DetectFaces richiesta di operazione DetectFaces risposta operativa

Rilevamento di volti in un'immagine

Amazon Rekognition Image DetectFacesfornisce l'operazione che cerca le caratteristiche principali del viso come occhi, naso e bocca per rilevare i volti in un'immagine di input. Immagini Amazon Rekognition rileva le 100 facce più grandi di un'immagine.

Puoi fornire un'immagine di input come matrice di byte dell'immagine (byte dell'immagine codificata in formato Base64) o specificare un oggetto di Amazon S3. In questa procedura, viene caricata un'immagine (JPEG o PNG) nel bucket S3 e viene specificato il nome chiave dell'oggetto.

Per rilevare volti in un'immagine

Se non lo hai già fatto:
1. Crea o aggiorna un utente con le autorizzazioni AmazonRekognitionFullAccess e AmazonS3ReadOnlyAccess. Per ulteriori informazioni, consulta Passaggio 1: configura un AWS account e crea un utente.
2. Installa e configura gli SDK AWS CLI . AWS Per ulteriori informazioni, consulta Fase 2: Configurare il AWS CLI e AWS SDKs.
Carica un'immagine (contenente uno o più volti) nel bucket S3.

Per le istruzioni, consulta Caricamento di oggetti in Amazon S3 nella Guida per l'utente di Amazon Simple Storage Service.

Utilizza i seguenti esempi per richiamare DetectFaces.

Java

In questo esempio viene visualizzato l'intervallo di età stimato per i volti rilevati e sono elencati i JSON per tutti gli attributi facciali rilevati. Modifica il valore di photo nel nome del file immagine. Modifica il valore di bucket nel bucket Amazon S3 dove è archiviata l'immagine.


//Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
//PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)

package aws.example.rekognition.image;

import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.AmazonRekognitionException;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.AgeRange;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Attribute;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectFacesRequest;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectFacesResult;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.FaceDetail;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import java.util.List;


public class DetectFaces {
   
   
   public static void main(String[] args) throws Exception {

      String photo = "input.jpg";
      String bucket = "bucket";

      AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();


      DetectFacesRequest request = new DetectFacesRequest()
         .withImage(new Image()
            .withS3Object(new S3Object()
               .withName(photo)
               .withBucket(bucket)))
         .withAttributes(Attribute.ALL);
      // Replace Attribute.ALL with Attribute.DEFAULT to get default values.

      try {
         DetectFacesResult result = rekognitionClient.detectFaces(request);
         List < FaceDetail > faceDetails = result.getFaceDetails();

         for (FaceDetail face: faceDetails) {
            if (request.getAttributes().contains("ALL")) {
               AgeRange ageRange = face.getAgeRange();
               System.out.println("The detected face is estimated to be between "
                  + ageRange.getLow().toString() + " and " + ageRange.getHigh().toString()
                  + " years old.");
               System.out.println("Here's the complete set of attributes:");
            } else { // non-default attributes have null values.
               System.out.println("Here's the default set of attributes:");
            }

            ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
            System.out.println(objectMapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(face));
         }

      } catch (AmazonRekognitionException e) {
         e.printStackTrace();
      }

   }

}

Java V2

Questo codice è tratto dal repository degli esempi GitHub di AWS Documentation SDK. Guarda l'esempio completo qui.


import java.util.List;

//snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels.import]
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.S3Object;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectFacesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectFacesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Attribute;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.FaceDetail;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.AgeRange;

//snippet-end:[rekognition.java2.detect_labels.import]

public class DetectFaces {

    public static void main(String[] args) {
        final String usage = "\n" +
            "Usage: " +
            "   <bucket> <image>\n\n" +
            "Where:\n" +
            "   bucket - The name of the Amazon S3 bucket that contains the image (for example, ,ImageBucket)." +
            "   image - The name of the image located in the Amazon S3 bucket (for example, Lake.png). \n\n";

        if (args.length != 2) {
            System.out.println(usage);
            System.exit(1);
        }

