面部特征分析-曠視

面部特征分析-曠視

專用API
【更新時間: 2023.12.25】 面部特征分析 可對面部五官屬性進行精準識別,涵蓋三庭五眼分析,同時對包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等面部各部位的屬性進行詳細分類,能為相關應用提供準確且全面的面部特征信息支持。
瀏覽次數(shù)
44
采購人數(shù)
1
試用次數(shù)
0
! SLA: N/A
! 響應: N/A
! 適用于個人&企業(yè)
試用
收藏
×
完成
取消
×
書簽名稱
確定
<
產(chǎn)品介紹
>

什么是曠視的面部特征分析?

識別面部五官屬性,包括三庭五眼分析及面部各部位包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等屬性分類。

 

應用場景

  • 人像識別和身份認證:面部特征分析API可以用于人像識別和身份認證。通過對人臉的關鍵特征進行分析和比對,可以驗證一個人的身份。
  • 表情分析和情緒識別:面部特征分析API可以分析面部表情和情緒。這可應用于社交媒體平臺、市場研究等領域,幫助了解用戶對產(chǎn)品或服務的反應和情感。
  • 廣告?zhèn)€性化和推薦系統(tǒng):面部特征分析API可以幫助廣告和推薦系統(tǒng)更好地了解用戶的面部特征,根據(jù)用戶的性別、年齡等特征提供個性化的廣告和推薦內(nèi)容。這有助于提高廣告投放的準確性和用戶體驗。
  • 美容和化妝應用:面部特征分析API可以分析面部特征,如皮膚質(zhì)量、面部形狀等。這可以應用于美容行業(yè),幫助用戶了解自己的面部特征并提供個性化的美容建議。
  • 增強現(xiàn)實和虛擬化:面部特征分析API可以與增強現(xiàn)實(AR)和虛擬現(xiàn)實(VR)技術結合使用。通過分析面部特征,可以在現(xiàn)實世界中添加虛擬物體或效果。

什么是曠視的面部特征分析接口?

由服務使用方的應用程序發(fā)起,以Restful風格為主、通過公網(wǎng)HTTP協(xié)議調(diào)用曠視的面部特征分析,從而實現(xiàn)程序的自動化交互,提高服務效率。
<
關于我們
>
北京曠視科技有限公司(MEGVII)是一家專注于計算機視覺領域的人工智能開放平臺,提供包括人臉識別、人像處理、人體識別、文字識別和圖像識別等在內(nèi)的多項AI技術能力。公司技術實力雄厚,自主研發(fā)深度學習框架MegEngine,擁有多項軟件著作權,并在世界級計算機視覺領域賽事中屢獲冠軍。曠視科技的服務覆蓋全球超過220個國家和地區(qū),廣泛應用于金融、營銷、教育等多個行業(yè),致力于以先進的AI技術推動社會智能化發(fā)展。
聯(lián)系信息
服務時間: 周一至周五9:00-18:00
電話號碼: +86 10 6551 6788
企業(yè)微信二維碼:
查看
×

AI生產(chǎn)力平臺

曠視自研AI生產(chǎn)力平臺Brain++,由三部分構成,MegEngine(算法)提供算法的訓練、推理和部署能力;MegCompute(算力)具備算力的共享、調(diào)度和分布式能力;MegData(數(shù)據(jù))擁有全面的數(shù)據(jù)處理、管理和安全能力。Brain++覆蓋從AI生產(chǎn)(輸出算法模型)到應用(實現(xiàn)算法工程化封裝)各環(huán)節(jié),有效解決AI研發(fā)門檻高、成本高和效率低的問題。
 
<
最可能同場景使用的其他API
>
API接口列表
<
依賴服務
>
<
關于我們
>
北京曠視科技有限公司(MEGVII)是一家專注于計算機視覺領域的人工智能開放平臺,提供包括人臉識別、人像處理、人體識別、文字識別和圖像識別等在內(nèi)的多項AI技術能力。公司技術實力雄厚,自主研發(fā)深度學習框架MegEngine,擁有多項軟件著作權,并在世界級計算機視覺領域賽事中屢獲冠軍。曠視科技的服務覆蓋全球超過220個國家和地區(qū),廣泛應用于金融、營銷、教育等多個行業(yè),致力于以先進的AI技術推動社會智能化發(fā)展。
聯(lián)系信息
服務時間: 周一至周五9:00-18:00
電話號碼: +86 10 6551 6788
企業(yè)微信二維碼:
查看
×

AI生產(chǎn)力平臺

曠視自研AI生產(chǎn)力平臺Brain++,由三部分構成,MegEngine(算法)提供算法的訓練、推理和部署能力;MegCompute(算力)具備算力的共享、調(diào)度和分布式能力;MegData(數(shù)據(jù))擁有全面的數(shù)據(jù)處理、管理和安全能力。Brain++覆蓋從AI生產(chǎn)(輸出算法模型)到應用(實現(xiàn)算法工程化封裝)各環(huán)節(jié),有效解決AI研發(fā)門檻高、成本高和效率低的問題。
 
<
最可能同場景使用的其他API
>