compreface net sdk

compreface .net sdk

Compreface Net SDK는 애플리케이션에서 얼굴 인식을 더 쉽게 인식합니다.

내용 테이블

• 요구 사항
• 설치
• 용법
  • 초기화
  • 얼굴 컬렉션에 얼굴을 추가합니다
  • 인식
  • 인식 크로스 플랫폼 데모 앱
• 참조
  • Compreface Global Object
    • 서비스
  • 선택적 특성
  • 얼굴 인식 서비스
    • 얼굴 인식
      • 주어진 이미지에서 얼굴을 인식합니다
      • 주어진 이미지에서 얼굴을 확인하십시오
    • 얼굴 컬렉션을 얻으십시오
      • 주제의 예를 추가하십시오
      • 주제의 모든 저장된 예의 목록
      • 이름별로 주제의 모든 예를 삭제하십시오
      • ID로 피사체의 예를 삭제하십시오
      • ID에 의해 피사체의 이미지 예를 직접 다운로드
      • ID로 피사체의 이미지 예제를 다운로드하십시오
    • 주제를 얻으십시오
      • 주제를 추가하십시오
      • 주제를 나열하십시오
      • 주제의 이름을 바꿉니다
      • 주제를 삭제하십시오
      • 모든 주제를 삭제하십시오
    • 얼굴 탐지 서비스
      • 감지하다
    • 얼굴 검증 서비스
      • 확인하다
• 기여
  • 버그를보고합니다
  • 피드백을 제출하십시오
• 라이센스 정보

요구 사항

SDK를 사용하기 전에 컴퓨터에 CompReface 및 .NET을 설치했는지 확인하십시오.

1. compreface
2. .NET (버전 6+)

compreface 호환성 매트릭스

compreface .NET SDK 버전	compreface 1.1.0
1.0.0
1.0.1
1.0.2

설명:

• SDK는 CompReface의 모든 기능을 지원합니다.
• SDK는이 CompReface 버전과 함께 작동합니다. CompReface 버전 인 경우 최신 인 경우 -SDK는 CompReface의 새로운 기능을 지원하지 않습니다. CompReface 버전이 이전 인 경우 새로운 SDK 기능이 실패합니다.
• 주요 후진 호환성 문제가 있습니다. 이 버전을 함께 사용하는 것이 좋습니다

설치

SDK 설치 NUGET 패키지를 사용하려면

 Install-Package CompreFace.NET.Sdk

용법

아래의 모든 예는 예제 폴더 내부의 저장소에서 찾을 수 있습니다. 또한 인식 예제 응용 프로그램을 검토 할 수 있습니다. CompReface 사용의 간단한 예입니다.

초기화

CompReface .NET SDK 사용을 시작하려면 'CompReface-SDK'종속성에서 CompreFace 객체를 가져와야합니다.

그런 다음 CompreFaceClient 객체를 생성하고 DOMAIN 및 PORT 로 초기화해야합니다. 기본적으로 로컬 컴퓨터에서 CompReface를 실행하면 DOMAIN 은 http://localhost 이며,이 경우 PORT 8000 입니다. 옵션 options 객체를 통과 할 수 있습니다. 호출 메소드에서 기본 매개 변수를 설정하려면 참조를 참조하십시오. 자세한 내용은 참조를 참조하십시오.

CompreFaceClient 객체에서 RecognitionService 서비스를 사용하여 얼굴을 인식해야합니다.

그러나 인식하기 전에 먼저 얼굴 컬렉션에 피사체를 추가해야합니다. 이렇게하려면 RecognitionService 의 도움으로 Subject 객체를 얻으십시오. Subject RecognitionService 클래스에 포함됩니다.

 var client = new CompreFaceClient(
    domain: "http://localhost",
    port: "8000");

var recognitionService = client.GetCompreFaceService<RecognitionService>(recognition api key);

var subject = recognitionService.Subject;

var subjectRequest = new AddSubjectRequest()
{
    Subject = "Subject name"
};

var subjectResponse = await subject.AddAsync(subjectRequest);

얼굴 컬렉션에 얼굴을 추가합니다

다음은 파일 시스템에서 얼굴 컬렉션에 이미지를 추가하는 방법을 보여주는 예입니다.

 var faceCollection = recognitionService.FaceCollection;

var request = new AddSubjectExampleRequestByFilePath()
{
    DetProbThreShold = 0.81m,
    Subject = "Subject name",
    FilePath = "Full file path"
};

var response = await faceCollection.AddAsync(request);

인식

이 코드 스 니펫은 알려지지 않은 얼굴을 인식하는 방법을 보여줍니다. 주어진 이미지에서 얼굴을 인식합니다

 var recognizeRequest = new RecognizeFaceFromImageRequestByFilePath()
{
    FilePath = "Full file path",
    DetProbThreshold = 0.81m,
    FacePlugins = new List<string>()
    {
        "landmarks",
        "gender",
        "age",
        "detector",
        "calculator"
    },
    Limit = 0,
    PredictionCount = 1,
    Status = true
};

var recognizeResponse = await recognitionService.RecognizeFaceFromImage.RecognizeAsync(recognizeRequest);

참조

Compreface Global Object

Global CompReface 객체는 CompReface에 연결을 초기화하고 옵션의 기본값을 설정하는 데 사용됩니다. 해당되는 경우 모든 서비스 방법에 기본값이 사용됩니다.

