Face Analytics
Zia Face Analyticsは、画像内の顔検出を実行し、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。
Face Analyticsを実行するために、.webp/.jpegまたは.pngファイルをopen()メソッドへの入力として提供する必要があります。これにより、指定されたファイルが開かれ、レスポンスとしてファイルオブジェクトが返されます。
analyse_face()メソッドは、入力画像を引数として受け取ります。分析モードをbasic、moderate、またはadvancedとして指定することもできます。また、属性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モードが処理されます。
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。
以下で使用されているコンポーネントインスタンスziaの詳細については、こちらのヘルプセクションを参照してください。
レスポンスは、有効化された属性の予測、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。
使用パラメータ
| パラメータ名 | データ型 | 定義 |
|---|---|---|
| img | Image | 必須パラメータです。分析対象の顔の画像を格納します。 |
| mode | String | オプションパラメータです。分析モードの値（「basic」、「moderate」、または「advanced」）を格納します。 |
| age | Boolean | オプションパラメータです。年齢を判定するかどうかを決定します。「Yes」または「No」の値を受け付けます。 |
| emotion | Boolean | オプションパラメータです。感情を判定するかどうかを決定します。「Yes」または「No」の値を受け付けます。 |
| gender | Boolean | オプションパラメータです。性別を判定するかどうかを決定します。「True」または「False」の値を受け付けます。 |
copy
# Face Analytics implementation
zia = app.zia()
img = open("sample.webp", "rb")
result = zia.analyse_face(
img, {"mode": "moderate", "age": True, "emotion": True, "gender": False}
)
サンプルレスポンスを以下に示します：
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"
}
}
]
}
情報 : 上記の操作を実行するために必要な権限レベルを確認するには、SDKスコープテーブルを参照してください。
最終更新日 2026-03-30 13:40:30 +0530 IST
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