人脸识别服务 FRS

连接器支持哪些身份验证类型？ 可以使用以下身份验证标准： 基本认证。 API key。 适用于特定服务的OAuth 2.0、通用OAuth2.0。 IAM。 AK/SK。 自定义。 行业模板。 父主题： 连接器管理

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如何进行 人脸识别 认证 华为云人脸识别实名认证是通过现场对着真实本人录制视频。 操作步骤 进入“实名认证”页面，选择“个人认证”。 选择“人脸识别认证”。 系统弹出“人脸识别认证”对话框。 使用华为云APP或手机微信扫描二维码（下图仅为样例图，请扫描页面实时弹出的“实名认证”对话框中的二维码，二维码有效期为15分钟）。

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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认证通过；信息不一致需进行人脸识别，人脸识别通过，则认证通过。 四要素标准方案：个人提交四要素信息后，人脸认证通过，则认证通过 四要素补充方案+人脸识别：个人提交四要素信息后，信息一致则认证通过；信息不一致需进行人脸识别，人脸识别通过，则认证通过 纯三要素方案：个人提交三要素信息

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身份验证时候提示摄像头检测不到？ 1.检查浏览器是否拦截请求； 2.检查是否有其他视频软件占用摄像头。 父主题： 开发者认证实验考试常见问题

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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为什么人脸识别通过率低 问题现象 人脸识别出现通过率低，前端需要抓拍多张才能找到阈值（0.93）以上的结果。 问题原因 底库照片质量不好。 前端抓拍条件很差。 前端抓拍到的人脸姿态跟底库照片的姿态相差较多，或者底库照片与抓拍的人像相差太多。 解决方案 重新录入底库的照片，将质量差的底库照片更换。

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Caffe算子范围请参

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为什么使用人脸识别返回数据为空 问题现象 上传照片中的人像可能存在横置或倒置等情况。 解决方法 尽量选择纯色无干扰背景，保证图片中人像清晰。 上传的人脸图片要求：侧脸不超过30°，抬头低头不超过15°。 图片中人脸需要保持竖置正脸，如果人像是横置或倒置，可以选择旋转至竖置正脸后重试。

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人脸识别服务是否支持私有化部署 人脸识别服务暂不支持私有化部署。人脸识别以开放API的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等。 父主题： 产品咨询类

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人脸识别是否可使用证件类照片 人脸识别服务可以使用证件类照片，提取人脸特征时，非人脸信息不会被提取。受技术与成本多种因素制约，人脸识别服务存在一些约束限制，详细请参见约束与限制。 父主题： 产品咨询类

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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支付订单需要验证码吗？如何关闭身份验证？ 客户“安全设置＞敏感操作”的操作保护开启时，账号以及账号中的IAM用户进行敏感操作将进行身份认证，例如支付订单时需要输入验证码进行身份验证，避免误操作带来的风险和损失。“操作保护”默认为开启状态，为了您的资源安全，建议保持开启状态。 若客

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om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“.om”模型。“.om”

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

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Notebook基础镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像，可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类：

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在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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章节。 预置的训练引擎 当前ModelArts支持的训练引擎及对应版本如下所示。 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 表1 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18

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