생성자 : CompreFaceClient(domain, port)

논쟁	유형	필수의	메모
도메인	끈	필수의	CompReface가있는 프로토콜이있는 도메인. 예 : http://localhost
포트	끈	필수의	compreface 포트. 예 : 8000

예:

 var client = new CompreFaceClient(
    domain: "http://localhost",
    port: "8000");

서비스

1. client.GetCompreFaceService<RecognitionService>(apiKey)

얼굴 인식 서비스 객체.

논쟁	유형	필수의	메모
아파키	끈	필수의	UUID 형식의 얼굴 인식 API 키

예:

 var apiKey = "00000000-0000-0000-0000-000000000002";

var recognitionService = client.GetCompreFaceService<RecognitionService>(apiKey);

2. client.GetCompreFaceService<FaceDetectionService>(apiKey)

inits face detection service 객체.

논쟁	유형	필수의	메모
아파키	끈	필수의	UUID 형식의 얼굴 감지 API 키

예:

 var apiKey = "00000000-0000-0000-0000-000000000003";

var faceDetectionService = client.GetCompreFaceService<FaceDetectionService>(api_key);

3. client.GetCompreFaceService<FaceVerificationService>(apiKey)

inits face verification service 객체.

논쟁	유형	필수의	메모
아파키	끈	필수의	UUID 형식의 얼굴 확인 API 키

예:

 var apiKey = "00000000-0000-0000-0000-000000000004";

var faceVerificationService = client.GetCompreFaceService<FaceVerificationService>(api_key);

선택적 특성

모든 선택적 특성은 BaseFaceRequest 클래스에 있습니다.

 public class BaseFaceRequest
{
    public int? Limit { get; set; }

    public decimal DetProbThreshold { get; set; }

    public IList<string> FacePlugins { get; set; }

    public bool Status { get; set; }
}

BaseFaceRequest 클래스는 형식을 요청하기 위해 직렬화 된 여러 DTO 클래스에 의해 상속됩니다.

다음은 요청 본문에서 어떻게 보이는지 설명합니다.

옵션	유형	메모
det_prob_threshold	뜨다	인식 된 얼굴이 실제로 얼굴이라는 최소 필수 확신. 값은 0.0에서 1.0 사이입니다
한계	정수	인식 할 이미지의 최대면 수. 가장 큰 얼굴을 먼저 인식합니다. 0의 값은 한계가 없습니다. 기본값 : 0
prediction_count	정수	얼굴 당 최대 주제 예측 수. 가장 유사한 주제를 반환합니다. 기본값 : 1
face_plugins	끈	얼굴 플러그인의 쉼표로 구분 된 슬러그. 비어 있으면 추가 정보가 반환되지 않습니다. 자세히 알아보십시오
상태	부울	true이라면 execution_time 및 plugin_version 필드와 같은 시스템 정보가 포함됩니다. 기본값은 False입니다

물체와의 얼굴 인식의 예 :

 var recognizeRequest = new RecognizeFaceFromImageRequestByFilePath()
{
    FilePath = "Full file path",
    DetProbThreshold = 0.81m,
    FacePlugins = new List<string>()
    {
        "landmarks",
        "gender",
        "age",
        "detector",
        "calculator"
    },
    Limit = 0,
    PredictionCount = 1,
    Status = true
};

var recognizeResponse = await recognitionService.RecognizeFaceFromImage.RecognizeAsync(recognizeRequest);

얼굴 인식 서비스

얼굴 인식 서비스는 얼굴 식별에 사용됩니다. 이것은 먼저 알려진 얼굴을 컬렉션에 직면 한 다음 알 수없는 얼굴을 인식해야한다는 것을 의미합니다. 알 수없는 얼굴을 업로드하면 서비스가 가장 유사한 얼굴을 반환합니다. 또한 얼굴 인식 서비스는 Face Collection 의이 사람이 올바른지 확인하기 위해 엔드 포인트 확인을 지원합니다. 자세한 내용은 CompReface 페이지를 참조하십시오.

얼굴 인식

행동 양식:

주어진 이미지에서 얼굴을 인식합니다

이미지에서 모든면을 인식합니다. 첫 번째 인수는 이미지 위치이며 URL, 로컬 경로 또는 바이트 일 수 있습니다.

 await recognitionService.RecognizeFaceFromImage.RecognizeAsync(recognizeRequest)

논쟁	유형	필수의	메모
인식 request	FacefacefromimagerequestbyFilePath를 인식하십시오	필수의

RecognizeFaceFromImageRequestByFilePath 이것은 JSON으로 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class RecognizeFaceFromImageRequestByFilePath : BaseRecognizeFaceFromImageRequest
{
    public string FilePath { get; set; }
}

BaseRecognizeFaceFromImageRequest 클래스 :

 public class BaseRecognizeFaceFromImageRequest : BaseFaceRequest
{
    public int? PredictionCount { get; set; }
}

BaseFaceRequest 클래스는 선택적 특성을 포함합니다.

