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# Aggiunta di volti a una raccolta
È possibile utilizzare l'operazione [IndexFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_IndexFaces.html) per rilevare i volti in un'immagine e aggiungerli a una raccolta. Per ogni volto rilevato, Amazon Rekognition ne estrae le caratteristiche e ne archivia le informazioni in un database. Inoltre, il comando archivia i metadati per ogni volto rilevato nella raccolta specificata. Amazon Rekognition non archivia i byte di immagine effettivi.
Per informazioni sulla fornitura di volti idonei per l'indicizzazione, consulta [Raccomandazioni per immagini di input di confronto di volti](recommendations-facial-input-images.md).
Per ogni volto, l'operazione `IndexFaces` rende persistenti le informazioni seguenti:
+ **Caratteristiche multidimensionali dei volti**: `IndexFaces` utilizza l'analisi dei volti per estrarre informazioni multidimensionali sulle caratteristiche dei volti e archiviarle nella raccolta. Non è possibile accedere direttamente a queste informazioni. Tuttavia, Amazon Rekognition utilizza queste informazioni durante la ricerca di corrispondenze in una raccolta di volti.
+ **Metadati**: i metadati per ogni faccia includono un riquadro di delimitazione, un livello di confidenza (che il riquadro di delimitazione contenga una faccia), assegnato da IDs Amazon Rekognition (face ID e image ID) e un ID immagine esterno (se lo hai fornito) nella richiesta. Queste informazioni vengono restituite in risposta alla chiamata API `IndexFaces`. Per un esempio, consulta l'elemento `face` nella seguente risposta di esempio.
Il servizio restituisce questi metadata in risposta alle seguenti chiamate API:
+ `[ListFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ListFaces.html)`
+ Operazioni di ricerca di volti - Le risposte per [SearchFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_SearchFaces.html) e [SearchFacesByImage](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_SearchFacesByImage.html) restituiscono il livello di affidabilità per ogni volto corrispondente, insieme a questi metadata del volto.
Il numero di volti indicizzati da `IndexFaces` dipende della versione del modello di rilevamento volti associato alla raccolta di input. Per ulteriori informazioni, consulta [Comprendere il controllo delle versioni dei modelli](face-detection-model.md).
Informazioni su come i volti indicizzati vengono restituiti in una serie di oggetti [FaceRecord](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_FaceRecord.html).
È possibile associare volti indicizzati all'immagine in cui sono stati rilevati. Ad esempio, è possibile mantenere un indice lato client di immagini e volti nelle immagini. Per associare volti a un'immagine, specificare un'ID immagine nel parametro di richiesta `ExternalImageId`. L'ID immagine può essere il nome del file o un altro ID creato.
Oltre alle informazioni precedenti trattenute dall'API nella raccolta di volti, l'API restituisce inoltre i dettagli dei volti non trattenuti nella raccolta. (Consulta l'elemento `faceDetail` nella seguente risposta di esempio).
**Nota**
`DetectFaces` restituisce le stesse informazioni, perciò non è necessario chiamare sia `DetectFaces` che `IndexFaces` per la stessa immagine.
## Filtraggio dei volti
L' IndexFaces operazione consente di filtrare i volti indicizzati da un'immagine. Con `IndexFaces` è possibile specificare un numero massimo di volti da indicizzare, oppure è possibile scegliere solo facce rilevate con un indice di alta qualità.
È possibile specificare il numero massimo di volti indicizzati, `IndexFaces` utilizzando il parametro di input `MaxFaces`. Questa funzione è utile quando si vogliono indicizzare i volti più grandi in un'immagine e non le facce più piccole, come quelle di persone che sono sullo sfondo.
Per impostazione predefinita, `IndexFaces` sceglie un livello di qualità utilizzato per filtrare i volti. È possibile utilizzare il parametro di input `QualityFilter` per impostare esplicitamente il livello di qualità. I valori sono:
+ `AUTO`: Amazon Rekognition sceglie il livello di qualità utilizzato per filtrare i volti (valore predefinito).
+ `LOW`: tutti i volti, tranne quelli di qualità più bassa, vengono indicizzati.
+ `MEDIUM`
+ `HIGH`: vengono indicizzati solo i volti di migliore qualità.
+ `NONE`: non viene indicizzato alcun volto in base alla qualità.
`IndexFaces` filtra i volti per i seguenti motivi:
+ Il volto è troppo piccolo rispetto alle dimensioni dell'immagine.
+ Il volto è troppo sfocato.
+ L'immagine è troppo scura.
+ La faccia ha una posa esagerata.
+ Il volto non ha abbastanza dettagli per essere adatto alla ricerca di volti.
