新增人臉到集合

您可以使用此IndexFaces作業偵測影像中的臉孔並將其加入集合中。對於每個偵測到的人臉，Amazon Rekognition 將擷取人臉特徵並將特徵資訊存放於資料庫中。此外，該命令將為每個在指定人臉集合中偵測到的人臉儲存中繼資料。Amazon Rekognition 不會儲存實際的映像位元組。

如需為編制索引提供適合臉部的相關資訊，請參閱人臉比較輸入映像的建議。

IndexFaces 操作將保留每個人臉的下列資訊：

多維度人臉特徵：IndexFaces 使用人臉分析來擷取人臉特徵的多維度資訊，並將資訊儲存於人臉集合中。您無法直接存取此資訊。不過，Amazon Rekognition 會在搜尋人臉集合並比對人臉時使用此資訊。
中繼資料：每個人臉的中繼資料包括要求的週框方塊、可信度等級 (週框方塊標註的人臉)、由 Amazon Rekognition 指定的 ID (人臉 ID 與映像 ID)、以及請求中的外部映像 ID (若您提供此資訊)。此資訊會在對於 IndexFaces API 呼叫的回應中回傳給您。如需範例，請參閱下列範例回應中的 face 元素。

此服務會傳回此中繼資料，以回應下列 API 呼叫：
- ListFaces
- 搜尋臉孔操作 — 回應SearchFaces並SearchFacesByImage傳回每個相符臉孔的相符項目的信賴度，以及相符臉孔的這個中繼資料。

由 IndexFaces 索引的臉部數量取決於與輸入集合相關聯的臉部偵測模型的版本。如需詳細資訊，請參閱模型版本控制。

有關索引面的資訊會傳回FaceRecord物件陣列中。

您可能想要將編入索引的人臉與偵測到這些人臉的映像連結。例如，您可能想要維護映像的使用者端索引以及映像中的人臉。若要將人臉與映像連結，請在 ExternalImageId 請求參數中指定一個映像 ID。映像 ID 可以是檔案名稱或建立的另一個 ID。

除了上述關於 API 保留於人臉集合中的資訊外，API 也會傳回未保留於集合中的人臉詳細資訊。(請參閱下列範例回應中的 faceDetail 元素)。

注意

DetectFaces 將傳回相同的資訊，因此您不需要同時呼叫 DetectFaces 和 IndexFaces。

篩選人臉

此 IndexFaces 作業可讓您篩選從影像建立索引的臉孔。運用 IndexFaces，您可以指定索引建立時所要使用的最多人臉數目，或者選擇只對高品質偵測人臉建立索引。

使用 MaxFaces 輸入參數，您可以指定 IndexFaces 在建立索引時所用的最多人臉數目。若您在建立索引時想要運用映像中尺寸最大的人臉，而不要使用尺寸最小的人臉時，例如，背景中站立人群的人臉，就能使用這項參數。

在預設情況下，IndexFaces 選擇用於篩選出臉部的品質列。您可以使用 QualityFilter 輸入參數，以明確設定品質列。這些值為：

AUTO：Amazon Rekognition 選擇並不用於篩選出人臉的品質列 (預設值)。
LOW：除了品質最低的人臉之外，所有人臉都會加以索引。
MEDIUM
HIGH：僅對品質最高的人臉行索引。
NONE：不會根據品質來篩選掉任何人臉。

IndexFaces 篩選人臉的原因如下：

相較於映像尺寸，人臉過小。
臉部過於模糊。
映像過暗。
臉部表情過於誇張。
臉部沒有足夠的細節，不適合臉部搜尋。

注意

若要使用品質篩選，您必須使用臉部模型第 3 版或更高版本的相關聯集合。若要取得與集合關聯的臉部模型版本，請呼叫DescribeCollection。

未建立索引之臉孔的相關資訊會傳回UnindexedFace物件陣列中。IndexFacesReasons 陣列包含為何無法為人臉建立索引的原因清單。例如，當值為 EXCEEDS_MAX_FACES 時，表示因為已偵測到透過 MaxFaces 指定的人臉數目，所以無法為人臉建立索引。