        String bucket = args[0];
        String image = args[1];
        Region region = Region.US_WEST_2;
        RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
            .region(region)
            .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
            .build();

        getLabelsfromImage(rekClient, bucket, image);
        rekClient.close();
    }

    // snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels_s3.main]
    public static void getLabelsfromImage(RekognitionClient rekClient, String bucket, String image) {

        try {
            S3Object s3Object = S3Object.builder()
                .bucket(bucket)
                .name(image)
                .build() ;

            Image myImage = Image.builder()
                .s3Object(s3Object)
                .build();

            DetectFacesRequest facesRequest = DetectFacesRequest.builder()
                    .attributes(Attribute.ALL)
                    .image(myImage)
                    .build();

                DetectFacesResponse facesResponse = rekClient.detectFaces(facesRequest);
                List<FaceDetail> faceDetails = facesResponse.faceDetails();
                for (FaceDetail face : faceDetails) {
                    AgeRange ageRange = face.ageRange();
                    System.out.println("The detected face is estimated to be between "
                                + ageRange.low().toString() + " and " + ageRange.high().toString()
                                + " years old.");

                    System.out.println("There is a smile : "+face.smile().value().toString());
                }

        } catch (RekognitionException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
            System.exit(1);
        }
    }
 // snippet-end:[rekognition.java2.detect_labels.main]
}

AWS CLI

Questo esempio visualizza l'output JSON dell'operazione. detect-faces AWS CLI Sostituisci file con il nome di un file immagine. Sostituisci bucket con il nome del bucket Amazon S3 che contiene il file immagine.


aws rekognition detect-faces --image "{"S3Object":{"Bucket":"bucket-name","Name":"image-name"}}"\
                             --attributes "ALL" --profile profile-name --region region-name

Se accedi alla CLI da un dispositivo Windows, usa le virgolette doppie anziché le virgolette singole ed evita le virgolette doppie interne tramite barra rovesciata (ovvero, \) per risolvere eventuali errori del parser che potresti riscontrare. Per un esempio, consulta quanto segue:



aws rekognition detect-faces --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"image-name\"}}" --attributes "ALL" 
--profile profile-name --region region-name

Python

In questo esempio viene visualizzato l'intervallo di età stimato e altri attributi per i volti rilevati e sono elencati i JSON per tutti gli attributi facciali rilevati. Modifica il valore di photo nel nome del file immagine. Modifica il valore di bucket nel bucket Amazon S3 dove è archiviata l'immagine. Sostituisci il valore di profile_name nella riga che crea la sessione di Rekognition con il nome del tuo profilo di sviluppatore.


import boto3
import json

def detect_faces(photo, bucket, region):
    
    session = boto3.Session(profile_name='profile-name',
                            region_name=region)
    client = session.client('rekognition', region_name=region)

    response = client.detect_faces(Image={'S3Object':{'Bucket':bucket,'Name':photo}},
                                   Attributes=['ALL'])

    print('Detected faces for ' + photo)
    for faceDetail in response['FaceDetails']:
        print('The detected face is between ' + str(faceDetail['AgeRange']['Low'])
              + ' and ' + str(faceDetail['AgeRange']['High']) + ' years old')

        print('Here are the other attributes:')
        print(json.dumps(faceDetail, indent=4, sort_keys=True))

        # Access predictions for individual face details and print them
        print("Gender: " + str(faceDetail['Gender']))
        print("Smile: " + str(faceDetail['Smile']))
        print("Eyeglasses: " + str(faceDetail['Eyeglasses']))
        print("Face Occluded: " + str(faceDetail['FaceOccluded']))
        print("Emotions: " + str(faceDetail['Emotions'][0]))

    return len(response['FaceDetails'])
    
def main():
    photo='photo'
    bucket='bucket'
    region='region'
    face_count=detect_faces(photo, bucket, region)
    print("Faces detected: " + str(face_count))

if __name__ == "__main__":
    main()

.NET


//Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
//PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)

using System;
using System.Collections.Generic;
using Amazon.Rekognition;
using Amazon.Rekognition.Model;

public class DetectFaces
{
    public static void Example()
    {
        String photo = "input.jpg";
        String bucket = "bucket";

        AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();

