Q:使用 iOS 采集端,采集到的图片是斜着的,这个正常吗,会影响识别吗? A:不会影响识别。有黑边和倾斜是因为图片质量算法造成的,我们是按 1:3 对图像进行背景填充使人脸居中,为的是更好的识别图像。这个版本提供了 detectStratrgyWithQualityControlImage 和 detectStratrgyWithNormalImage 两种方法供选择。
可支持识别的类型如下情况: 注:针对极端人体遮挡 / 截断 / 目标距离过远十分模糊的情况暂不识别,如下示意图(只做参考): 二、技能配置步骤说明 2.1 区域划分和参数配置 ①点击页面左侧菜单栏选择【设备管理】->选择视频通道。 ②点击该视频通道的【配置技能】,进入选定视频通道的技能配置界面。
可支持识别的类型如下情况(以下为模拟行为示例): 注:针对极端人体遮挡 / 截断 / 目标距离过远十分模糊的情况暂不识别,如下示意图(只做参考): 二、技能配置步骤说明 2.1 区域划分和参数配置 ①点击页面左侧菜单栏选择【设备管理】->选择视频通道。 ②点击该视频通道的【配置技能】,进入选定视频通道的技能配置界面。
可支持识别的类型如下情况(以下为模拟行为示例): 注:针对极端人体遮挡 / 截断 / 目标距离过远十分模糊的情况暂不识别,如下示意图(只做参考): 二、技能配置步骤说明 2.1 区域划分和参数配置 ①点击页面左侧菜单栏选择【设备管理】->选择视频通道。 ②点击该视频通道的【配置技能】,进入选定视频通道的技能配置界面。
Message ( content = { raw_image : f . read ( ) } ) ) print ( out . content ) 参数说明 run函数: message ( Message 类型): 图片或图片url下载地址, 用于执行识别操作。例如: Message(content={"raw_image": b"...
能力介绍 业务能力 质量检测(可选) :判断图片中是否包含人脸,以及人脸在姿态、遮挡、模糊、光照等方面是否符合识别条件。 活体检测(可选) :基于图片中的破绽分析,判断其中的人脸是否为 二次翻拍 (举例:如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一,用户B翻拍了图片一得到了图片二,并用图片二伪造成用户A去进行识别操作,这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节)。
background为不带渲染的base64图片,【原图+渲染】指返回的background为不带渲染的base64图片,【无图片】则回调结果中不返回background参数。
可支持识别的类型如下情况: 烟:白烟、黑烟 支持展示烟雾和火焰在画面中的个数 针对极端情况暂不识别,如下示意图(只做参考): 二、技能配置步骤说明 2.1 区域划分和参数配置 ①点击页面左侧菜单栏选择【设备管理】->选择视频通道。 ②点击该视频通道的【配置技能】,进入选定视频通道的技能配置界面。
可支持识别的类型如下情况: 注:针对极端人体遮挡 / 截断 / 目标距离过远十分模糊的情况暂不识别,如下示意图(只做参考): 二、技能配置步骤说明 2.1 区域划分和参数配置 ①点击页面左侧菜单栏选择【设备管理】->选择视频通道。 ②点击该视频通道的【配置技能】,进入选定视频通道的技能配置界面。
可支持识别的类型如下情况: 注:针对极端人体遮挡 / 截断 / 目标距离过远十分模糊的情况暂不识别,如下示意图(只做参考): 二、技能配置步骤说明 2.1 区域划分和参数配置 ①点击页面左侧菜单栏选择【设备管理】->选择视频通道。 ②点击该视频通道的【配置技能】,进入选定视频通道的技能配置界面。