方案还可以识别面部特征（例如眼睛位置）、检测情绪（例如快乐或悲伤）和其他属性（例如是否戴眼镜、面部遮挡）。检测到面部后，系统会分析面部属性并返回每个属性的置信度分数。
Collie 人脸检测和识别功能让用户可以访问具有人脸检测功能的图像的主要机器学习应用程序。它支持面部分析和身份验证等关键功能，这些功能对于从安全到个人照片整理等各种应用都至关重要。
人脸检测系统解决的问题是：“这张照片里有脸吗？”人脸检测的关键方面包括：
位置和方向：确定图像或视频帧中面部的存在、位置、比例和方向。
面属性：无论性别、年龄或面部毛发等属性如何，均可检测面部。
附加信息：提供有关面部遮挡和目光注视方向的详细信息。
人脸检测和识别系统利用置信度分数。置信度分数表示预测的可能性，例如人脸的存在或人脸之间的匹配。分数越高，可能性越大。例如，90% 置信度表示正确检测或匹配的概率高于 60%。
如果人脸检测系统无法正确检测人脸，或对实际人脸的预测置信度较低，则为漏检/假阴性。如果系统错误地以高置信度预测人脸的存在，则为误报/假阳性。
以下是有关 Collie Face Recognition 如何处理和返回面部属性的具体信息。
FaceDetail 对象：对于每个检测到的脸部，都会返回一个 FaceDetail 对象。此 FaceDetail 包含有关脸部特征点、质量、姿势等的数据。
属性预测：预测情绪、性别、年龄等属性。为每个预测分配一个置信度，并返回带有相应置信度分数的预测。对于敏感用例，建议使用 99% 置信度阈值。对于年龄估计，预测年龄范围的中点可提供最佳近似值。
请注意，性别和情绪预测基于外表，不应将其用于确定实际的性别认同或情绪状态。性别二元（男性/女性）预测基于特定图像中人脸的外表。它并不表明一个人的性别认同，您不应使用 Collie 人脸检测和识别来做出这样的判断。我们不建议使用性别二元预测来做出影响个人权利、隐私或服务访问的决定。同样，情绪预测并不表明一个人的实际内部情绪状态，您不应使用 Rekognition 来做出这样的判断。照片中假装笑脸的人可能看起来很开心，但可能并没有感受到快乐。
以下是这些属性的一些实际应用和用例：
应用领域：微笑、姿势和清晰度等属性可用于选择个人资料图片或匿名估计人口统计数据。
常见用例：社交媒体应用和活动或零售店的人口统计估计就是典型的例子。
人脸检测与识别指南
吸烟检测带报告的 Collie 出勤模块视频管理系统
Collie 人脸检测和识别可用于检测和分析图像和视频中的人脸。本节概述了人脸分析的非存储操作。这些操作包括检测面部特征、分析情绪和比较面部等功能。
这款 Collie 解决方案还可以识别面部特征（例如眼睛位置）、检测情绪（例如快乐或悲伤）和其他属性（例如是否戴眼镜、面部遮挡）。检测到面部后，系统会分析面部属性并返回每个属性的置信度分数。
Collie 人脸检测和识别功能让用户可以访问具有人脸检测功能的图像的主要机器学习应用程序。它支持面部分析和身份验证等关键功能，这些功能对于从安全到个人照片整理等各种应用都至关重要。
人脸检测
人脸检测系统解决的问题是：“这张照片里有脸吗？”人脸检测的关键方面包括：
位置和方向：确定图像或视频帧中面部的存在、位置、比例和方向。
面属性：无论性别、年龄或面部毛发等属性如何，均可检测面部。
附加信息：提供有关面部遮挡和目光注视方向的详细信息。
人脸检测和识别系统利用置信度分数。置信度分数表示预测的可能性，例如人脸的存在或人脸之间的匹配。分数越高，可能性越大。例如，90% 置信度表示正确检测或匹配的概率高于 60%。
如果人脸检测系统无法正确检测人脸，或对实际人脸的预测置信度较低，则为漏检/假阴性。如果系统错误地以高置信度预测人脸的存在，则为误报/假阳性。
人脸识别属性
以下是有关 Collie Face Recognition 如何处理和返回面部属性的具体信息。
FaceDetail 对象：对于每个检测到的脸部，都会返回一个 FaceDetail 对象。此 FaceDetail 包含有关脸部特征点、质量、姿势等的数据。
属性预测：预测情绪、性别、年龄等属性。为每个预测分配一个置信度，并返回带有相应置信度分数的预测。对于敏感用例，建议使用 99% 置信度阈值。对于年龄估计，预测年龄范围的中点可提供最佳近似值。
请注意，性别和情绪预测基于外表，不应将其用于确定实际的性别认同或情绪状态。性别二元（男性/女性）预测基于特定图像中人脸的外表。它并不表明一个人的性别认同，您不应使用 Collie 人脸检测和识别来做出这样的判断。我们不建议使用性别二元预测来做出影响个人权利、隐私或服务访问的决定。同样，情绪预测并不表明一个人的实际内部情绪状态，您不应使用 Rekognition 来做出这样的判断。照片中假装笑脸的人可能看起来很开心，但可能并没有感受到快乐。
应用程序和用例
以下是这些属性的一些实际应用和用例：
应用领域：微笑、姿势和清晰度等属性可用于选择个人资料图片或匿名估计人口统计数据。
常见用例：社交媒体应用和活动或零售店的人口统计估计就是典型的例子。
参考
人脸检测与识别指南
也可以看看
吸烟检测
带报告的 Collie 出勤模块
视频管理系统
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