        DetectFacesRequest detectFacesRequest = new DetectFacesRequest()
        {
            Image = new Image()
            {
                S3Object = new S3Object()
                {
                    Name = photo,
                    Bucket = bucket
                },
            },
            // Attributes can be "ALL" or "DEFAULT". 
            // "DEFAULT": BoundingBox, Confidence, Landmarks, Pose, and Quality.
            // "ALL": See https://docs.aws.amazon.com/sdkfornet/v3/apidocs/items/Rekognition/TFaceDetail.html
            Attributes = new List<String>() { "ALL" }
        };

        try
        {
            DetectFacesResponse detectFacesResponse = rekognitionClient.DetectFaces(detectFacesRequest);
            bool hasAll = detectFacesRequest.Attributes.Contains("ALL");
            foreach(FaceDetail face in detectFacesResponse.FaceDetails)
            {
                Console.WriteLine("BoundingBox: top={0} left={1} width={2} height={3}", face.BoundingBox.Left,
                    face.BoundingBox.Top, face.BoundingBox.Width, face.BoundingBox.Height);
                Console.WriteLine("Confidence: {0}\nLandmarks: {1}\nPose: pitch={2} roll={3} yaw={4}\nQuality: {5}",
                    face.Confidence, face.Landmarks.Count, face.Pose.Pitch,
                    face.Pose.Roll, face.Pose.Yaw, face.Quality);
                if (hasAll)
                    Console.WriteLine("The detected face is estimated to be between " +
                        face.AgeRange.Low + " and " + face.AgeRange.High + " years old.");
            }
        }
        catch (Exception e)
        {
            Console.WriteLine(e.Message);
        }
    }
}

Ruby

Questo esempio mostra l'intervallo di età stimato per i volti rilevati ed elenca vari attributi facciali. Modifica il valore di photo nel nome del file immagine. Modifica il valore di bucket nel bucket Amazon S3 dove è archiviata l'immagine.




   # Add to your Gemfile
   # gem 'aws-sdk-rekognition'
   require 'aws-sdk-rekognition'
   credentials = Aws::Credentials.new(
      ENV['AWS_ACCESS_KEY_ID'],
      ENV['AWS_SECRET_ACCESS_KEY']
   )
   bucket = 'bucket' # the bucketname without s3://
   photo  = 'input.jpg'# the name of file
   client   = Aws::Rekognition::Client.new credentials: credentials
   attrs = {
     image: {
       s3_object: {
         bucket: bucket,
         name: photo
       },
     },
     attributes: ['ALL']
   }
   response = client.detect_faces attrs
   puts "Detected faces for: #{photo}"
   response.face_details.each do |face_detail|
     low  = face_detail.age_range.low
     high = face_detail.age_range.high
     puts "The detected face is between: #{low} and #{high} years old"
     puts "All other attributes:"
     puts "  bounding_box.width:     #{face_detail.bounding_box.width}"
     puts "  bounding_box.height:    #{face_detail.bounding_box.height}"
     puts "  bounding_box.left:      #{face_detail.bounding_box.left}"
     puts "  bounding_box.top:       #{face_detail.bounding_box.top}"
     puts "  age.range.low:          #{face_detail.age_range.low}"
     puts "  age.range.high:         #{face_detail.age_range.high}"
     puts "  smile.value:            #{face_detail.smile.value}"
     puts "  smile.confidence:       #{face_detail.smile.confidence}"
     puts "  eyeglasses.value:       #{face_detail.eyeglasses.value}"
     puts "  eyeglasses.confidence:  #{face_detail.eyeglasses.confidence}"
     puts "  sunglasses.value:       #{face_detail.sunglasses.value}"
     puts "  sunglasses.confidence:  #{face_detail.sunglasses.confidence}"
     puts "  gender.value:           #{face_detail.gender.value}"
     puts "  gender.confidence:      #{face_detail.gender.confidence}"
     puts "  beard.value:            #{face_detail.beard.value}"
     puts "  beard.confidence:       #{face_detail.beard.confidence}"
     puts "  mustache.value:         #{face_detail.mustache.value}"
     puts "  mustache.confidence:    #{face_detail.mustache.confidence}"
     puts "  eyes_open.value:        #{face_detail.eyes_open.value}"
     puts "  eyes_open.confidence:   #{face_detail.eyes_open.confidence}"
     puts "  mout_open.value:        #{face_detail.mouth_open.value}"
     puts "  mout_open.confidence:   #{face_detail.mouth_open.confidence}"
     puts "  emotions[0].type:       #{face_detail.emotions[0].type}"
     puts "  emotions[0].confidence: #{face_detail.emotions[0].confidence}"
     puts "  landmarks[0].type:      #{face_detail.landmarks[0].type}"
     puts "  landmarks[0].x:         #{face_detail.landmarks[0].x}"
     puts "  landmarks[0].y:         #{face_detail.landmarks[0].y}"
     puts "  pose.roll:              #{face_detail.pose.roll}"
     puts "  pose.yaw:               #{face_detail.pose.yaw}"
     puts "  pose.pitch:             #{face_detail.pose.pitch}"
     puts "  quality.brightness:     #{face_detail.quality.brightness}"
     puts "  quality.sharpness:      #{face_detail.quality.sharpness}"
     puts "  confidence:             #{face_detail.confidence}"
     puts "------------"
     puts ""
   end