 public class BaseFaceRequest
{
    public int? Limit { get; set; }

    public decimal DetProbThreshold { get; set; }

    public IList<string> FacePlugins { get; set; } = new List<string>()

    public bool Status { get; set; }
}

옵션	유형	메모
det_prob_threshold	뜨다	인식 된 얼굴이 실제로 얼굴이라는 최소 필수 확신. 값은 0.0에서 1.0 사이입니다
한계	정수	인식 할 이미지의 최대면 수. 가장 큰 얼굴을 먼저 인식합니다. 0의 값은 한계가 없습니다. 기본값 : 0
prediction_count	정수	얼굴 당 최대 주제 예측 수. 가장 유사한 주제를 반환합니다. 기본값 : 1
face_plugins	끈	얼굴 플러그인의 쉼표로 구분 된 슬러그. 비어 있으면 추가 정보가 반환되지 않습니다. 자세히 알아보십시오
상태	부울	true이라면 execution_time 및 plugin_version 필드와 같은 시스템 정보가 포함됩니다. 기본값은 False입니다

Comreface API의 응답 :

 {
  "result" : [ {
    "age" : {
      "probability": 0.9308982491493225,
      "high": 32,
      "low": 25
    },
    "gender" : {
      "probability": 0.9898611307144165,
      "value": "female"
    },
    "mask" : {
      "probability": 0.9999470710754395,
      "value": "without_mask"
    },
    "embedding" : [ 9.424854069948196E-4, "...", -0.011415496468544006 ],
    "box" : {
      "probability" : 1.0,
      "x_max" : 1420,
      "y_max" : 1368,
      "x_min" : 548,
      "y_min" : 295
    },
    "landmarks" : [ [ 814, 713 ], [ 1104, 829 ], [ 832, 937 ], [ 704, 1030 ], [ 1017, 1133 ] ],
    "subjects" : [ {
      "similarity" : 0.97858,
      "subject" : "subject1"
    } ],
    "execution_time" : {
      "age" : 28.0,
      "gender" : 26.0,
      "detector" : 117.0,
      "calculator" : 45.0,
      "mask": 36.0
    }
  } ],
  "plugins_versions" : {
    "age" : "agegender.AgeDetector",
    "gender" : "agegender.GenderDetector",
    "detector" : "facenet.FaceDetector",
    "calculator" : "facenet.Calculator",
    "mask": "facemask.MaskDetector"
  }
}

요소	유형	설명
나이	물체	감지 된 연령대. 연령 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
성별	물체	성별 감지. 성별 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
마스크	물체	감지 된 마스크. 페이스 마스크 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오.
임베딩	정렬	얼굴 임베딩. 계산기 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
상자	물체	이 얼굴에 대한 경계 상자의 매개 변수 목록
개연성	뜨다	발견 된 얼굴이 실제로 얼굴 일 가능성
x_max, y_max, x_min, y_min	정수	얼굴을 포함하는 프레임의 좌표
랜드 마크	정렬	페이스 랜드 마크를 포함하는 프레임의 좌표 목록.
주제	목록	<prodiction_count> 크기의 유사한 주제 목록 유사성에 의한 순서
유사	뜨다	그 이미지에서 사람을 예측하는 것과 유사합니다
주제	끈	얼굴 컬렉션에있는 주제의 이름
execution_time	물체	모든 플러그인의 실행 시간
플러그인_versions	물체	플러그인 버전에 대한 정보가 포함되어 있습니다

이 JSON 응답은 FacefaceFromImagerPonse 데이터 전송 객체 (DTO)를 RecognizeFaceFromImageResponse 위해 필사적입니다.

 public class RecognizeFaceFromImageResponse
{
    public IList<Result> Result { get; set; }

    public PluginVersions PluginsVersions { get; set; }
}

public class Result : BaseResult
{
    public IList<SimilarSubject> Subjects { get; set; }
} 

BaseResult 클래스 :

 public class BaseResult
{
    public Age Age { get; set; }

    public Gender Gender { get; set; }

    public Mask Mask { get; set; }

    public Box Box { get; set; }

    public IList<List<int>> Landmarks { get; set; }

    public ExecutionTime ExecutionTime { get; set; }

    public IList<decimal> Embedding { get; set; }
}

주어진 이미지에서 얼굴을 확인하십시오

 await recognitionService.RecognizeFaceFromImage.VerifyAsync(request);

주어진 이미지의 유사성을 얼굴 컬렉션의 이미지와 비교합니다.

논쟁	유형	필수의	메모
요구	verifyfacesfromimagerequest	필수의

VerifyFacesFromImageRequest 이것은 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class VerifyFacesFromImageRequest : BaseVerifyFacesFromImageRequest
{
    public string FilePath { get; set; }
}

BaseVerifyFacesFromImageRequest 클래스 :

 public class BaseVerifyFacesFromImageRequest : BaseFaceRequest
{
    public Guid ImageId { get; set; }
}

BaseFaceRequest 클래스는 선택적 특성을 포함합니다.

 public class BaseFaceRequest
{
    public int? Limit { get; set; }

    public decimal DetProbThreshold { get; set; }

    public IList<string> FacePlugins { get; set; }

    public bool Status { get; set; }
}

옵션	유형	메모
det_prob_threshold	뜨다	인식 된 얼굴이 실제로 얼굴이라는 최소 필수 확신. 값은 0.0에서 1.0 사이입니다
한계	정수	인식 할 이미지의 최대면 수. 가장 큰 얼굴을 먼저 인식합니다. 0의 값은 한계가 없습니다. 기본값 : 0
prediction_count	정수	얼굴 당 최대 주제 예측 수. 가장 유사한 주제를 반환합니다. 기본값 : 1
face_plugins	끈	얼굴 플러그인의 쉼표로 구분 된 슬러그. 비어 있으면 추가 정보가 반환되지 않습니다. 자세히 알아보십시오
상태	부울	true이라면 execution_time 및 plugin_version 필드와 같은 시스템 정보가 포함됩니다. 기본값은 False입니다