如需詳細資訊，請參閱管理集合中的人臉。

若要新增臉部到集合 (SDK)

如果您尚未執行：
1. 建立或更新具有 AmazonRekognitionFullAccess 和 AmazonS3ReadOnlyAccess 許可的使用者。如需詳細資訊，請參閱步驟 1：設定 AWS 帳戶並建立使用者。
2. 安裝和設定 AWS CLI AWS 軟體開發套件。如需詳細資訊，請參閱步驟 2：設定 AWS CLI 和開 AWS 發套件。
將映像 (含有一個或多個人臉) 上傳至您的 Amazon S3 儲存貯體。

如需指示說明，請參閱《Amazon Simple Storage Service 使用者指南》中的上傳物件至 Amazon S3。

使用下列範例來呼叫 IndexFaces 操作。

Java

此範例顯示新增到集合的人臉的人臉識別符。

將 collectionId 的值變更為要新增到人臉的集合的名稱。將 bucket 與 photo 的數值取代為您在步驟 2 中所使用的 Amazon S3 儲存貯體名稱與映像名稱。.withMaxFaces(1) 參數會將用於建立索引的人臉數目限制為 1。移除或變更其值以符合您的需求。


//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.FaceRecord;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.IndexFacesRequest;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.IndexFacesResult;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.QualityFilter;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.UnindexedFace;
import java.util.List;

public class AddFacesToCollection {
    public static final String collectionId = "MyCollection";
    public static final String bucket = "bucket";
    public static final String photo = "input.jpg";

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();

        Image image = new Image()
                .withS3Object(new S3Object()
                .withBucket(bucket)
                .withName(photo));
        
        IndexFacesRequest indexFacesRequest = new IndexFacesRequest()
                .withImage(image)
                .withQualityFilter(QualityFilter.AUTO)
                .withMaxFaces(1)
                .withCollectionId(collectionId)
                .withExternalImageId(photo)
                .withDetectionAttributes("DEFAULT");

        IndexFacesResult indexFacesResult = rekognitionClient.indexFaces(indexFacesRequest);
        
        System.out.println("Results for " + photo);
        System.out.println("Faces indexed:");
        List<FaceRecord> faceRecords = indexFacesResult.getFaceRecords();
        for (FaceRecord faceRecord : faceRecords) {
            System.out.println("  Face ID: " + faceRecord.getFace().getFaceId());
            System.out.println("  Location:" + faceRecord.getFaceDetail().getBoundingBox().toString());
        }
        
        List<UnindexedFace> unindexedFaces = indexFacesResult.getUnindexedFaces();
        System.out.println("Faces not indexed:");
        for (UnindexedFace unindexedFace : unindexedFaces) {
            System.out.println("  Location:" + unindexedFace.getFaceDetail().getBoundingBox().toString());
            System.out.println("  Reasons:");
            for (String reason : unindexedFace.getReasons()) {
                System.out.println("   " + reason);
            }
        }
    }
}

Java V2

此代碼取自 AWS 文檔 SDK 示例 GitHub 存儲庫。請參閱此處的完整範例。


//snippet-start:[rekognition.java2.add_faces_collection.import]
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.IndexFacesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.IndexFacesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.QualityFilter;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Attribute;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.FaceRecord;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.UnindexedFace;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Reason;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.InputStream;
import java.util.List;
//snippet-end:[rekognition.java2.add_faces_collection.import]

/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class AddFacesToCollection {

 public static void main(String[] args) {

     final String usage = "\n" +
         "Usage: " +
         "    <collectionId> <sourceImage>\n\n" +
         "Where:\n" +
         "    collectionName - The name of the collection.\n" +
         "    sourceImage - The path to the image (for example, C:\\AWS\\pic1.png). \n\n";

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

     String collectionId = args[0];
     String sourceImage = args[1];
     Region region = Region.US_EAST_1;
     RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
         .region(region)
         .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
         .build();

     addToCollection(rekClient, collectionId, sourceImage);
     rekClient.close();
 }