Node.js

Sostituisci il valore di profile_name nella riga che crea la sessione di Rekognition con il nome del tuo profilo di sviluppatore.

Se si utilizzano TypeScript definizioni, potrebbe essere necessario utilizzare import AWS from 'aws-sdk' invece diconst AWS = require('aws-sdk'), per eseguire il programma con Node.js. Puoi consultare l'AWS SDK per Javascript per maggiori dettagli. A seconda di come sono state impostate le configurazioni, potrebbe essere necessario specificare anche la regione con AWS.config.update({region:region});.




// Load the SDK
var AWS = require('aws-sdk');
const bucket = 'bucket-name' // the bucketname without s3://
const photo  = 'photo-name' // the name of file

var credentials = new AWS.SharedIniFileCredentials({profile: 'profile-name'});
AWS.config.credentials = credentials;
AWS.config.update({region:'region-name'});

const client = new AWS.Rekognition();
const params = {
  Image: {
    S3Object: {
      Bucket: bucket,
      Name: photo
    },
  },
  Attributes: ['ALL']
}

client.detectFaces(params, function(err, response) {
    if (err) {
      console.log(err, err.stack); // an error occurred
    } else {
      console.log(`Detected faces for: ${photo}`)
      response.FaceDetails.forEach(data => {
        let low  = data.AgeRange.Low
        let high = data.AgeRange.High
        console.log(`The detected face is between: ${low} and ${high} years old`)
        console.log("All other attributes:")
        console.log(`  BoundingBox.Width:      ${data.BoundingBox.Width}`)
        console.log(`  BoundingBox.Height:     ${data.BoundingBox.Height}`)
        console.log(`  BoundingBox.Left:       ${data.BoundingBox.Left}`)
        console.log(`  BoundingBox.Top:        ${data.BoundingBox.Top}`)
        console.log(`  Age.Range.Low:          ${data.AgeRange.Low}`)
        console.log(`  Age.Range.High:         ${data.AgeRange.High}`)
        console.log(`  Smile.Value:            ${data.Smile.Value}`)
        console.log(`  Smile.Confidence:       ${data.Smile.Confidence}`)
        console.log(`  Eyeglasses.Value:       ${data.Eyeglasses.Value}`)
        console.log(`  Eyeglasses.Confidence:  ${data.Eyeglasses.Confidence}`)
        console.log(`  Sunglasses.Value:       ${data.Sunglasses.Value}`)
        console.log(`  Sunglasses.Confidence:  ${data.Sunglasses.Confidence}`)
        console.log(`  Gender.Value:           ${data.Gender.Value}`)
        console.log(`  Gender.Confidence:      ${data.Gender.Confidence}`)
        console.log(`  Beard.Value:            ${data.Beard.Value}`)
        console.log(`  Beard.Confidence:       ${data.Beard.Confidence}`)
        console.log(`  Mustache.Value:         ${data.Mustache.Value}`)
        console.log(`  Mustache.Confidence:    ${data.Mustache.Confidence}`)
        console.log(`  EyesOpen.Value:         ${data.EyesOpen.Value}`)
        console.log(`  EyesOpen.Confidence:    ${data.EyesOpen.Confidence}`)
        console.log(`  MouthOpen.Value:        ${data.MouthOpen.Value}`)
        console.log(`  MouthOpen.Confidence:   ${data.MouthOpen.Confidence}`)
        console.log(`  Emotions[0].Type:       ${data.Emotions[0].Type}`)
        console.log(`  Emotions[0].Confidence: ${data.Emotions[0].Confidence}`)
        console.log(`  Landmarks[0].Type:      ${data.Landmarks[0].Type}`)
        console.log(`  Landmarks[0].X:         ${data.Landmarks[0].X}`)
        console.log(`  Landmarks[0].Y:         ${data.Landmarks[0].Y}`)
        console.log(`  Pose.Roll:              ${data.Pose.Roll}`)
        console.log(`  Pose.Yaw:               ${data.Pose.Yaw}`)
        console.log(`  Pose.Pitch:             ${data.Pose.Pitch}`)
        console.log(`  Quality.Brightness:     ${data.Quality.Brightness}`)
        console.log(`  Quality.Sharpness:      ${data.Quality.Sharpness}`)
        console.log(`  Confidence:             ${data.Confidence}`)
        console.log("------------")
        console.log("")
      }) // for response.faceDetails
    } // if
  });

