人脸识别服务 FRS

--cosineDistanceThreshold=0.99 其中，--accuracyThreshold=5表示平均绝对误差的容忍度最大为5%，--cosineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似度至少为99%，--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图

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开启后，会检测目标的性别、年龄、口罩等属性信息。 目标检测灵敏度 数字越大，灵敏度越高，漏检率会降低，相应的误检率会提升。 目标抓拍质量 图像抓拍质量，等级越高，图片质量越高，占用的存储空间也越大。请根据实际需要选择此设置。 目标整体检测灵敏度 目标整体灵敏度检测，数字越大，灵敏度越高，漏检率会降低，相应的误检率会提升。

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如何进行人脸采集？ 进入【考勤】应用 点击【设置】-【个人】 点击【维护人脸信息】，完成人脸照片的录入 考勤管理员审批通过后即可使用人脸考勤 录入照片和打卡识别时，请保持光线柔和明亮，表情自然，避免头发、帽子遮盖等情况，影响后续正常打卡。 父主题： 考勤

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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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下发人脸检测算法 购买边缘人脸检测算法包。 登录视频分析服务控制台，并选择与边缘节点相同的区域。 在页面左侧导航栏中选择“服务 > 园区智能体”，进入视觉能力包列表，在边缘人脸检测算法包所在行单击“购买”。 图1 购买边缘人脸检测算法包 选择“购买时长”和“视频路数”，单击“立即购买”。

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类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

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的分子数过少，建议可以适当放宽强约束的条件设置，比如相似度可以放宽到0.3~1.0。如果分子较易优化，优化后的分子相似度较高，新颖性较低，建议可以适当收紧强约束的条件设置，比如相似度可以收紧到0.3~0.7等等，正常情况下相似度设置按照默认即可。 弱约束：优化后的小分子不必要满足

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“翻拍模型训练” 本次教程案例不涉及翻拍，输入的三个目录参数选择任意三个OBS目录即可。 “是否训练相似度模型” 本次教程案例不涉及相似度，此处无需修改保持默认即可。 “相似度模型训练” 本次教程案例不涉及相似度，输入的两个目录参数选择任意两个OBS目录即可。 “是否训练价签模型” 本次教程案例

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漏洞管理服务如何判定SQL注入风险？ 对于存在运算或判断等表达式的请求，当扫描结果与原请求相似度大于90%时，漏洞管理服务就会判定存在SQL注入风险。 父主题： 产品咨询类

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4：嘴部动作 嘴部动作建议嘴唇距离大于3厘米，左右摇头动作建议角度15-30度。 nod_threshold 否 Double 该参数为点头动作幅度的判断门限，取值范围：[1,90]，默认为10，单位为度。该值设置越大，则越难判断为点头。 detail 否 Boolean 响应参数similarity是否详细显示

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间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 Louvain算法 基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层

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item_col 是 项目id所在的列名 "item" output_table_partition 是 数据的并行度 0.5 similarity_type 是 相似度计算公式，取值为cosine，jaccard "cosine" topn 是 最近的n个物品 200 min_user_behavior

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nd_step”参数使用。对同一位行人，当新检测到的脸图质量高于已发送脸图质量一定程度时，会再次发送。 PERIOD：按时间周期的模式发送，需配合“face_repeat_send_interval”参数使用。对同一位行人，选取每个时间周期内质量最优人脸进行发送。 默认值为QUALITY_STEP。

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Score进行最近邻查询，查询语法如下所示。 前置过滤条件可以为任意查询，script_score仅针对前置过滤的结果进行遍历，计算向量相似度并排序返回。此种查询方式的性能取决于前置过滤后中间结果集的大小，当前置过滤条件为"match_all"时，相当于全局暴力检索。 POST my_index/_search

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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人脸识别上传的人脸图片还可以查询到图片数据吗 人脸识别不存储客户人脸图片，只是根据客户的图片来检测人脸参数，只存储人脸特征。如果需要存储图片数据可参考以下方法： 可以开通华为云OBS，存储人脸图片。 人脸图片可以存储在客户自己的数据库中。 父主题： API使用类

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标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/

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基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于特征匹配的召回策略 基于UCB的召回策略 近线召回 基于物品相似度的实时召回 基于用户相似度的实时召回 在“创建自定义场景”页面，进入“召回策略”页签，单击“添加召回策略”，根据业务需要在下拉框中选择一个合适的策略。

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以如下融合条件为例： 对电影的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“上映时间”的相似度大于等于0.90时，数据进行融合。对人物的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“职业”的相似度大于等于0

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以如下融合条件为例： 对电影的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“上映时间”的相似度大于等于0.90时，数据进行融合。对人物的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“职业”的相似度大于等于0

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去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强：

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