 // snippet-start:[rekognition.java2.add_faces_collection.main]
 public static void addToCollection(RekognitionClient rekClient, String collectionId, String sourceImage) {

     try {
         InputStream sourceStream = new FileInputStream(sourceImage);
         SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream);
         Image souImage = Image.builder()
             .bytes(sourceBytes)
             .build();

         IndexFacesRequest facesRequest = IndexFacesRequest.builder()
             .collectionId(collectionId)
             .image(souImage)
             .maxFaces(1)
             .qualityFilter(QualityFilter.AUTO)
             .detectionAttributes(Attribute.DEFAULT)
             .build();

         IndexFacesResponse facesResponse = rekClient.indexFaces(facesRequest);
         System.out.println("Results for the image");
         System.out.println("\n Faces indexed:");
         List<FaceRecord> faceRecords = facesResponse.faceRecords();
         for (FaceRecord faceRecord : faceRecords) {
             System.out.println("  Face ID: " + faceRecord.face().faceId());
             System.out.println("  Location:" + faceRecord.faceDetail().boundingBox().toString());
         }

         List<UnindexedFace> unindexedFaces = facesResponse.unindexedFaces();
         System.out.println("Faces not indexed:");
         for (UnindexedFace unindexedFace : unindexedFaces) {
             System.out.println("  Location:" + unindexedFace.faceDetail().boundingBox().toString());
             System.out.println("  Reasons:");
             for (Reason reason : unindexedFace.reasons()) {
                 System.out.println("Reason:  " + reason);
             }
         }

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

AWS CLI

此 AWS CLI 命令會顯示 index-faces CLI 作業的 JSON 輸出。

以您要儲存臉部的集合之名稱取代 collection-id 的值。將 Bucket 與 Name 的值取代為您在步驟 2 中所使用的 Amazon S3 儲存貯體名稱與映像檔案名稱。max-faces 參數會將用於建立索引的人臉數目限制為 1。移除或變更其值以符合您的需求。將建立 Rekognition 工作階段的行中 profile_name 值取代為您開發人員設定檔的名稱。


aws rekognition index-faces --image '{"S3Object":{"Bucket":"bucket-name","Name":"file-name"}}' --collection-id "collection-id" \
                                --max-faces 1 --quality-filter "AUTO" --detection-attributes "ALL" \ 
                                --external-image-id "example-image.jpg" --profile profile-name

如果您在 Windows 裝置上存取 CLI，請使用雙引號而非單引號，並以反斜線 (即\) 替代內部雙引號，以解決您可能遇到的任何剖析器錯誤。例如，請參閱下列內容：


aws rekognition index-faces --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"image-name\"}}" \
--collection-id "collection-id" --max-faces 1 --quality-filter "AUTO" --detection-attributes "ALL" \ 
--external-image-id "example-image.jpg" --profile profile-name

Python

此範例顯示新增到集合的人臉的人臉識別符。

將 collectionId 的值變更為要新增到人臉的集合的名稱。將 bucket 與 photo 的數值取代為您在步驟 2 中所使用的 Amazon S3 儲存貯體名稱與映像名稱。MaxFaces 輸入參數會將用於建立索引的人臉數目限制為 1。移除或變更其值以符合您的需求。將建立 Rekognition 工作階段的行中 profile_name 值取代為您開發人員設定檔的名稱。


# 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.)

import boto3

def add_faces_to_collection(bucket, photo, collection_id):

    session = boto3.Session(profile_name='profile-name')
    client = session.client('rekognition')

    response = client.index_faces(CollectionId=collection_id,
                                  Image={'S3Object': {'Bucket': bucket, 'Name': photo}},
                                  ExternalImageId=photo,
                                  MaxFaces=1,
                                  QualityFilter="AUTO",
                                  DetectionAttributes=['ALL'])

    print('Results for ' + photo)
    print('Faces indexed:')
    for faceRecord in response['FaceRecords']:
        print('  Face ID: ' + faceRecord['Face']['FaceId'])
        print('  Location: {}'.format(faceRecord['Face']['BoundingBox']))

    print('Faces not indexed:')
    for unindexedFace in response['UnindexedFaces']:
        print(' Location: {}'.format(unindexedFace['FaceDetail']['BoundingBox']))
        print(' Reasons:')
        for reason in unindexedFace['Reasons']:
            print('   ' + reason)
    return len(response['FaceRecords'])

def main():
    bucket = 'bucket-name'
    collection_id = 'collection-id'
    photo = 'photo-name'

    indexed_faces_count = add_faces_to_collection(bucket, photo, collection_id)
    print("Faces indexed count: " + str(indexed_faces_count))

if __name__ == "__main__":
    main()

