人脸识别服务 FRS

人脸识别服务 FRS

人脸识别服务(Face Recognition Service),能够在图像中快速检测人脸、分析人脸关键点信息、获取人脸属性、实现人脸的精确比对和检索。该服务可应用于身份验证、电子考勤、客流分析等场景

人脸检测、比对、搜索,人脸库管理,静默活体检测 API 每月2,000次免费调用额度

人脸识别服务(Face Recognition Service),能够在图像中快速检测人脸、分析人脸关键点信息、获取人脸属性、实现人脸的精确比对和检索。该服务可应用于身份验证、电子考勤、客流分析等场景

活动期间人脸检测、比对、搜索,人脸库管理,静默活体检测 API 每月前2,000次调用免费

    人脸识别设计表 更多内容
  • 库表设计规范

    避免使用分区,如有需要,可以使用多个独立的代替。 分区的缺点: DDL操作需要锁定所有分区,导致所有分区上操作都被阻塞。 当数据量较大时,对分区进行DDL或其他运维操作难度大风险高。 分区使用较少,存在未知风险。 当单台 服务器 性能无法满足时,对分区进行分拆的成本较高。

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  • 华为人脸识别

    P/PNG格式。 输出参数 用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数,输出参数说明请参考6。 6 人脸比对输出参数说明 参数 说明 人脸相似度 人脸相似度,1示最大,0示最小,值越大示越相似。 错误码 调用失败时的错误码,调用成功时无此字段。 错误信息 调用失败时的错误信息,调用成功时无此字段。

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  • Hudi表模型设计规范

    流式计算采用MOR。 流式计算为低时延的实时计算,需要高性能的流式读写能力,在Hudi中存在的MOR和COW两种模型中,MOR的流式读写性能相对较好,因此在流式计算场景下采用MOR模型。关于MOR在读写性能的对比关系如下: 对比维度 MOR COW 流式写 高 低 流式读

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  • ClickHouse宽表设计原则

    ClickHouse宽设计原则 宽设计原则 由于ClickHouse的宽查询性能较优,且当前ClickHouse可支持上万列的宽横向扩展。 在大部分场景下,有大join以及多join的场景,且多个join的数据变化更新频率较低,这种情况,建议对多个join查询逻辑提

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  • Hudi表分区设计规范

    议使用。 建议 事实采用日期分区,维度采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区要根据的总数据量、增量和使用方式来决定。从的使用属性看事实和维度具有的特点: 事实:数据总量大,增量大,数据读取多以日期做切分,读取一定时间段的数据。 维度:总量相对小,增量小

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。 父主题: 数据库对象设计

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。 父主题: 数据库对象设计

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 【建议】之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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  • Hudi表索引设计规范

    Hudi索引设计规范 规则 禁止修改索引类型。 Hudi的索引会决定数据存储方式,随意修改索引类型会导致中已有的存量数据与新增数据之间出现数据重复和数据准确性问题。常见的索引类型如下: 布隆索引:Spark引擎独有索引,采用bloomfiter机制,将布隆索引内容写入到Parquet文件的footer中。

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  • ClickHouse本地表设计

    ClickHouse本地设计 规则 单(分布式)的记录数不要超过万亿,对于万亿以上的查询,性能较差,且集群维护难度变大。单(本地)不超过百亿。 设计都要考虑到数据的生命周期管理,需要进行TTL属性设置或定期老化清理分区数据。 单的字段建议不要超过5000列。

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 【建议】之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。 父主题: 数据库对象设计

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 【建议】之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上,尽可能体现出明显的关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 【建议】之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上,尽可能体现出明显的关联关系。例如,采用同样名称来命名。

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  • 视图和关联表设计

    视图和关联设计 视图设计 除非视图之间存在强依赖关系,否则不建议视图嵌套。 视图定义中尽量避免排序操作。 关联设计 之间的关联字段应该尽量少。 关联字段的数据类型应该保持一致。 关联字段在命名上,应该可以明显体现出关联关系。例如,采用同样名称来命名。 父主题: 数据库对象设计

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  • 人脸识别的监控指标

    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 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?

    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?

    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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  • 人脸识别认证注意事项

    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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  • 流程设计

    图1 流程设计1 单击导入,单击下载流程模板。 图2 流程设计2 下载模板如下 1 模板 上级流程 *名称 *责任人 描述 - - - - - - - - 模板参数说明如下: 2 模板参数说明 参数名 说明 上级流程 第一层的流程,其上级流程为空,不用填。 非第一层的流程,其上级

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  • 约束设计

    约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值,那么,不建议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束,优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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