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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网信算备520111252474601240061号 算法基本原理 数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。 应用领

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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本参数值越大，算法的性能消耗就越低，但会影响人脸提取的效果。 face_first_send_threshold 否 Float 对应控制台的界面参数“人脸首次发送时间”。 表示从检测出人脸到发送人脸图之间的计时，单位为s，取值范围[0, 360]，默认值0。 从人脸被检测跟踪开始计时，至该参数

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边缘人脸提取 创建边缘人脸提取作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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1000]，默认值：120。 如果该参数设置得过大，人脸提取的准确率会受到影响； 如果该参数设置得过小，则可能提取到分辨率较低的人脸图。 origin_image_send_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“发送原图开关”。 表示是否发送人脸原始图，取值范围： 0：表示不发送原图。 1：表示发送原图。

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人脸识别是否可使用证件类照片 人脸识别服务可以使用证件类照片，提取人脸特征时，非人脸信息不会被提取。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，详细请参见约束与限制。 父主题： 产品咨询类

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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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特征选择 删除列 删除特征列的场景有很多，例如：两个特征呈线性变化关系，为减少模型训练的开销，删除其中一个特征列。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 特征选择 > 删除列”，界面新增“删除列”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明

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提取方法 选择要提取的代码，然后单击装订线中的灯泡图标，或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中，也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间，系统将提示您提供有意义的名称。 父主题： 重构操作

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Interface对话框中，提供提取接口的名称和包，选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中，选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口，还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如，让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。

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Delegate对话框中，提供重构参数。 提供提取类的名称、包和目标目录。 选中Create nested class复选框以在当前类中创建新类。 选中Generate accessors复选框，为提取的字段生成getter方法。 选中Extract as enum复选框，将提取的类创建为枚举类。如果源类包含静态最终字段static

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粤语和上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳，从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 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。

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如何选中全量特征列？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，在特征操作界面，单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程，在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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数据集的实例，有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLa

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分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而

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数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题： 预置算子说明

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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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检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 配置“变换特征数”，保留指定“变换特征数”的特征列。 单击“确定”，执行信息熵。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“信息熵”节点。 新增特征 新增特征支持用户基于已有的特征列，按照样本数据行的维度，通过求和、求均值，构造出新的特征列。例如，两个特征列ID1（2

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