**Nota**
Per utilizzare il filtraggio della qualità, hai bisogno di una raccolta associata alla versione 3 o superiore del modello facciale. Per avere la versione del modello facciale associato a una raccolta contatta [DescribeCollection](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeCollection.html).
Le informazioni sui volti che non sono indicizzati da `IndexFaces` vengono restituite in una serie di oggetti [UnindexedFace](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_UnindexedFace.html). La serie `Reasons` contiene un elenco di motivi per cui un volto non è stato indicizzato. Ad esempio, il valore `EXCEEDS_MAX_FACES` rappresenta un volto non indicizzato poiché il numero di volti specificato da `MaxFaces` è già stato rilevato.
Per ulteriori informazioni, consulta [Gestione dei volti in una raccolta](managing-face-collections.md#collections-index-faces).
**Per aggiungere volti a una raccolta (SDK)**
1. Se non lo hai già fatto:
1. Crea o aggiorna un utente con le autorizzazioni `AmazonRekognitionFullAccess` e `AmazonS3ReadOnlyAccess`. Per ulteriori informazioni, consulta [Fase 1: impostazione di un account AWS e creazione di un utente](setting-up.md#setting-up-iam).
1. Installa e configura il AWS CLI e il. AWS SDKs Per ulteriori informazioni, consulta [Passaggio 2: configura AWS CLI e AWS SDKs](setup-awscli-sdk.md).
1. Carica un'immagine (contenente uno o più volti) nel bucket Amazon S3.
Per le istruzioni, consulta [Caricamento di oggetti in Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html) nella *Guida per l'utente di Amazon Simple Storage Service*.
1. Utilizzare i seguenti esempi per richiamare l'operazione `IndexFaces`.
------
#### [ Java ]
In questo esempio vengono visualizzati gli identificatori dei volti aggiunti alla raccolta.
Modifica il valore di `collectionId` nel nome della raccolta a cui desideri aggiungere un volto. Sostituisci i valori `bucket` e `photo` con i nomi del bucket Amazon S3 e dell'immagine utilizzati nella fase 2. Il parametro `.withMaxFaces(1)` limita il numero di facce indicizzate a 1. Rimuovi o modifica il valore in base alle tue esigenze.
```
//Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
//PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
package aws.example.rekognition.image;
import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognition;
import com.amazonaws.services.rekognition.AmazonRekognitionClientBuilder;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.FaceRecord;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.IndexFacesRequest;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.IndexFacesResult;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.QualityFilter;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.UnindexedFace;
import java.util.List;
public class AddFacesToCollection {
public static final String collectionId = "MyCollection";
public static final String bucket = "bucket";
public static final String photo = "input.jpg";
public static void main(String[] args) throws Exception {
AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
Image image = new Image()
.withS3Object(new S3Object()
.withBucket(bucket)
.withName(photo));
IndexFacesRequest indexFacesRequest = new IndexFacesRequest()
.withImage(image)
.withQualityFilter(QualityFilter.AUTO)
.withMaxFaces(1)
.withCollectionId(collectionId)
.withExternalImageId(photo)
.withDetectionAttributes("DEFAULT");
IndexFacesResult indexFacesResult = rekognitionClient.indexFaces(indexFacesRequest);
System.out.println("Results for " + photo);
System.out.println("Faces indexed:");
List faceRecords = indexFacesResult.getFaceRecords();
for (FaceRecord faceRecord : faceRecords) {
System.out.println(" Face ID: " + faceRecord.getFace().getFaceId());
System.out.println(" Location:" + faceRecord.getFaceDetail().getBoundingBox().toString());
}
List unindexedFaces = indexFacesResult.getUnindexedFaces();
System.out.println("Faces not indexed:");
for (UnindexedFace unindexedFace : unindexedFaces) {
System.out.println(" Location:" + unindexedFace.getFaceDetail().getBoundingBox().toString());
System.out.println(" Reasons:");
for (String reason : unindexedFace.getReasons()) {
System.out.println(" " + reason);
}
}
}
}
```
------
#### [ Java V2 ]
Questo codice è tratto dal GitHub repository degli esempi di AWS Documentation SDK. Guarda l'esempio completo [qui](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/master/javav2/example_code/rekognition/src/main/java/com/example/rekognition/AddFacesToCollection.java).