응답:

{
  "result" : [ {
    "age" : {
      "probability" : 0.9308982491493225 ,
      "high" : 32 ,
      "low" : 25
    },
    "gender" : {
      "probability" : 0.9898611307144165 ,
      "value" : " female "
    },
    "mask" : {
      "probability" : 0.9999470710754395 ,
      "value" : " without_mask "
    },
    "embedding" : [ 9.424854069948196E-4 , " ... " , -0.011415496468544006 ],
    "box" : {
      "probability" : 1.0 ,
      "x_max" : 1420 ,
      "y_max" : 1368 ,
      "x_min" : 548 ,
      "y_min" : 295
    },
    "landmarks" : [ [ 814 , 713 ], [ 1104 , 829 ], [ 832 , 937 ], [ 704 , 1030 ], [ 1017 , 1133 ] ],
    "subjects" : [ {
      "similarity" : 0.97858 ,
      "subject" : " subject1 "
    } ],
    "execution_time" : {
      "age" : 28.0 ,
      "gender" : 26.0 ,
      "detector" : 117.0 ,
      "calculator" : 45.0 ,
      "mask" : 36.0
    }
  } ],
  "plugins_versions" : {
    "age" : " agegender.AgeDetector " ,
    "gender" : " agegender.GenderDetector " ,
    "detector" : " facenet.FaceDetector " ,
    "calculator" : " facenet.Calculator " ,
    "mask" : " facemask.MaskDetector "
  }
}

요소	유형	설명
나이	물체	감지 된 연령대. 연령 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
성별	물체	성별 감지. 성별 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
마스크	물체	감지 된 마스크. 페이스 마스크 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오.
임베딩	정렬	얼굴 임베딩. 계산기 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
상자	물체	이 얼굴에 대한 경계 상자의 매개 변수 목록
개연성	뜨다	발견 된 얼굴이 실제로 얼굴 일 가능성
x_max, y_max, x_min, y_min	정수	얼굴을 포함하는 프레임의 좌표
랜드 마크	정렬	페이스 랜드 마크를 포함하는 프레임의 좌표 목록. 랜드 마크 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
유사	뜨다	그 이미지에서 사람을 예측하는 것과 유사합니다
execution_time	물체	모든 플러그인의 실행 시간
플러그인_versions	물체	플러그인 버전에 대한 정보가 포함되어 있습니다

이 JSON 응답은 DTO ( VerifyFacesFromImageResponse 데이터 전송 객체)를 veryfacesfacesfaces로 검증합니다.

 public class VerifyFacesFromImageResponse
{
    public IList<Result> Result { get; set; }

    public PluginVersions PluginsVersions { get; set; }
}

public class Result : BaseResult
{
    public string Subject { get; set; }
    
    public decimal Similarity { get; set; }
}

BaseResult 클래스 :

 public class BaseResult
{
    public Age Age { get; set; }

    public Gender Gender { get; set; }

    public Mask Mask { get; set; }

    public Box Box { get; set; }

    public IList<List<int>> Landmarks { get; set; }

    public ExecutionTime ExecutionTime { get; set; }

    public IList<decimal> Embedding { get; set; }
}

ExecutionTime 클래스 :

 public class ExecutionTime
{
    public decimal Age { get; set; }

    public decimal Gender { get; set; }

    public decimal Detector { get; set; }

    public decimal Calculator { get; set; }

    public decimal Mask { get; set; }
}

얼굴 컬렉션을 얻으십시오

 recognitionService.FaceCollection

얼굴 수집 객체를 반환합니다

얼굴 컬렉션은 알려진 얼굴을 관리하는 데 사용될 수 있으며, 예를 들어 추가, 목록 또는 삭제.

페이스 컬렉션에서 저장된 FACES에 대해 얼굴 인식이 수행되므로 recognize 방법을 사용하기 전에 얼굴 컬렉션에 최소한 하나의 얼굴을 저장해야합니다.

얼굴 수집 및 관리 예제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오

행동 양식:

주제의 예를 추가하십시오

이것은 이미지를 저장하여 주제의 예를 만듭니다. 시스템을 훈련하려는만큼의 이미지를 추가 할 수 있습니다. 이미지에는 단 하나의 얼굴 만 포함되어야합니다.

 await recognitionService.FaceCollection.AddAsync(request);

논쟁	유형	필수의	메모
요구	AddSubjectExamplerequestByFilePath	필수의

AddSubjectExampleRequestByFilePath 이것은 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class AddSubjectExampleRequestByFilePath : BaseExampleRequest
{
    public string FilePath { get; set; }
}

BaseExampleRequest 클래스 :

 namespace Exadel.Compreface.DTOs.HelperDTOs.BaseDTOs
{
    public class BaseExampleRequest
    {
        public string Subject { get; set; }

        public decimal? DetProbThreShold { get; set; }
    }
}

옵션	유형	메모
det_prob_threshold	뜨다	인식 된 얼굴이 실제로 얼굴이라는 최소 필수 확신. 값은 0.0에서 1.0 사이입니다

DetProbThreShold 는 선택적 특성입니다.