.NET

此範例顯示新增到集合的人臉的人臉識別符。

將 collectionId 的值變更為要新增到人臉的集合的名稱。將 bucket 與 photo 的數值取代為您在步驟 2 中所使用的 Amazon S3 儲存貯體名稱與映像名稱。


//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 AddFaces
{
    public static void Example()
    {
        String collectionId = "MyCollection";
        String bucket = "bucket";
        String photo = "input.jpg";

        AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();

        Image image = new Image()
        {
            S3Object = new S3Object()
            {
                Bucket = bucket,
                Name = photo
            }
        };

        IndexFacesRequest indexFacesRequest = new IndexFacesRequest()
        {
            Image = image,
            CollectionId = collectionId,
            ExternalImageId = photo,
            DetectionAttributes = new List<String>(){ "ALL" }
        };

        IndexFacesResponse indexFacesResponse = rekognitionClient.IndexFaces(indexFacesRequest);

        Console.WriteLine(photo + " added");
        foreach (FaceRecord faceRecord in indexFacesResponse.FaceRecords)
            Console.WriteLine("Face detected: Faceid is " +
               faceRecord.Face.FaceId);
    }
}

IndexFaces 操作請求

IndexFaces 的輸入是要索引的映像和新增人臉或人臉的集合。


{
    "CollectionId": "MyCollection",
    "Image": {
        "S3Object": {
            "Bucket": "bucket",
            "Name": "input.jpg"
        }
    },
    "ExternalImageId": "input.jpg",
    "DetectionAttributes": [
        "DEFAULT"
    ],
    "MaxFaces": 1,
    "QualityFilter": "AUTO"
}

IndexFaces 作業回應

IndexFaces 傳回有關在映像中偵測到的人臉的資訊。例如，以下 JSON 回應包含輸入映像中偵測到的人臉的預設偵測屬性。範例當中還會示範已經超過 MaxFaces 輸入參數的值 ( Reasons 陣列包含 EXCEEDS_MAX_FACES)，導致無法為人臉建立索引。當 Reasons 包含像是 LOW_SHARPNESS 或 LOW_BRIGHTNESS 等品質原因時，導致無法為人臉建立索引。如需詳細資訊，請參閱UnindexedFace。


