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应用场景
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广告营销：识别广告主体，将主体内容的标签融入营销推荐系统，实现精准营销投放。 名人识别 主要应用于识别娱乐明星、网红人物等各领域公众人物。 主体识别 美图应用 上传照片进行主体检测，实现背景虚化、图像裁剪等图像处理。 家居设计图像处理 检测家居图像多主体坐标信息，对海量设计图分类和打标。 电商详情页优化 检测图像
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网络图片识别
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网络图片识别 功能介绍 识别网络图片中的文字内容，并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持横向、竖向、艺术字识别。 该接口支持字体分类功能，支持竖行文本识别。 该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 网络图片示例图 约束与限制 支持中英文及部分中文繁体字。
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API概览
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信度信息。 名人识别 名人识别服务能分析并识别图片中包含的明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。 主体识别 主体识别服务对用户传入的图片能通过后台算法判断图片主体，并返回主体坐标。 翻拍识别 目前仅支持部分条形码的翻拍识别，可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。
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华为图像识别（体验）
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华为图像识别（体验） 利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包含“名人识别”与“图像标签”两个执行动作。 连接参数 华为图像识别（体验）无需认证，无连接参数。 名人识别 分析并识别图片中包含的政治人物、明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。 输入参数
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准备算法相关信息
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占位文字与图片。 文字与图片合计字符长度在 0 到 2500 个字符之间。 图片支持JPG/JEPG/PNG/GIF格式，最多上传3张图片，每张大小不超过5M。 涉及到车牌、人脸等隐私相关内容，需要提供相应的书面授权文件，必要时需通过打码的方式处理。 涉及到人物的图片需避开人脸正面照。
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名人识别
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名人识别 功能介绍 分析并识别图片中包含的敏感人物、明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。 前提条件 使用名人识别服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
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应用场景
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华为图像识别
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myhuaweicloud.com 名人识别 分析并识别图片中包含的政治人物、明星及网红人物，返回人物信息及人脸坐标。 输入参数 用户配置名人识别执行动作，相关参数说明如表2所示。 表2 名人识别输入参数说明 参数 说明 文件名 可以使用图片文件格式（文件大小不超过1M）或者选择手动输入URL路径（二选一即可）。
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什么是人脸识别
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果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等，打造智能化业务系统，提升业务效率。 当前人脸识别提供了以下子服务： 人脸检测 人脸比对 人脸搜索 活体检测 人脸检测 人脸检测是在图像中准确识别出人脸的位置和大小。用户通过该服务，可以同时识别出图片中包含的不同倾角正脸及侧脸。
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方案概述
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容实时监控，识别可疑房间并进行预警。 在线商城：智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴、涉政敏感类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 网站论坛：不合规图片的识别和处理是用户原创内容（UGC）类网站的重点工作，基于内容审核，可以识别并预警用户上
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API概览
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人，返回比对置信度。如果传入的图片中包含多个人脸，选取最大的人脸进行比对。 活体检测 动作活体检测 通过判断视频中的人物动作与传入动作列表是否一致来识别视频中人物是否为活体。如果有多张人脸出现，则选取最大的人脸进行判定。 静默活体检测 基于人脸图片中可能存在的畸变、摩尔纹、反光、
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训练模型
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数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 零售商品识别工作流
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OCR识别中，哪些算有效计费
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在客户使用OCR能力，进行二次开发时，可以尽可能的通过页面可视化提醒等方式，引导使用者尽量拍摄符合人眼易于识别的图片，以保障数据质量、同时提升识别准确率。 由于图片的输入非常开放，因此为了避免恶意攻击，在公有云上对有效识别的信息（即便部分不准）也会计费，类似于在通话质量不佳时通常也是要求计费。 父主题：
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什么是图像识别
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星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。
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训练模型
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别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 云状识别工作流
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训练模型
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数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 刹车盘识别工作流
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训练图像分类模型
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训练图像分类模型 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。
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方案概述
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附录
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训练模型
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训练模型 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不
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训练模型
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情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不
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