응답:

 {
  "image_id": "6b135f5b-a365-4522-b1f1-4c9ac2dd0728",
  "subject": "SubjectName"
}

요소	유형	설명
image_id	uuid	업로드 된 이미지의 UUID
주제	끈	저장된 이미지의 주제

이 JSON 응답은 AddSubjectExampleResponse 데이터 전송 객체 (DTO)로 사로화됩니다.

 public class AddSubjectExampleResponse
{
    public Guid ImageId { get; set; }

    public string Subject { get; set; }
}

주제의 모든 저장된 예의 목록

얼굴 컬렉션에 저장된 피험자 목록을 검색하려면 :

 await recognitionService.FaceCollection.ListAsync(request);

논쟁	유형	필수의	메모
요구	ListAllSubjectExamplesRequest	필수의

ListAllSubjectExamplesRequest 이것은 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

public class ListAllSubjectExamplesRequest
{
    public int? Page { get; set; }
    
    public int? Size { get; set; }
    
    public string Subject { get; set; }
}

논쟁	유형	필수의	메모
페이지	int	선택 과목	반환 할 예제 수. 페이지 매김에 사용할 수 있습니다. 기본값은 0입니다. 0.6 버전 이후.
크기	int	선택 과목	페이지의 얼굴 (페이지 크기). 페이지 매김에 사용할 수 있습니다. 기본값은 20입니다. 0.6 버전 이후.
주제	int	선택 과목	어떤 주제 예제 엔드 포인트가 돌아와야 하는가. 비어있는 경우 모든 주제에 대한 예제를 반환하십시오. 1.0 버전 이후

응답:

 {
  "faces": [
    {
      "image_id": <image_id>,
      "subject": <subject>
    },
    ...
  ]
}

요소	유형	설명
image_id	uuid	얼굴의 uuid
주제	끈	이 API 키에 대한 사진이 저장된 사람의

이 JSON 응답은 ListAllSubjectExamplesResponse 데이터 전송 객체 (DTO)로 필사적입니다.

 public class ListAllSubjectExamplesResponse
{
    public IList<Face> Faces { get; set; }

    public int PageNumber { get; set; }

    public int PageSize { get; set; }
    
    public int TotalPages { get; set; }
    
    public int TotalElements { get; set; }
}

Face 수업 :

 public class Face
{
    public Guid ImageId { get; set; }
    
    public string Subject{ get; set; }
}

이름별로 주제의 모든 예를 삭제하십시오

다음의 모든 이미지 예제를 삭제하려면 :

 recognitionService.FaceCollection.DeleteAllAsync(request);

논쟁	유형	필수의	메모
요구	DeleteallexamplesRequest	필수의

DeleteAllExamplesRequest 이것은 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class DeleteMultipleExampleRequest
{
	public IList<Guid> ImageIdList { get; set; }
}

응답:

 {
    "deleted": <count>
}

요소	유형	설명
삭제	정수	삭제 된 얼굴의 수

이 JSON 응답은 DeleteMultipleExamplesResponse 데이터 전송 객체 (DTO)로 필사적입니다.

 public class DeleteMultipleExamplesResponse
{
	public IList<Face> Faces { get; set; }
}

ID로 피사체의 예를 삭제하십시오

ID로 이미지를 삭제하려면 :

 await recognitionService.FaceCollection.DeleteAsync(request);

논쟁	유형	필수의	메모
요구	deleteImageByIdRequest	필수의

DeleteImageByIdRequest 이것은 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class DeleteImageByIdRequest
{
	public Guid ImageId { get; set; }
}

응답:

 {
  "image_id": <image_id>,
  "subject": <subject>
}

요소	유형	설명
image_id	uuid	제거 된 얼굴의 uuid
주제	끈	이 API 키에 대한 사진이 저장된 사람의

이 JSON 응답은 DeleteImageByIdResponse 데이터 전송 객체 (DTO)로 필사적입니다.

 public class DeleteImageByIdResponse
{
	public Guid ImageId { get; set; }

	public string Subject { get; set; }
}

ID에 의해 피사체의 이미지 예를 직접 다운로드

ID로 이미지를 다운로드하려면 :

 await recognitionService.FaceCollection.DownloadAsync(downloadImageByIdRequest);

논쟁	유형	필수의	메모
요구	downloadImageByIdDirectLyRequest	필수의

DownloadImageByIdDirectlyRequest 이것은 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class DownloadImageByIdDirectlyRequest
{
	public Guid ImageId { get; set; }

    public Guid RecognitionApiKey { get; set; }
}

응답 본문은 이진 이미지입니다. 이미지를 찾을 수없는 경우 빈 바이트.

ID로 피사체의 이미지 예제를 다운로드하십시오

since 0.6 version

ID로 피사체의 이미지 예제를 다운로드하려면 다음과 같습니다.

 await recognitionService.FaceCollection.DownloadAsync(downloadImageBySubjectIdRequest);

논쟁	유형	필수의	메모
요구	downloadImageByIdfromsUbjectRequest	필수의

DownloadImageByIdFromSubjectRequest 이것은 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class DownloadImageByIdFromSubjectRequest
{
	public Guid ImageId { get; set; }
}

응답 본문은 이진 이미지입니다. 이미지를 찾을 수없는 경우 빈 바이트.