{
    "FaceModelVersion": "3.0",
    "FaceRecords": [
        {
            "Face": {
                "BoundingBox": {
                    "Height": 0.3247932195663452,
                    "Left": 0.5055555701255798,
                    "Top": 0.2743072211742401,
                    "Width": 0.21444444358348846
                },
                "Confidence": 99.99998474121094,
                "ExternalImageId": "input.jpg",
                "FaceId": "b86e2392-9da1-459b-af68-49118dc16f87",
                "ImageId": "09f43d92-02b6-5cea-8fbd-9f187db2050d"
            },
            "FaceDetail": {
                "BoundingBox": {
                    "Height": 0.3247932195663452,
                    "Left": 0.5055555701255798,
                    "Top": 0.2743072211742401,
                    "Width": 0.21444444358348846
                },
                "Confidence": 99.99998474121094,
                "Landmarks": [
                    {
                        "Type": "eyeLeft",
                        "X": 0.5751981735229492,
                        "Y": 0.4010535478591919
                    },
                    {
                        "Type": "eyeRight",
                        "X": 0.6511467099189758,
                        "Y": 0.4017036259174347
                    },
                    {
                        "Type": "nose",
                        "X": 0.6314528584480286,
                        "Y": 0.4710812568664551
                    },
                    {
                        "Type": "mouthLeft",
                        "X": 0.5879443287849426,
                        "Y": 0.5171778798103333
                    },
                    {
                        "Type": "mouthRight",
                        "X": 0.6444502472877502,
                        "Y": 0.5164633989334106
                    }
                ],
                "Pose": {
                    "Pitch": -10.313642501831055,
                    "Roll": -1.0316886901855469,
                    "Yaw": 18.079818725585938
                },
                "Quality": {
                    "Brightness": 71.2919921875,
                    "Sharpness": 78.74752044677734
                }
            }
        }
    ],
    "OrientationCorrection": "",
    "UnindexedFaces": [
        {
            "FaceDetail": {
                "BoundingBox": {
                    "Height": 0.1329464465379715,
                    "Left": 0.5611110925674438,
                    "Top": 0.6832437515258789,
                    "Width": 0.08777777850627899
                },
                "Confidence": 92.37225341796875,
                "Landmarks": [
                    {
                        "Type": "eyeLeft",
                        "X": 0.5796897411346436,
                        "Y": 0.7452847957611084
                    },
                    {
                        "Type": "eyeRight",
                        "X": 0.6078574657440186,
                        "Y": 0.742687463760376
                    },
                    {
                        "Type": "nose",
                        "X": 0.597953200340271,
                        "Y": 0.7620673179626465
                    },
                    {
                        "Type": "mouthLeft",
                        "X": 0.5884202122688293,
                        "Y": 0.7920381426811218
                    },
                    {
                        "Type": "mouthRight",
                        "X": 0.60627681016922,
                        "Y": 0.7919750809669495
                    }
                ],
                "Pose": {
                    "Pitch": 15.658954620361328,
                    "Roll": -4.583454608917236,
                    "Yaw": 10.558992385864258
                },
                "Quality": {
                    "Brightness": 42.54612350463867,
                    "Sharpness": 86.93206024169922
                }
            },
            "Reasons": [
                "EXCEEDS_MAX_FACES"
            ]
        }
    ]
}

若要取得所有臉部資訊，請指定 DetectionAttributes 請求參數為『ALL』。例如，在以下範例回應中可找到 faceDetail 元素中的其它資訊，而這些資訊不會儲存在伺服器上：

25 個臉部特徵點 (相較於上述範例中只有 5 個特徵點)
十個面部屬性 (眼鏡、鬍鬚、人臉遮挡、眼睛凝視方向等)
表情 (請參閱 emotion 元素)

face 元素提供保留在伺服器上的中繼資料。

FaceModelVersion 是與集合相關聯的臉部模型版本。如需詳細資訊，請參閱模型版本控制。

OrientationCorrection 是映像的估計方向。如果您使用的臉部偵測模型版本大於第 3 版，則不會傳回方向更正資訊。如需詳細資訊，請參閱取得映像方向與週框方塊座標。

