Найти совпадающее лицо из списка лиц в локальном хранилище с помощью API Azure Face

Question

Я читаю документы и API со страницы Azure, но я все еще не уверен, правильно ли это здесь.

сценарий

У нас есть около 1 млн. Идентификационных фотографий в нашем местном хранилище. Каждый идентификатор содержит только одного человека.

Мы хотели бы реализовать базовую проверку при съемке идентификационной фотографии. Затем небольшое приложение будет использовать API-интерфейс Azure Face для просмотра тех фотографий 1М с идентификационной информацией, которые у нас есть, и вернуть сопоставленную фотографию или вернуть, если в нашем ID хранилище или нет.

Я думаю, что для написания программы нам нужно написать программное обеспечение, которое поможет

1. Загрузить все фотографии в Azure
2. Создать Большой FaceList?
3. Тренируй модель
4. Тогда мы можем сделать лицо идентифицировать или лицо похожее

Являются ли вышеуказанные шаги правильными?

Если я использую описанный выше метод, это означает, что мне нужно использовать "хранение лица" для постоянного идентификатора лица, верно?

1. Есть ли способ избежать стоимости хранения лица это? Так как хранить 1М изображений будет дорого

2. Когда я проверю, сколько транзакций будет учитываться? Это считается как 1?

Я также думаю об использовании Container Cognitive, чтобы он мог работать локально и вместо этого использовать хранилище на локальном компьютере.

Поможет ли это мне сэкономить на хранении лица? Так как, когда я запускаю контейнер, хранение не должно быть оплачено. Мне нужно будет только оплатить комиссию за транзакцию, такую ​​как обнаружение, подтверждение

Я приветствую любые комментарии довольно новые в этой области, пожалуйста, направьте меня

Answer 1

Ваш рабочий процесс в целом правильный:

• Создать большую группу людей
• Добавьте каждое удостоверение личности с фотографией в качестве человека в группу с лицом (это два вызова API: Создать человека + Добавить лицо человека)
• Обучите группу людей (и время от времени проверяйте статус обучения, потому что он будет долгим)
• Используйте Идентифицировать для поиска

Единственное, что вы должны учитывать, это архитектура вашей большой группы людей. Использование одного монолитного сжиженного нефтяного газа на 1 млн человек будет убийственным, когда вам нужно добавить / удалить / обновить группу. Время обучения для каждой смены будет очень долгим. Одна из стратегий (для добавления новых людей) заключается в добавлении "транзакционного" СУГ - меньшего СУГ, включающего все почасовые / ежедневные / еженедельные (все, что вам подходит) дополнения, чтобы вы могли быстро обучать изменениям. Вы будете выполнять поиск (идентификацию) как на "основном", так и на "транзакционном" СНГ, а затем время от времени "фиксировать" транзакции в основном СНГ. смотрите здесь в документах Face API

На другие ваши вопросы:

• Не удается избежать затрат на хранение полученных данных лица
• Каждый вызов API является транзакцией: создание LPG, создание лица, добавление лица, тренировка, получение статуса поезда и т. Д.
• У меня нет опыта работы с функцией Cognitive Container, но я считаю, что цены на вызовы API точно такие же.