人脸识别服务 FRS

现场采集对应算法负样本数据并进行算法迭代优化。 视频分析点位更新 视频分析点位因视频质量问题或业务场景发生变化导致算法无法正常产生告警时，提供视频点位更新方案。 算法作业更新升级 对迭代优化后的算法镜像及更新后的视频分析点位进行算法作业更新升级。 新算法需求识别 识别新的AI场景，提供对应的算法建议。

查看更多 →

通过提取上下文相关语义特征，并结合语音特征，智能划分断句及添加标点符号，提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别 支持在中文句子识别中夹带英文字母、数字等，从而实现中、英文以及数字的混合识别。 即时输出识别结果 连续识别语音流内容，即时输出结果，并可根据上下文语言模型自动校正。 自动静音检测

查看更多 →

API网关：API托管服务， 通过APIG，对外提供 人证核身 和人脸识别的组合API能力。 函数工作流 ：用于实现人证核身和人脸识别的组合业务逻辑，并通过APIG对外提供服务。 人脸识别服务：提供动作活体检测功能，判断当前用户是否为真人。 人证核身服务：将活体检测截取的人脸照片与上传的身份证证件信息关联起来，对身份真实性的核验。

查看更多 →

查询人脸 功能介绍 查询指定人脸库中人脸信息。 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 GET /v2/{proje

查看更多 →

列”节点。 选择特征 特征操作支持选择并保留数据集中指定的特征列，删除其余特征列。操作步骤如下。 单击表头，选中需要执行的特征列。 单击“特征操作”，从下拉框中选择“选择特征”。 弹出“选择特征”对话框。检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 单击“确定”。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“选择特征”节点。

查看更多 →

特征画像 特征画像的作用，就是对数据进行分析，把其中一些基本特征提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等）。根据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等）

查看更多 →

筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练

查看更多 →

特征转换 概述 将对应列的数据乘以相应的权重得到新的列，只支持数字列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_columns_str

查看更多 →

呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题： 附录

查看更多 →

Story，并完成测试验证。 集成IEF的边缘节点、设备、容器应用管理能力。进行创建边缘节点、关联摄像头设备，并部署视频AI算法容器至边缘节点。 在IEF注册边缘节点，具体方法请参见边缘节点 > 注册边缘节点。 在边缘节点安装边缘软件纳管边缘节点，具体方法请参见边缘节点 > 纳管边缘节点。 在IEF界面创建

查看更多 →

入理解客户的数据现状和解决存在的问题提供坚实的支持。这样全面而系统的调研方法确保了项目的专业性和实用性，对客户的持续发展具有积极推动作用。 源系统数据库表盘点 在数据现状调研过程中，需要对源系统数据库表进行盘点，来实现以下几个目的： 了解客户的数据资产。通过盘点清楚地知道客户拥有

查看更多 →

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。

查看更多 →

Arts相关知识 图像处理实验 介绍图像数据预处理，图像识别、 内容审核 、文字识别、人脸识别、视频分析、 图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、语音识别服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和 对话机器人服务

查看更多 →

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。其中系统级约束限制，是所有子服务的约束。除系统级约束限制外，各子服务还有独立的约束条件。 系统级约束限制 只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。 每个用户可使用10个人脸库，每个人脸库容量为10万个人脸特征。如需扩容单个

查看更多 →

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。其中系统级约束限制，是所有子服务的约束。除系统级约束限制外，各子服务还有独立的约束条件。 系统级约束限制 只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。 每个用户可免费使用10个人脸库，每个人脸库容量为10万个人脸特征。如需扩容单

查看更多 →

使用Python3语言通过face_id（人脸ID）删除人脸库中的某一人脸特征 # -*- coding:utf-8 -*- import requests import base64 endpoint = '开通服务所在region的人脸识别服务 域名 ' project_id =

查看更多 →

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。

查看更多 →

种，“V1”版本即数据按照原有格式存储，未做过分区处理。“V2”版本则会依照用户的分区设置做分区处理，当分区合理时，数据将均匀分布在各个节点，有效利用Cloudtable的高并发特性，提升读写效率。其中“预分区数量”和“索引分区数量”可以根据数据量进行设置，如果读写性能达不到要求

查看更多 →

"failure": [] } 状态码 状态码 描述 200 successful operation. 400 Bad Request. 500 Internal Server Error. 错误码 请参见错误码。 父主题： 特征管理

查看更多 →

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

查看更多 →

Frequency) AVF算法全称Attribute Value Frequency，针对非数值型的数据，即类别离散数据的算法。具体步骤如下： 将所有的数据点都标为非异常点； 计算所有每一个属性值的频数； 计算每一个点的AVF score，即样本点x的每一个属性值对应的频数之和

查看更多 →