下列範例回應顯示指定 ["ALL"] 時傳回的 JSON：


{
    "FaceModelVersion": "3.0",
    "FaceRecords": [
        {
            "Face": {
                "BoundingBox": {
                    "Height": 0.06333333253860474,
                    "Left": 0.17185185849666595,
                    "Top": 0.7366666793823242,
                    "Width": 0.11061728745698929
                },
                "Confidence": 99.99999237060547,
                "ExternalImageId": "input.jpg",
                "FaceId": "578e2e1b-d0b0-493c-aa39-ba476a421a34",
                "ImageId": "9ba38e68-35b6-5509-9d2e-fcffa75d1653"
            },
            "FaceDetail": {
                "AgeRange": {
                    "High": 25,
                    "Low": 15
                },
                "Beard": {
                    "Confidence": 99.98077392578125,
                    "Value": false
                },
                "BoundingBox": {
                    "Height": 0.06333333253860474,
                    "Left": 0.17185185849666595,
                    "Top": 0.7366666793823242,
                    "Width": 0.11061728745698929
                },
                "Confidence": 99.99999237060547,
                "Emotions": [
                    {
                        "Confidence": 95.40877532958984,
                        "Type": "HAPPY"
                    },
                    {
                        "Confidence": 6.6088080406188965,
                        "Type": "CALM"
                    },
                    {
                        "Confidence": 0.7385611534118652,
                        "Type": "SAD"
                    }
                ],
                 "EyeDirection": {
                    "yaw": 16.299732,
                    "pitch": -6.407457,
                    "confidence": 99.968704
                              }
                "Eyeglasses": {
                    "Confidence": 99.96795654296875,
                    "Value": false
                },
                "EyesOpen": {
                    "Confidence": 64.0671157836914,
                    "Value": true
                },
                "Gender": {
                    "Confidence": 100,
                    "Value": "Female"
                },
                "Landmarks": [
                    {
                        "Type": "eyeLeft",
                        "X": 0.21361233294010162,
                        "Y": 0.757106363773346
                    },
                    {
                        "Type": "eyeRight",
                        "X": 0.2518567442893982,
                        "Y": 0.7599404454231262
                    },
                    {
                        "Type": "nose",
                        "X": 0.2262365221977234,
                        "Y": 0.7711842060089111
                    },
                    {
                        "Type": "mouthLeft",
                        "X": 0.2050037682056427,
                        "Y": 0.7801263332366943
                    },
                    {
                        "Type": "mouthRight",
                        "X": 0.2430567592382431,
                        "Y": 0.7836716771125793
                    },
                    {
                        "Type": "leftPupil",
                        "X": 0.2161938101053238,
                        "Y": 0.756662905216217
                    },
                    {
                        "Type": "rightPupil",
                        "X": 0.2523181438446045,
                        "Y": 0.7603650689125061
                    },
                    {
                        "Type": "leftEyeBrowLeft",
                        "X": 0.20066319406032562,
                        "Y": 0.7501518130302429
                    },
                    {
                        "Type": "leftEyeBrowUp",
                        "X": 0.2130996286869049,
                        "Y": 0.7480520606040955
                    },
                    {
                        "Type": "leftEyeBrowRight",
                        "X": 0.22584207355976105,
                        "Y": 0.7504606246948242
                    },
                    {
                        "Type": "rightEyeBrowLeft",
                        "X": 0.24509544670581818,
                        "Y": 0.7526801824569702
                    },
                    {
                        "Type": "rightEyeBrowUp",
                        "X": 0.2582615911960602,
                        "Y": 0.7516844868659973
                    },
                    {
                        "Type": "rightEyeBrowRight",
                        "X": 0.26881539821624756,
                        "Y": 0.7554477453231812
                    },
                    {
                        "Type": "leftEyeLeft",
                        "X": 0.20624476671218872,
                        "Y": 0.7568746209144592
                    },
                    {
                        "Type": "leftEyeRight",
                        "X": 0.22105035185813904,
                        "Y": 0.7582521438598633
                    },
                    {
                        "Type": "leftEyeUp",
                        "X": 0.21401576697826385,
                        "Y": 0.7553104162216187
                    },
                    {
                        "Type": "leftEyeDown",
                        "X": 0.21317370235919952,
                        "Y": 0.7584449648857117
                    },
                    {
                        "Type": "rightEyeLeft",
                        "X": 0.24393919110298157,
                        "Y": 0.7600628137588501
                    },
                    {
                        "Type": "rightEyeRight",
                        "X": 0.2598416209220886,
                        "Y": 0.7605880498886108
                    },
                    {
                        "Type": "rightEyeUp",
                        "X": 0.2519053518772125,
                        "Y": 0.7582084536552429
                    },
                    {
                        "Type": "rightEyeDown",
                        "X": 0.25177454948425293,
                        "Y": 0.7612871527671814
                    },
                    {
                        "Type": "noseLeft",
                        "X": 0.2185886949300766,
                        "Y": 0.774715781211853
                    },
                    {
                        "Type": "noseRight",
                        "X": 0.23328955471515656,
                        "Y": 0.7759330868721008
                    },
                    {
                        "Type": "mouthUp",
                        "X": 0.22446128726005554,
                        "Y": 0.7805567383766174
                    },
                    {
                        "Type": "mouthDown",
                        "X": 0.22087252140045166,
                        "Y": 0.7891407608985901
                    }
                ],
                "MouthOpen": {
                    "Confidence": 95.87068939208984,
                    "Value": false
                },
                "Mustache": {
                    "Confidence": 99.9828109741211,
                    "Value": false
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