```
//snippet-start:[rekognition.java2.add_faces_collection.import]
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.IndexFacesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.IndexFacesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.QualityFilter;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Attribute;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.FaceRecord;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.UnindexedFace;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Reason;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.InputStream;
import java.util.List;
//snippet-end:[rekognition.java2.add_faces_collection.import]
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class AddFacesToCollection {
public static void main(String[] args) {
final String usage = "\n" +
"Usage: " +
" \n\n" +
"Where:\n" +
" collectionName - The name of the collection.\n" +
" sourceImage - The path to the image (for example, C:\\AWS\\pic1.png). \n\n";
if (args.length != 2) {
System.out.println(usage);
System.exit(1);
}
String collectionId = args[0];
String sourceImage = args[1];
Region region = Region.US_EAST_1;
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.region(region)
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
.build();
addToCollection(rekClient, collectionId, sourceImage);
rekClient.close();
}
// snippet-start:[rekognition.java2.add_faces_collection.main]
public static void addToCollection(RekognitionClient rekClient, String collectionId, String sourceImage) {
try {
InputStream sourceStream = new FileInputStream(sourceImage);
SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream);
Image souImage = Image.builder()
.bytes(sourceBytes)
.build();
IndexFacesRequest facesRequest = IndexFacesRequest.builder()
.collectionId(collectionId)
.image(souImage)
.maxFaces(1)
.qualityFilter(QualityFilter.AUTO)
.detectionAttributes(Attribute.DEFAULT)
.build();
IndexFacesResponse facesResponse = rekClient.indexFaces(facesRequest);
System.out.println("Results for the image");
System.out.println("\n Faces indexed:");
List faceRecords = facesResponse.faceRecords();
for (FaceRecord faceRecord : faceRecords) {
System.out.println(" Face ID: " + faceRecord.face().faceId());
System.out.println(" Location:" + faceRecord.faceDetail().boundingBox().toString());
}
List unindexedFaces = facesResponse.unindexedFaces();
System.out.println("Faces not indexed:");
for (UnindexedFace unindexedFace : unindexedFaces) {
System.out.println(" Location:" + unindexedFace.faceDetail().boundingBox().toString());
System.out.println(" Reasons:");
for (Reason reason : unindexedFace.reasons()) {
System.out.println("Reason: " + reason);
}
}
} catch (RekognitionException | FileNotFoundException e) {
System.out.println(e.getMessage());
System.exit(1);
}
}
// snippet-end:[rekognition.java2.add_faces_collection.main]
}
```
------
#### [ AWS CLI ]
Questo AWS CLI comando visualizza l'output JSON per l'operazione `index-faces` CLI.
Sostituisci il valore di `collection-id` con il nome della raccolta in cui desideri archiviare il volto. Sostituisci i valori `Bucket` e `Name` con il nome del bucket Amazon S3 e il nome del file di immagine utilizzato nella fase 2. Il parametro `max-faces` limita il numero di facce indicizzate a 1. Rimuovi o modifica il valore in base alle tue esigenze. Sostituisci il valore di `profile_name` nella riga che crea la sessione di Rekognition con il nome del tuo profilo di sviluppatore.
```
aws rekognition index-faces --image '{"S3Object":{"Bucket":"bucket-name","Name":"file-name"}}' --collection-id "collection-id" \
--max-faces 1 --quality-filter "AUTO" --detection-attributes "ALL" \
--external-image-id "example-image.jpg" --profile profile-name
```
Se accedi alla CLI da un dispositivo Windows, usa le virgolette doppie anziché le virgolette singole ed evita le virgolette doppie interne tramite barra rovesciata (ovvero, \$1) per risolvere eventuali errori del parser che potresti riscontrare. Per un esempio, consulta quanto segue:
```
aws rekognition index-faces --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"bucket-name\",\"Name\":\"image-name\"}}" \
--collection-id "collection-id" --max-faces 1 --quality-filter "AUTO" --detection-attributes "ALL" \
--external-image-id "example-image.jpg" --profile profile-name
```
------
#### [ Python ]
In questo esempio vengono visualizzati gli identificatori dei volti aggiunti alla raccolta.
Modifica il valore di `collectionId` nel nome della raccolta a cui desideri aggiungere un volto. Sostituisci i valori `bucket` e `photo` con i nomi del bucket Amazon S3 e dell'immagine utilizzati nella fase 2. Il parametro di input `MaxFaces` limita il numero di facce indicizzate a 1. Rimuovi o modifica il valore in base alle tue esigenze. Sostituisci il valore di `profile_name` nella riga che crea la sessione di Rekognition con il nome del tuo profilo di sviluppatore.