주제를 얻으십시오

 recognitionService.Subject

반품 피험자 객체 대상 객체는 피험자와 직접 작업 할 수 있습니다 (주제 예를 통해가 아니라). 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오

행동 양식:

주제를 추가하십시오

얼굴 컬렉션에서 새로운 주제를 만듭니다.

 await recognitionService.Subject.AddAsync(request);

논쟁	유형	필수의	메모
요구	AddSubjectefeSt	필수의

AddSubjectRequest 는 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class AddSubjectRequest
{
    public string Subject { get; set; }
}

응답:

{
  "subject" : " subject1 "
}

요소	유형	설명
주제	끈	주제의 이름입니다

이 JSON 응답은 AddSubjectResponse 데이터 전송 객체 (DTO)로 필사적입니다.

 public class AddSubjectResponse
{
    public string Subject { get; set; }
}

주제를 나열하십시오

Face Collection과 관련된 모든 주제를 반환합니다.

 await recognitionService.Subject.ListAsync();

응답:

{
  "subjects" : [
    " <subject_name1> " ,
    " <subject_name2> "
  ]
}

요소	유형	설명
주제	정렬	얼굴 컬렉션에있는 피험자 목록

이 JSON 응답은 GetAllSubjectResponse 데이터 전송 객체 (DTO)로 필사적입니다.

 public class GetAllSubjectResponse
{
    public IList<string> Subjects { get; set; }
}

주제의 이름을 바꿉니다

기존 주제의 이름을 바꿉니다. 새 주제 이름이 이미 존재하는 경우, 주제가 합병됩니다. 기존 주제 이름의 모든 얼굴은 새 이름 인 오래된 주제를 제거하여 주제에 재 할당됩니다.

 await recognitionService.Subject.RenameAsync(request);

논쟁	유형	필수의	메모
요구	RenameUbjectRequest	필수의

RenameSubjectRequest 이것은 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class RenameSubjectRequest
{
    public string CurrentSubject { get; set; }

    public string Subject { get; set; }
}

응답:

{
  "updated" : " true|false "
}

요소	유형	설명
업데이트	부울	실패 또는 성공

이 JSON 응답은 RenameSubjectResponse 데이터 전송 객체 (DTO)로 사형화됩니다.

 public class RenameSubjectResponse
{
    public bool Updated { get; set; }
}

주제를 삭제하십시오

기존 주제와 저장된 모든면을 삭제하십시오.

 await recognitionService.Subject.DeleteAsync(request);

논쟁	유형	필수의	메모
요구	deletesubjectrefest	필수의

DeleteSubjectRequest 이것은 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class RenameSubjectRequest
{
    public string CurrentSubject { get; set; }

    public string Subject { get; set; }
}

응답:

{
  "subject" : " subject1 "
}

요소	유형	설명
주제	끈	주제의 이름입니다

이 JSON 응답은 DeleteSubjectResponse 데이터 전송 개체 (DTO)로 사로화됩니다.

 public class DeleteSubjectResponse
{
    public string Subject { get; set; }
}

모든 주제를 삭제하십시오

기존의 모든 주제와 저장된 얼굴을 삭제하십시오.

 await recognitionService.Subject.DeleteAllAsync();

응답:

{
  "deleted" : " <count> "
}

요소	유형	설명
삭제	정수	삭제 된 대상 수

이 JSON 응답은 DeleteAllSubjectsResponse 데이터 전송 객체 (DTO)로 사로화됩니다.

 public class DeleteAllSubjectsResponse
{
    public int Deleted { get; set; }
}

얼굴 탐지 서비스

얼굴 감지 서비스는 이미지의 얼굴을 감지하는 데 사용됩니다.

행동 양식:

감지하다

 await faceDetectionService.DetectAsync(request);

이미지에서 모든면을 찾습니다.

논쟁	유형	필수의	메모
요구	facedetectionRequestByFilePath	필수의

FaceDetectionRequestByFilePath 이것은 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class FaceDetectionRequestByFilePath : BaseFaceRequest
{
	public string FilePath { get; set; }
}

BaseFaceRequest 클래스는 선택적 특성을 포함합니다.

 public class BaseFaceRequest
{
    public int? Limit { get; set; }

    public decimal DetProbThreshold { get; set; }

    public IList<string> FacePlugins { get; set; }

    public bool Status { get; set; }
}

옵션	유형	메모
det_prob_threshold	뜨다	인식 된 얼굴이 실제로 얼굴이라는 최소 필수 확신. 값은 0.0에서 1.0 사이입니다
한계	정수	인식 할 이미지의 최대면 수. 가장 큰 얼굴을 먼저 인식합니다. 0의 값은 한계가 없습니다. 기본값 : 0
prediction_count	정수	얼굴 당 최대 주제 예측 수. 가장 유사한 주제를 반환합니다. 기본값 : 1
face_plugins	끈	얼굴 플러그인의 쉼표로 구분 된 슬러그. 비어 있으면 추가 정보가 반환되지 않습니다. 자세히 알아보십시오
상태	부울	true이라면 execution_time 및 plugin_version 필드와 같은 시스템 정보가 포함됩니다. 기본값은 False입니다

응답:

