人脸识别服务 FRS

云上人脸提取 创建云上人脸提取作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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停止人脸检测 表1 停止人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/stop 接口功能 停止人脸检测功能 接口说明 本接口调用后，人脸检测功能停止 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型

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人脸资源管理 添加人脸 查询人脸 更新人脸 删除人脸 批量删除人脸 父主题： API

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使用身份证图片、人脸图片验证 功能介绍 使用身份证正反面图片提取姓名和身份证号码，与人脸图片进行三要素身份审核。 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 POST

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使用身份证文本、人脸图片验证 功能介绍 使用姓名、身份证号文本和人脸图片进行三要素身份审核。 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 POST /v2.0/ivs-standard

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置项信息，如图5所示。 单击“添加分组”，即可添加一组新的属性配置项。 单击“增加属性配置项”，即可在组内添加新的属性配置项。 实体配置完成后，单击“确定”。 图5 知识融合 在页面右下角单击“保存”，回到图谱流水线页面。 在图谱流水线页面，单击“生成图谱”，完成图谱的创建。

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身份证人像面图像数据，使用base64编码，要求base64编码后大小不超过4M。图像各边的像素大小在300到4000之间，支持JPG格式。 idcard_image2 否 String 身份证国徽面图像数据，使用base64编码，要求base64编码后大小不超过4M。图像各边的像

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String 原始图BASE64编码结果，如果配置不发送原始图，则无该字段。 表8 bbox位置信息参数说明 字段 类型 说明 x Int 人脸图左上角顶点x坐标值。 y Int 人脸图左上角顶点y坐标值。 h Int 人脸图高。 w Int 人脸图宽。 人脸检测的json消息体示例如下：

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String 进店那一刻的原图BASE64编码结果。 ori_img_id String 人脸对应的原图UUID。 ori_image String 进店过程中的最佳人脸对应的原图BASE64编码结果。 face_image String 进店过程中的最佳人脸图BASE64编码结果。 clarity

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创建人脸库 功能介绍 创建用于存储人脸特征的人脸库。您最多可以创建10个人脸库，每个人脸库最大容量为10万个人脸特征。如有更大规格的需求请联系客服。 前提条件： 请确保您已开通人脸搜索服务。 默认情况下，一个人脸库最大可支持10万个人脸特征，一个用户最多可创建10个人脸库，最多可

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AOE自动性能调优 AOE（Ascend Optimization Engine）是一款自动调优工具，当训练模型全部为固定shape时，可选择AOE调优，具体操作参见此处。该优化会进行算子融合，将融合得到的图进行算子粒度切分，针对每一个融合算子子图生成不同的算子调优策略，从而实现最

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不同倾角正脸及侧脸。 图1 人脸检测示意图 人脸比对 通过对人脸区域的特征进行对比，该服务可以返回给用户两张图片中人脸的相似度。如果两张图片中包含多张人脸，则在两张图片中选取最大的人脸进行相似度比对。 图2 人脸比对示意图 人脸搜索 人脸搜索给用户提供了人脸集操作相关的API。用

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如何实现人脸唤醒功能？ 人脸唤醒功能需要通过企业智慧屏的内置WEB管理界面打开，在设备休眠后1分钟可以通过人脸进行唤醒，设置1分钟的时间限制是为了考虑误唤醒的场景。 父主题： AI

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智慧园区人脸检测 环境准备 IEF服务配置 下发人脸检测算法

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启动AI人脸检测 接口名称 WEB_AiFaceDetectionStartAPI(后续废弃) 功能描述 启动AI人脸检测 应用场景 启动AI人脸检测 URL https://ip/v1/ai/face-detection/start?ActionID=WEB_AiFaceDetectionStartAPI

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视频的URL路径 与图片文件，图像数据三选一 视频的URL路径，目前仅支持OBS的URL。 图片文件 与视频的URL路径，图像数据三选一 本地图片文件，图片不能超过8MB，建议小于1MB。上传文件时，请求格式为multipart。 图像数据 与视频的URL路径，图像数据三选一 图像数据，B

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，如下图所示。 图1 算子之间的时间间隙 优化该场景有三个思路： 加速算子下发。常用的优化方法有进程绑核（详见性能调优五板斧）、启用机器的cpu高性能模式、使用高性能磁盘、多级多卡训练场景下通信优化等。 融合多个算子的逻辑为单算子，从而减少算子下发的数量，请参见NPU融合算子AP

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什么是知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。

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数组切片操作改用torch接口方式。 图4 数组切片操作修改1 图5 数组切片操作修改2 gelu小算子使用torch的fast_gelu()、gelu()融合算子替换。 图6 融合算子替换 profiling数据采集 在本例chatglm-6B中，添加profiling接口入口在ptuning/trainer

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息传递、处理； 通过使用RDS、CSS云上的数据库、搜索服务，提高运行效率，降低维护成本； 使用FRS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。 方案优势 部署时间短，工人上手快：仅需6-8周即可完成部署，工人1-2天即可熟练应用 小投

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人脸库资源管理 创建人脸库 查询所有人脸库 查询人脸库 删除人脸库 父主题： API

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