```
# Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
import boto3
def add_faces_to_collection(bucket, photo, collection_id):
session = boto3.Session(profile_name='profile-name')
client = session.client('rekognition')
response = client.index_faces(CollectionId=collection_id,
Image={'S3Object': {'Bucket': bucket, 'Name': photo}},
ExternalImageId=photo,
MaxFaces=1,
QualityFilter="AUTO",
DetectionAttributes=['ALL'])
print('Results for ' + photo)
print('Faces indexed:')
for faceRecord in response['FaceRecords']:
print(' Face ID: ' + faceRecord['Face']['FaceId'])
print(' Location: {}'.format(faceRecord['Face']['BoundingBox']))
print('Faces not indexed:')
for unindexedFace in response['UnindexedFaces']:
print(' Location: {}'.format(unindexedFace['FaceDetail']['BoundingBox']))
print(' Reasons:')
for reason in unindexedFace['Reasons']:
print(' ' + reason)
return len(response['FaceRecords'])
def main():
bucket = 'amzn-s3-demo-bucket'
collection_id = 'collection-id'
photo = 'photo-name'
indexed_faces_count = add_faces_to_collection(bucket, photo, collection_id)
print("Faces indexed count: " + str(indexed_faces_count))
if __name__ == "__main__":
main()
```
------
#### [ .NET ]
In questo esempio vengono visualizzati gli identificatori dei volti aggiunti alla raccolta.
Modifica il valore di `collectionId` nel nome della raccolta a cui desideri aggiungere un volto. Sostituisci i valori `bucket` e `photo` con i nomi del bucket Amazon S3 e dell'immagine utilizzati nella fase 2.
```
//Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
//PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
using System;
using System.Collections.Generic;
using Amazon.Rekognition;
using Amazon.Rekognition.Model;
public class AddFaces
{
public static void Example()
{
String collectionId = "MyCollection";
String bucket = "amzn-s3-demo-bucket";
String photo = "input.jpg";
AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();
Image image = new Image()
{
S3Object = new S3Object()
{
Bucket = bucket,
Name = photo
}
};
IndexFacesRequest indexFacesRequest = new IndexFacesRequest()
{
Image = image,
CollectionId = collectionId,
ExternalImageId = photo,
DetectionAttributes = new List(){ "ALL" }
};
IndexFacesResponse indexFacesResponse = rekognitionClient.IndexFaces(indexFacesRequest);
Console.WriteLine(photo + " added");
foreach (FaceRecord faceRecord in indexFacesResponse.FaceRecords)
Console.WriteLine("Face detected: Faceid is " +
faceRecord.Face.FaceId);
}
}
```
------
## IndexFaces richiesta di operazione
L'input per `IndexFaces` è l'immagine da indicizzare e la raccolta a cui aggiungere i volti.
```
{
"CollectionId": "MyCollection",
"Image": {
"S3Object": {
"Bucket": "bucket",
"Name": "input.jpg"
}
},
"ExternalImageId": "input.jpg",
"DetectionAttributes": [
"DEFAULT"
],
"MaxFaces": 1,
"QualityFilter": "AUTO"
}
```
## IndexFaces risposta operativa
`IndexFaces` restituisce le informazioni sui volti rilevati nell'immagine. Ad esempio, la seguente risposta JSON include gli attributi di rilevamento predefiniti per i volti rilevati nell'immagine di input. L'esempio mostra anche volti non indicizzati, poiché il valore del parametro di input `MaxFaces` è stato superato: la matrice `Reasons` contiene *EXCEEDS\$1MAX\$1FACES*. Se una faccia non è indicizzata per motivi di qualità, `Reasons` contiene valori come *LOW\$1SHARPNESS* o *LOW\$1BRIGHTNESS*. Per ulteriori informazioni, consulta [UnindexedFace](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_UnindexedFace.html).
