快速创建一个kubernetes集群 04 SDK 人脸识别 软件开发工具包（ Software Development Kit，简称SDK）是对人脸识别提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用人脸识别SDK提供的接口函数即可实现使用人脸识别服务业务能力。 常用操作 使用Java

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人脸识别 人脸识别连接器用于连接华为云人脸识别服务，基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别。 前提条件 使用人脸识别连接器前，需要开通华为云人脸识别服务。 创建人脸识别连接 登录新版ROMA Connect控制台。 在左侧导航栏选择“连接器”，在连接器页面单击“新建连接”。

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什么是人脸识别 人脸识别服务（Face Recognition Service，简称FRS），是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别的一种智能服务。人脸识别以开放API（Application Programming Interface，应

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华为人脸识别 华为人脸识别连接器基于华为云人脸识别服务集成开发，包含“人脸检测”、“人脸比对”、“人脸搜索”和“活体检测”等执行动作。 表1 华为人脸识别连接器 执行动作 使用说明 人脸检测 人脸检测是对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。如果照片中

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人脸识别认证注意事项 请使用前置摄像头，录制3秒左右的人脸视频，同时在录制过程中，需点头1次（点头幅度在15°~30°为宜）。视频录制成功后，系统进行活体检测及 人证核身 校验，校验通过立即完成认证。 请不要试图用影像资料代替真人视频进行实名认证，否则系统会自动判定并对非真实本人的认

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人脸识别的监控指标 功能说明 本节定义了人脸识别服务上报 云监控服务 的监控指标的命名空间、监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索人脸识别服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.FRS 监控指标 表1 FRS支持的监控指标 指标ID 指标名称

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如何实现人脸识别功能？ 人脸识别和电子名牌功能仅配套入驻式使用，需要加配人脸识别 服务器 ，具体配置方法可以咨询当地华为产品经理。 父主题： AI

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云手机支持人脸识别吗？ 因云手机不支持摄像头功能，所以无法人脸识别。 父主题： 咨询类

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人脸识别服务是否有手机端（安卓和IOS）的SDK 人脸识别服务的Java SDK支持安卓系统，暂无IOS系统SDK。Java SDK详细介绍请参见Java SDK入门指导。 安卓系统使用人脸识别的Java SDK时，不支持主线程直接调用，建议使用子线程。 父主题： 产品咨询类

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人脸识别失败怎么办？ 寻找光线柔和明亮的地方，避免在强光、反光、阴暗处打卡； 移除口罩、刘海、墨镜等遮挡物； 如频繁发生人脸识别失败，可尝试重新录入人脸照片。 父主题： 考勤

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Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供人脸识别能力，用户调用API接口需要具备一定的编程开发能力，人脸识别后返回的结果为JSON格式，用户需要通过编程来处理识别结果。使用前，请登录人脸识别服务控制台开通服务。 您可以根据以下方式的介绍选择合适的使用方式：

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如何在含有多张人脸的图片中实现多人脸识别 人脸识别是否可使用证件类照片 如何处理未经授权的情况 为什么会出现识别错误的情况 为什么人脸识别通过率低 为什么会请求响应过慢 人脸检测接口可以免费调多少次 如何关闭已申请的服务 调用静默活体检测API，为什么在服务管理页面看不到调用量 人脸识别服务是否支持私有化部署

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使用AI Gallery SDK构建自定义模型 背景信息 操作步骤 父主题： AI Gallery（新版）

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调用SDK实现人脸检测 人脸识别服务软件开发工具包（FRS SDK）是对人脸识别服务提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。 本章节以人脸检测API为例，介绍如何使用FRS Python SDK。 使用FRS SDK的详细步骤如下所示： 步骤1：开通服务 步骤2：安装SDK

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调用说明 人脸识别服务提供了RESTful API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 同时人脸识别服务还提供多种编程语言的SDK供您使用。 父主题： 使用前必读

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ModelArts的API或SDK支持模型下载到本地吗？ ModelArts的API和SDK不支持模型下载到本地，但训练作业输出的模型是存放在 对象存储服务 （OBS）里面的，您可以通过OBS的API或SDK下载存储在OBS中的文件，具体请参见从OBS下载文件。 父主题： API/SDK

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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