{
  "result" : [ {
    "age" : {
      "probability" : 0.9308982491493225 ,
      "high" : 32 ,
      "low" : 25
    },
    "gender" : {
      "probability" : 0.9898611307144165 ,
      "value" : " female "
    },
    "mask" : {
      "probability" : 0.9999470710754395 ,
      "value" : " without_mask "
    },
    "embedding" : [ -0.03027934394776821 , " ... " , -0.05117142200469971 ],
    "box" : {
      "probability" : 0.9987509250640869 ,
      "x_max" : 376 ,
      "y_max" : 479 ,
      "x_min" : 68 ,
      "y_min" : 77
    },
    "landmarks" : [ [ 156 , 245 ], [ 277 , 253 ], [ 202 , 311 ], [ 148 , 358 ], [ 274 , 365 ] ],
    "execution_time" : {
      "age" : 30.0 ,
      "gender" : 26.0 ,
      "detector" : 130.0 ,
      "calculator" : 49.0 ,
      "mask" : 36.0
    }
  } ],
  "plugins_versions" : {
    "age" : " agegender.AgeDetector " ,
    "gender" : " agegender.GenderDetector " ,
    "detector" : " facenet.FaceDetector " ,
    "calculator" : " facenet.Calculator " ,
    "mask" : " facemask.MaskDetector "
  }
}

요소	유형	설명
나이	물체	감지 된 연령대. 연령 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
성별	물체	성별 감지. 성별 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
마스크	물체	감지 된 마스크. 페이스 마스크 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오.
임베딩	정렬	얼굴 임베딩. 계산기 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
상자	물체	이 얼굴에 대한 경계 상자의 매개 변수 목록 (processedimage)
개연성	뜨다	발견 된 얼굴이 실제로 얼굴 일 확률 (Processedimage)
x_max, y_max, x_min, y_min	정수	얼굴을 포함하는 프레임의 좌표 (ProcessEdimage)
랜드 마크	정렬	페이스 랜드 마크를 포함하는 프레임의 좌표 목록. 랜드 마크 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
execution_time	물체	모든 플러그인의 실행 시간
플러그인_versions	물체	플러그인 버전에 대한 정보가 포함되어 있습니다

이 JSON 응답은 FaceDetectionResponse 데이터 전송 개체 (DTO)에 따라 사형화됩니다.

 public class FaceDetectionResponse
{
	public IList<BaseResult> Result { get; set; }

	public PluginVersions PluginsVersions { get; set; }
}

BaseResult 클래스 :

 public class BaseResult
{
    public Age Age { get; set; }

    public Gender Gender { get; set; }

    public Mask Mask { get; set; }

    public Box Box { get; set; }

    public IList<List<int>> Landmarks { get; set; }

    public ExecutionTime ExecutionTime { get; set; }

    public IList<decimal> Embedding { get; set; }
}

얼굴 검증 서비스

얼굴 검증 서비스는 두 이미지를 비교하는 데 사용됩니다. 소스 이미지에는 대상 이미지의 모든면과 비교할면 단 하나의 얼굴 만 포함되어야합니다.

행동 양식:

확인하다

 await faceVerificationService.VerifyAsync(request);

인수에 제공된 두 이미지를 비교합니다. 소스 이미지에는 단 하나의 얼굴 만 포함되어야하며 대상 이미지의 모든면과 비교됩니다.

논쟁	유형	필수의	메모
요구	faceverificationRequestByFilePath	필수의

FaceVerificationRequestByFilePath 이것은 JSON에 직렬화 된 데이터 전송 객체입니다.

 public class FaceVerificationRequestByFilePath : BaseFaceRequest
{
    public string SourceImageFilePath { get; set; }

    public string TargetImageFilePath { get; set; }
}

BaseFaceRequest 클래스는 선택적 특성을 포함합니다.

 public class BaseFaceRequest
{
    public int? Limit { get; set; }

    public decimal DetProbThreshold { get; set; }

    public IList<string> FacePlugins { get; set; }

    public bool Status { get; set; }
}

옵션	유형	메모
det_prob_threshold	뜨다	인식 된 얼굴이 실제로 얼굴이라는 최소 필수 확신. 값은 0.0에서 1.0 사이입니다
한계	정수	인식 할 이미지의 최대면 수. 가장 큰 얼굴을 먼저 인식합니다. 0의 값은 한계가 없습니다. 기본값 : 0
prediction_count	정수	얼굴 당 최대 주제 예측 수. 가장 유사한 주제를 반환합니다. 기본값 : 1
face_plugins	끈	얼굴 플러그인의 쉼표로 구분 된 슬러그. 비어 있으면 추가 정보가 반환되지 않습니다. 자세히 알아보십시오
상태	부울	true이라면 execution_time 및 plugin_version 필드와 같은 시스템 정보가 포함됩니다. 기본값은 False입니다

응답:

