人脸比对 功能介绍 人脸比对是将两个人脸进行比对，来判断是否为同一个人，返回比对置信度。如果传入的图片中包含多个人脸，选取最大的人脸进行比对。 前提条件： 请确保您已开通人脸识别服务，具体操作方法请参见申请服务。 约束限制： 人脸比对输入的两张图片总大小。 只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。

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删除人脸库 功能介绍 删除人脸库以及其中所有的人脸。人脸库数据为用户隐私数据，该数据无备份，删除时请谨慎操作。 前提条件： 请确保您已开通人脸搜索服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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更新人脸 功能介绍 根据人脸ID（face_id）更新单张人脸信息。 前提条件： 请确保您已开通人脸搜索服务。 application/json请求的body中，请使用标准Json格式。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explore

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2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能

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特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程，这里暂不使用，会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情，可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”，进入特征工程首页，如图1所示。

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行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表

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RESTATE signature_type 否 String 特征类型。 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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离散特征分析 概述 离散值特征分析通过每个离散特征的gini，entropy，gini gain，information gain，information gain ratio等和每个离散值对应的gini，entropy指标，方便对离散特征进行理解。 输入 参数 子参数 参数说明

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特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency） 箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据，根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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系统，提升业务效率。 API文档 API概览 申请服务 人脸检测 人脸对比 活体检测 人脸搜索 人脸库资源管理 人脸资源管理 02 购买 人脸识别服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费。也可以选择更经济的按包周期计费方式。 购买方式 什么是ECS 创建容器应用基本流程

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添加人脸 功能介绍 添加人脸到人脸库中。将单张图片中的人脸添加至人脸库中，支持添加最大人脸或所有人脸。 前提条件： 请确保您已开通人脸搜索服务。 约束限制： 只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。 application/json请求的body中，请使用标准Json格式。

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批量删除人脸 功能介绍 自定义筛选条件，批量删除人脸库中的符合指定条件的多张人脸。 前提条件： 请确保您已开通人脸搜索服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI

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填写连接器的描述信息，用于识别不同的连接器。 支持的动作 人脸检测 人脸比对 动作活体检测 静默活体检测 人脸搜索 创建人脸库 查询所有人脸库 查询人脸库 删除人脸库 添加人脸 查询人脸 更新人脸 删除人脸 批量删除人脸 配置参数 配置参数请参考华为云人脸识别服务的API参考。 父主题： 华为云服务

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

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特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析，针对数据集的各个版本，需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下，单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本，然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”，即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特征分析任务启动

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特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的，iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题： 特征工程

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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