DetectFaces richiesta di operazione

L'input per DetectFaces è un'immagine. In questo esempio, l'immagine viene caricata da un bucket Amazon S3. Il parametro Attributes specifica che tutti gli attributi facciali devono essere restituiti. Per ulteriori informazioni, consulta Lavorare con le immagini.


{
    "Image": {
        "S3Object": {
            "Bucket": "bucket",
            "Name": "input.jpg"
        }
    },
    "Attributes": [
        "ALL"
    ]
}

DetectFaces risposta operativa

DetectFaces restituisce le informazioni riportate di seguito per ogni volto rilevato:

Riquadro di delimitazione – Le coordinate del riquadro di delimitazione che circonda il volto.
Affidabilità – Il livello di affidabilità che il riquadro di delimitazione contenga un volto.
Punti di riferimento facciali – Matrice di punti di riferimento del volto. Per ogni punto di riferimento (come ad esempio occhio sinistro, occhio destro e bocca) la risposta fornisce le coordinate x e y.
Attributi facciali – Un insieme di attributi facciali, ad esempio se il viso è occluso, restituito come un FaceDetail oggetto. Il set include: Beard AgeRange, Emotions EyeDirection, occhiali da vista,, genere EyesOpen FaceOccluded, baffi MouthOpen, sorriso e occhiali da sole. Per ogni attributo, la risposta fornisce un valore. Il valore può essere di diverso tipo, ad esempio un valore booleano (se una persona indossa occhiali da sole), una stringa (se la persona è maschio o femmina), o un valore angolare in gradi (per le direzioni di sguardo pitch/yaw). Inoltre, per la maggior parte degli attributi la risposta fornisce anche un livello di affidabilità nel valore rilevato per l'attributo. Tieni presente che, sebbene EyeDirection gli attributi FaceOccluded e siano supportati durante l'utilizzoDetectFaces, non lo sono quando si analizzano video con e. StartFaceDetection GetFaceDetection
Qualità – Descrive la luminosità e la nitidezza del volto. Per informazioni su come garantire un rilevamento facciale ottimale, consulta Raccomandazioni per immagini di input di confronto di volti.
Posa – Descrive la rotazione del volto all'interno dell'immagine.

La richiesta può descrivere una serie di attributi facciali che desideri vengano restituiti. Verrà sempre restituito un DEFAULT sottoinsieme di attributi facciali - BoundingBox, Confidence, Pose, Quality e Landmarks. Puoi richiedere la restituzione di attributi facciali specifici (oltre all'elenco predefinito), utilizzando ["DEFAULT", "FACE_OCCLUDED", "EYE_DIRECTION"] o solo un attributo, come["FACE_OCCLUDED"]. Puoi richiedere tutti gli attributi facciali utilizzando ["ALL"]. La richiesta di più attributi può aumentare i tempi di risposta.