{
  "result" : [{
    "source_image_face" : {
      "age" : {
        "probability" : 0.9308982491493225 ,
        "high" : 32 ,
        "low" : 25
      },
      "gender" : {
        "probability" : 0.9898611307144165 ,
        "value" : " female "
      },
      "mask" : {
        "probability" : 0.9999470710754395 ,
        "value" : " without_mask "
      },
      "embedding" : [ -0.0010271212086081505 , " ... " , -0.008746841922402382 ],
      "box" : {
        "probability" : 0.9997453093528748 ,
        "x_max" : 205 ,
        "y_max" : 167 ,
        "x_min" : 48 ,
        "y_min" : 0
      },
      "landmarks" : [ [ 92 , 44 ], [ 130 , 68 ], [ 71 , 76 ], [ 60 , 104 ], [ 95 , 125 ] ],
      "execution_time" : {
        "age" : 85.0 ,
        "gender" : 51.0 ,
        "detector" : 67.0 ,
        "calculator" : 116.0 ,
        "mask" : 36.0
      }
    },
    "face_matches" : [
      {
        "age" : {
          "probability" : 0.9308982491493225 ,
          "high" : 32 ,
          "low" : 25
        },
        "gender" : {
          "probability" : 0.9898611307144165 ,
          "value" : " female "
        },
        "mask" : {
          "probability" : 0.9999470710754395 ,
          "value" : " without_mask "
        },
        "embedding" : [ -0.049007344990968704 , " ... " , -0.01753818802535534 ],
        "box" : {
          "probability" : 0.99975 ,
          "x_max" : 308 ,
          "y_max" : 180 ,
          "x_min" : 235 ,
          "y_min" : 98
        },
        "landmarks" : [ [ 260 , 129 ], [ 273 , 127 ], [ 258 , 136 ], [ 257 , 150 ], [ 269 , 148 ] ],
        "similarity" : 0.97858 ,
        "execution_time" : {
          "age" : 59.0 ,
          "gender" : 30.0 ,
          "detector" : 177.0 ,
          "calculator" : 70.0 ,
          "mask" : 36.0
        }
      }],
    "plugins_versions" : {
      "age" : " agegender.AgeDetector " ,
      "gender" : " agegender.GenderDetector " ,
      "detector" : " facenet.FaceDetector " ,
      "calculator" : " facenet.Calculator " ,
      "mask" : " facemask.MaskDetector "
    }
  }]
}

요소	유형	설명
source_image_face	물체	소스 이미지 얼굴에 대한 추가 정보
face_matches	정렬	얼굴 검증의 결과
나이	물체	감지 된 연령대. 연령 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
성별	물체	성별 감지. 성별 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
마스크	물체	감지 된 마스크. 페이스 마스크 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오.
임베딩	정렬	얼굴 임베딩. 계산기 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
상자	물체	이 얼굴에 대한 경계 상자의 매개 변수 목록
개연성	뜨다	발견 된 얼굴이 실제로 얼굴 일 가능성
x_max, y_max, x_min, y_min	정수	얼굴을 포함하는 프레임의 좌표
랜드 마크	정렬	페이스 랜드 마크를 포함하는 프레임의 좌표 목록. 랜드 마크 플러그인이 활성화 된 경우에만 반환하십시오
유사	뜨다	이 얼굴과 소스 이미지의 얼굴 사이의 유사성
execution_time	물체	모든 플러그인의 실행 시간
플러그인_versions	물체	플러그인 버전에 대한 정보가 포함되어 있습니다

이 JSON 응답은 FaceVerificationResponse 데이터 전송 객체 (DTO)로 사형화됩니다.

 public class FaceVerificationResponse 
{
    public IList<Result> Result { get; set; }
}

public class Result
{
    public SourceImageFace SourceImageFace { get; set; }
    
    public IList<FaceMatches> FaceMatches { get; set; }
    
    public PluginVersions PluginsVersions { get; set; }
}

public class SourceImageFace : BaseResult
{ }

public class FaceMatches : BaseResult
{
    public decimal Similarity { get; set; }
}

BaseResult 클래스 :

 public class BaseResult
{
    public Age Age { get; set; }

    public Gender Gender { get; set; }

    public Mask Mask { get; set; }

    public Box Box { get; set; }

    public IList<List<int>> Landmarks { get; set; }

    public ExecutionTime ExecutionTime { get; set; }

    public IList<decimal> Embedding { get; set; }
}

기여

공헌은 오픈 소스 커뮤니티를 배우고 영감을주고 창조 할 수있는 놀라운 장소입니다. 당신이하는 모든 기여는 대단히 감사합니다.

1. 프로젝트를 포크하십시오
2. 기능 지점 만들기 ( git checkout -b feature/AmazingFeature )
3. 변경 사항을 커밋하십시오 ( git commit -m 'Add some AmazingFeature' )
4. 분기로 git push origin feature/AmazingFeature
5. 풀 요청을 엽니 다

첫 번째 기고 풀 요청을 작성한 후에는 PULL 요청에 특별한 메시지로 기고자 라이센스 계약에 서명하라는 요청을 받게됩니다.

버그를보고합니다

여기에 버그를보고하십시오.

버그를보고하는 경우 다음을 지정하십시오.

• 운영 체제 이름 및 버전
• 문제 해결에 도움이 될 수있는 로컬 설정에 대한 세부 정보
• 버그를 재현하는 상세한 단계

피드백을 제출하십시오

피드백을 보내는 가장 좋은 방법은 https://github.com/exadel-inc/compreface-net-sdk/issues에서 문제를 제출하는 것입니다.

기능을 제안하는 경우 :

• 어떻게 작동 해야하는지 자세히 설명하십시오.
• 구현하기 쉽도록 범위를 최대한 좁게 유지하십시오.

라이센스 정보

Compreface .NET SDK는 Apache 2.0 라이센스에 따라 오픈 소스 얼굴 인식 SDK입니다.