```
{
"FaceModelVersion": "3.0",
"FaceRecords": [
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Height": 0.3247932195663452,
"Left": 0.5055555701255798,
"Top": 0.2743072211742401,
"Width": 0.21444444358348846
},
"Confidence": 99.99998474121094,
"ExternalImageId": "input.jpg",
"FaceId": "b86e2392-9da1-459b-af68-49118dc16f87",
"ImageId": "09f43d92-02b6-5cea-8fbd-9f187db2050d"
},
"FaceDetail": {
"BoundingBox": {
"Height": 0.3247932195663452,
"Left": 0.5055555701255798,
"Top": 0.2743072211742401,
"Width": 0.21444444358348846
},
"Confidence": 99.99998474121094,
"Landmarks": [
{
"Type": "eyeLeft",
"X": 0.5751981735229492,
"Y": 0.4010535478591919
},
{
"Type": "eyeRight",
"X": 0.6511467099189758,
"Y": 0.4017036259174347
},
{
"Type": "nose",
"X": 0.6314528584480286,
"Y": 0.4710812568664551
},
{
"Type": "mouthLeft",
"X": 0.5879443287849426,
"Y": 0.5171778798103333
},
{
"Type": "mouthRight",
"X": 0.6444502472877502,
"Y": 0.5164633989334106
}
],
"Pose": {
"Pitch": -10.313642501831055,
"Roll": -1.0316886901855469,
"Yaw": 18.079818725585938
},
"Quality": {
"Brightness": 71.2919921875,
"Sharpness": 78.74752044677734
}
}
}
],
"OrientationCorrection": "",
"UnindexedFaces": [
{
"FaceDetail": {
"BoundingBox": {
"Height": 0.1329464465379715,
"Left": 0.5611110925674438,
"Top": 0.6832437515258789,
"Width": 0.08777777850627899
},
"Confidence": 92.37225341796875,
"Landmarks": [
{
"Type": "eyeLeft",
"X": 0.5796897411346436,
"Y": 0.7452847957611084
},
{
"Type": "eyeRight",
"X": 0.6078574657440186,
"Y": 0.742687463760376
},
{
"Type": "nose",
"X": 0.597953200340271,
"Y": 0.7620673179626465
},
{
"Type": "mouthLeft",
"X": 0.5884202122688293,
"Y": 0.7920381426811218
},
{
"Type": "mouthRight",
"X": 0.60627681016922,
"Y": 0.7919750809669495
}
],
"Pose": {
"Pitch": 15.658954620361328,
"Roll": -4.583454608917236,
"Yaw": 10.558992385864258
},
"Quality": {
"Brightness": 42.54612350463867,
"Sharpness": 86.93206024169922
}
},
"Reasons": [
"EXCEEDS_MAX_FACES"
]
}
]
}
```
Per ottenere tutte le informazioni sui volti, specificare 'ALL' per il parametro di richiesta `DetectionAttributes`. Ad esempio, nella seguente risposta, notare le informazioni aggiuntive nell'elemento `faceDetail`, non conservato nel server:
+ 25 punti di riferimento del volto (rispetto a solo cinque nell'esempio precedente)
+ Dieci attributi del volto (occhiali, barba, occlusione, direzione dello sguardo e così via)
+ Emozioni (osserva l'elemento `emotion`)
L'elemento `face` fornisce i metadati resi persistenti nel server.
`FaceModelVersion` è la versione del modello di volto associato alla raccolta. Per ulteriori informazioni, consulta [Comprendere il controllo delle versioni dei modelli](face-detection-model.md).
`OrientationCorrection` è l'orientamento stimato dell'immagine. Le informazioni sulla correzione dell'orientamento non vengono restituite se utilizzi un modello di rilevamento facciale successivo alla versione 3. Per ulteriori informazioni, consulta [Ottenere l'orientamento dell'immagine e le coordinate del riquadro di delimitazione](images-orientation.md).
Il seguente esempio di risposta mostra il JSON restituito quando si specifica ["ALL"]:
```
{
"FaceModelVersion": "3.0",
"FaceRecords": [
{
"Face": {
"BoundingBox": {
"Height": 0.06333333253860474,
"Left": 0.17185185849666595,
"Top": 0.7366666793823242,
"Width": 0.11061728745698929
},
"Confidence": 99.99999237060547,
"ExternalImageId": "input.jpg",
"FaceId": "578e2e1b-d0b0-493c-aa39-ba476a421a34",
"ImageId": "9ba38e68-35b6-5509-9d2e-fcffa75d1653"
},
"FaceDetail": {
"AgeRange": {
"High": 25,
"Low": 15
},
"Beard": {
"Confidence": 99.98077392578125,
"Value": false
},
"BoundingBox": {
"Height": 0.06333333253860474,
"Left": 0.17185185849666595,
"Top": 0.7366666793823242,
"Width": 0.11061728745698929
},
"Confidence": 99.99999237060547,
"Emotions": [
{
"Confidence": 95.40877532958984,
"Type": "HAPPY"
},
{
"Confidence": 6.6088080406188965,
"Type": "CALM"
},
{
"Confidence": 0.7385611534118652,
"Type": "SAD"
}
],
"EyeDirection": {
"yaw": 16.299732,
"pitch": -6.407457,
"confidence": 99.968704
}
"Eyeglasses": {
"Confidence": 99.96795654296875,
"Value": false
},
"EyesOpen": {
"Confidence": 64.0671157836914,
"Value": true
},
"Gender": {
"Confidence": 100,
"Value": "Female"
},
"Landmarks": [
{
"Type": "eyeLeft",
"X": 0.21361233294010162,
"Y": 0.757106363773346
},
{
"Type": "eyeRight",
"X": 0.2518567442893982,
"Y": 0.7599404454231262
},
{
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