Di seguito è riportata una risposta di esempio per la chiamata APIDetectFaces:


{
  "FaceDetails": [
    {
      "BoundingBox": {
        "Width": 0.7919622659683228,
        "Height": 0.7510867118835449,
        "Left": 0.08881539851427078,
        "Top": 0.151064932346344
      },
      "AgeRange": {
        "Low": 18,
        "High": 26
      },
      "Smile": {
        "Value": false,
        "Confidence": 89.77348327636719
      },
      "Eyeglasses": {
        "Value": true,
        "Confidence": 99.99996948242188
      },
      "Sunglasses": {
        "Value": true,
        "Confidence": 93.65237426757812
      },
      "Gender": {
        "Value": "Female",
        "Confidence": 99.85968780517578
      },
      "Beard": {
        "Value": false,
        "Confidence": 77.52591705322266
      },
      "Mustache": {
        "Value": false,
        "Confidence": 94.48904418945312
      },
      "EyesOpen": {
        "Value": true,
        "Confidence": 98.57169342041016
      },
      "MouthOpen": {
        "Value": false,
        "Confidence": 74.33953094482422
      },
      "Emotions": [
        {
          "Type": "SAD",
          "Confidence": 65.56403350830078
        },
        {
          "Type": "CONFUSED",
          "Confidence": 31.277774810791016
        },
        {
          "Type": "DISGUSTED",
          "Confidence": 15.553778648376465
        },
        {
          "Type": "ANGRY",
          "Confidence": 8.012762069702148
        },
        {
          "Type": "SURPRISED",
          "Confidence": 7.621500015258789
        },
        {
          "Type": "FEAR",
          "Confidence": 7.243380546569824
        },
        {
          "Type": "CALM",
          "Confidence": 5.8196024894714355
        },
        {
          "Type": "HAPPY",
          "Confidence": 2.2830512523651123
        }
      ],
      "Landmarks": [
        {
          "Type": "eyeLeft",
          "X": 0.30225440859794617,
          "Y": 0.41018882393836975
        },
        {
          "Type": "eyeRight",
          "X": 0.6439348459243774,
          "Y": 0.40341562032699585
        },
        {
          "Type": "mouthLeft",
          "X": 0.343580037355423,
          "Y": 0.6951127648353577
        },
        {
          "Type": "mouthRight",
          "X": 0.6306480765342712,
          "Y": 0.6898072361946106
        },
        {
          "Type": "nose",
          "X": 0.47164231538772583,
          "Y": 0.5763645172119141
        },
        {
          "Type": "leftEyeBrowLeft",
          "X": 0.1732882857322693,
          "Y": 0.34452149271965027
        },
        {
          "Type": "leftEyeBrowRight",
          "X": 0.3655243515968323,
          "Y": 0.33231860399246216
        },
        {
          "Type": "leftEyeBrowUp",
          "X": 0.2671719491481781,
          "Y": 0.31669262051582336
        },
        {
          "Type": "rightEyeBrowLeft",
          "X": 0.5613729953765869,
          "Y": 0.32813435792922974
        },
        {
          "Type": "rightEyeBrowRight",
          "X": 0.7665090560913086,
          "Y": 0.3318614959716797
        },
        {
          "Type": "rightEyeBrowUp",
          "X": 0.6612788438796997,
          "Y": 0.3082450032234192
        },
        {
          "Type": "leftEyeLeft",
          "X": 0.2416982799768448,
          "Y": 0.4085965156555176
        },
        {
          "Type": "leftEyeRight",
          "X": 0.36943578720092773,
          "Y": 0.41230902075767517
        },
        {
          "Type": "leftEyeUp",
          "X": 0.29974061250686646,
          "Y": 0.3971870541572571
        },
        {
          "Type": "leftEyeDown",
          "X": 0.30360740423202515,
          "Y": 0.42347756028175354
        },
        {
          "Type": "rightEyeLeft",
          "X": 0.5755768418312073,
