Face Analytics
Zia Face Analyticsは、画像内の顔を検出し、顔の特徴を分析して、検出された顔の性別、年齢、感情などの情報を提供します。
入力として.jpg/._jpeg_または._png_ファイルを提供する必要があります。リクエストとレスポンスの形式については、APIドキュメントを参照してください。
analyseFace()メソッドは、入力画像を引数として受け取ります。また、分析モードをbasic、moderate、またはadvancedとして指定できます。さらに、属性としてage、smile、またはgenderを、検出する場合はtrue、検出しない場合はfalseとして指定できます。 これらの値はオプションです。デフォルトでは、すべての属性が検出され、advancedモードで処理されます。
レスポンスは、有効化された属性の予測結果、各顔の顔の特徴の座標とランドマーク、および各分析の信頼度スコアを返します。
以下で使用されているziaリファレンスは、 コンポーネントインスタンスページで定義されています。 ここで返されるPromiseは、JSONオブジェクトに解決されます。
copy
let fs = require('fs');
var zia = app.zia();
//入力ファイル、モード、検出する特徴を渡す
zia.analyseFace(fs.createReadStream('./face.png'), {
mode: 'moderate',
age: true,
emotion: true,
gender: false
}).then((result) => {
console.log(result);
})
.catch((err) => console.log(err.toString())); //エラーをCatalyst Logsに記録する各バージョンで受信するサンプルレスポンスを以下に示します:
Node JS
copy
{
"faces_count":1,
"faces":[
{
"co_ordinates":[
"401",
"193",
"494",
"313"
],
"emotion":{
"confidence":{
"smiling":"0.75",
"not_smiling":"0.25"
},
"prediction":"smiling"
},
"gender":{
},
"confidence":1,
"id":"0",
"landmarks":{
"right_eye":[
[
"467",
"230"
]
],
"nose":[
[
"451",
"264"
]
],
"mouth_right":[
[
"474",
"278"
]
],
"left_eye":[
[
"426",
"239"
]
],
"mouth_left":[
[
"434",
"283"
]
]
},
"age":{
"confidence":{
"20-29":"0.73",
"30-39":"0.08",
"0-2":"0.0",
"40-49":"0.0",
"50-59":"0.0",
">70":"0.0",
"60-69":"0.0",
"10-19":"0.17",
"3-9":"0.0"
},
"prediction":"20-29"
}
}
]
}
{
"faces_count":1,
"faces":[
{
"co_ordinates":[
401,
193,
494,
313
],
"emotion":{
"confidence":{
"smiling":"0.75",
"not_smiling":"0.25"
},
"prediction":"smiling"
},
"gender":{
},
"confidence":1,
"id":0,
"landmarks":{
"right_eye":[
[
467,
230
]
],
"nose":[
[
451,
264
]
],
"mouth_right":[
[
474,
278
]
],
"left_eye":[
[
426,
239
]
],
"mouth_left":[
[
434,
283
]
]
},
"age":{
"confidence":{
"20-29":"0.73",
"30-39":"0.08",
"0-2":"0.0",
"40-49":"0.0",
"50-59":"0.0",
">70":"0.0",
"60-69":"0.0",
"10-19":"0.17",
"3-9":"0.0"
},
"prediction":"20-29"
}
}
]
}
最終更新日 2026-03-30 13:40:30 +0530 IST
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