          "Y": 0.4081145226955414
        },
        {
          "Type": "rightEyeRight",
          "X": 0.7050536870956421,
          "Y": 0.39924031496047974
        },
        {
          "Type": "rightEyeUp",
          "X": 0.642906129360199,
          "Y": 0.39026668667793274
        },
        {
          "Type": "rightEyeDown",
          "X": 0.6423097848892212,
          "Y": 0.41669243574142456
        },
        {
          "Type": "noseLeft",
          "X": 0.4122826159000397,
          "Y": 0.5987403392791748
        },
        {
          "Type": "noseRight",
          "X": 0.5394935011863708,
          "Y": 0.5960900187492371
        },
        {
          "Type": "mouthUp",
          "X": 0.478581964969635,
          "Y": 0.6660456657409668
        },
        {
          "Type": "mouthDown",
          "X": 0.483366996049881,
          "Y": 0.7497162818908691
        },
        {
          "Type": "leftPupil",
          "X": 0.30225440859794617,
          "Y": 0.41018882393836975
        },
        {
          "Type": "rightPupil",
          "X": 0.6439348459243774,
          "Y": 0.40341562032699585
        },
        {
          "Type": "upperJawlineLeft",
          "X": 0.11031254380941391,
          "Y": 0.3980775475502014
        },
        {
          "Type": "midJawlineLeft",
          "X": 0.19301874935626984,
          "Y": 0.7034031748771667
        },
        {
          "Type": "chinBottom",
          "X": 0.4939905107021332,
          "Y": 0.8877836465835571
        },
        {
          "Type": "midJawlineRight",
          "X": 0.7990140914916992,
          "Y": 0.6899225115776062
        },
        {
          "Type": "upperJawlineRight",
          "X": 0.8548634648323059,
          "Y": 0.38160091638565063
        }
      ],
      "Pose": {
        "Roll": -5.83309268951416,
        "Yaw": -2.4244730472564697,
        "Pitch": 2.6216139793395996
      },
      "Quality": {
        "Brightness": 96.16363525390625,
        "Sharpness": 95.51618957519531
      },
      "Confidence": 99.99872589111328,
      "FaceOccluded": {
        "Value": true,
        "Confidence": 99.99726104736328
      },
      "EyeDirection": {
        "Yaw": 16.299732,
        "Pitch": -6.407457,
        "Confidence": 99.968704
      }
    }
  ],
  "ResponseMetadata": {
    "RequestId": "8bf02607-70b7-4f20-be55-473fe1bba9a2",
    "HTTPStatusCode": 200,
    "HTTPHeaders": {
      "x-amzn-requestid": "8bf02607-70b7-4f20-be55-473fe1bba9a2",
      "content-type": "application/x-amz-json-1.1",
      "content-length": "3409",
      "date": "Wed, 26 Apr 2023 20:18:50 GMT"
    },
    "RetryAttempts": 0
  }
}

Tieni presente quanto segue:

I dati Pose descrivono la rotazione del volto rilevato. È possibile utilizzare la combinazione dei dati BoundingBox e Pose per tracciare il riquadro di delimitazione intorno ai volti visualizzati nell'applicazione.
L'operazione Quality descrive la luminosità e la nitidezza del volto. Può risultare utile per confrontare i volti delle varie immagini e trovare quello migliore.
La precedente risposta mostra tutti i landmarks facciali che il servizio è in grado di rilevare, tutti gli attributi facciali e le emozioni. Affinché la risposta comprenda tutti questi elementi, occorre specificare il parametro attributes con il valore ALL. Per impostazione predefinita, l'API DetectFaces restituisce solo questi cinque attributi: BoundingBox, Confidence, Pose, Quality e landmarks. I punti di riferimento predefiniti restituiti sono: eyeLeft, eyeRightnose, mouthLeft e mouthRight.

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Per usare la documentazione AWS, JavaScript deve essere abilitato. Consulta le pagine della guida del browser per le istruzioni.

Convenzioni dei documenti

Linee guida sugli attributi facciali

Confronto dei volti nelle immagini