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# イメージ内の顔の検出
Amazon Rekognition Image には、目、鼻、口などの主な顔の特徴を探して入力イメージ内の顔を検出する [DetectFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectFaces.html) オペレーションがあります。Amazon Rekognition Image は、イメージ内の 100 の大きい顔を検出します。
入力イメージとして、イメージのバイト配列 (base64 でエンコードされたイメージのバイト) を指定するか、Amazon S3 オブジェクトを指定することができます。次の手順では、イメージ (JPEG または PNG) を S3 バケットにアップロードし、オブジェクトのキー名を指定します。
**画像内の顔を検出するには**
1. まだ実行していない場合:
1. `AmazonRekognitionFullAccess` と `AmazonS3ReadOnlyAccess` のアクセス権限を持つユーザーを作成または更新します。詳細については、「[ステップ 1: AWS アカウントを設定してユーザーを作成する](setting-up.md#setting-up-iam)」を参照してください。
1. と AWS SDKs をインストール AWS CLI して設定します。詳細については、「[ステップ 2: AWS CLI と AWS SDKsを設定する](setup-awscli-sdk.md)」を参照してください。
1. イメージ (1 つ以上の有名人の顔が含まれているもの) を S3 バケットにアップロードします。
手順については、「[Amazon Simple Storage Service ユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html)」の「*Amazon S3 へのオブジェクトのアップロード*」を参照してください。
1. 以下の例を使用して `DetectFaces` を呼び出します。
------
#### [ Java ]
この例では、検出した顔の推定年齢層を表示し、すべての検出した顔属性の JSON を一覧表示します。`photo` の値は、イメージファイル名に変更します。`amzn-s3-demo-bucket` の値は、イメージの保存先の Amazon S3 バケットに変更します。
```
//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.AmazonRekognitionException;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Image;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.S3Object;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.AgeRange;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.Attribute;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectFacesRequest;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.DetectFacesResult;
import com.amazonaws.services.rekognition.model.FaceDetail;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import java.util.List;
public class DetectFaces {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String photo = "input.jpg";
String bucket = "bucket";
AmazonRekognition rekognitionClient = AmazonRekognitionClientBuilder.defaultClient();
DetectFacesRequest request = new DetectFacesRequest()
.withImage(new Image()
.withS3Object(new S3Object()
.withName(photo)
.withBucket(bucket)))
.withAttributes(Attribute.ALL);
// Replace Attribute.ALL with Attribute.DEFAULT to get default values.
try {
DetectFacesResult result = rekognitionClient.detectFaces(request);
List < FaceDetail > faceDetails = result.getFaceDetails();
for (FaceDetail face: faceDetails) {
if (request.getAttributes().contains("ALL")) {
AgeRange ageRange = face.getAgeRange();
System.out.println("The detected face is estimated to be between "
+ ageRange.getLow().toString() + " and " + ageRange.getHigh().toString()
+ " years old.");
System.out.println("Here's the complete set of attributes:");
} else { // non-default attributes have null values.
System.out.println("Here's the default set of attributes:");
}
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
System.out.println(objectMapper.writerWithDefaultPrettyPrinter().writeValueAsString(face));
}
} catch (AmazonRekognitionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
```
------
#### [ Java V2 ]
このコードは、 AWS Documentation SDK サンプル GitHub リポジトリから取得されます。詳しい事例は [[こちら](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/master/javav2/example_code/rekognition/src/main/java/com/example/rekognition/DetectFaces.java)] です。
```
import java.util.List;
//snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels.import]
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.S3Object;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectFacesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectFacesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Attribute;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.FaceDetail;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.AgeRange;
//snippet-end:[rekognition.java2.detect_labels.import]
public class DetectFaces {
public static void main(String[] args) {
final String usage = "\n" +
"Usage: " +
" \n\n" +
"Where:\n" +
" bucket - The name of the Amazon S3 bucket that contains the image (for example, ,amzn-s3-demo-bucket)." +
" image - The name of the image located in the Amazon S3 bucket (for example, Lake.png). \n\n";
if (args.length != 2) {
System.out.println(usage);
System.exit(1);
}
String bucket = args[0];
String image = args[1];
Region region = Region.US_WEST_2;
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.region(region)
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("profile-name"))
.build();
getLabelsfromImage(rekClient, bucket, image);
rekClient.close();
}
// snippet-start:[rekognition.java2.detect_labels_s3.main]
public static void getLabelsfromImage(RekognitionClient rekClient, String bucket, String image) {
try {
S3Object s3Object = S3Object.builder()
.bucket(bucket)
.name(image)
.build() ;
Image myImage = Image.builder()
.s3Object(s3Object)
.build();
DetectFacesRequest facesRequest = DetectFacesRequest.builder()
.attributes(Attribute.ALL)
.image(myImage)
.build();
DetectFacesResponse facesResponse = rekClient.detectFaces(facesRequest);
List faceDetails = facesResponse.faceDetails();
for (FaceDetail face : faceDetails) {
AgeRange ageRange = face.ageRange();
System.out.println("The detected face is estimated to be between "
+ ageRange.low().toString() + " and " + ageRange.high().toString()
+ " years old.");
System.out.println("There is a smile : "+face.smile().value().toString());
}
} catch (RekognitionException e) {
System.out.println(e.getMessage());
System.exit(1);
}
}
// snippet-end:[rekognition.java2.detect_labels.main]
}
```
------
#### [ AWS CLI ]
この例では、 `detect-faces` AWS CLI オペレーションからの JSON 出力を表示します。`file`は、イメージファイル名に置き換えます。`amzn-s3-demo-bucket` は、イメージファイルが含まれている Amazon S3 バケットの名前に置き換えます。
```
aws rekognition detect-faces --image "{"S3Object":{"Bucket":"amzn-s3-demo-bucket,"Name":"image-name"}}"\
--attributes "ALL" --profile profile-name --region region-name
```
Windows デバイスで CLI にアクセスする場合は、パーサーエラーの発生に対処するため、一重引用符の代わりに二重引用符を使用し、内側の二重引用符をバックスラッシュ (\$1) でエスケープします。例として以下を参照してください。
```
aws rekognition detect-faces --image "{\"S3Object\":{\"Bucket\":\"amzn-s3-demo-bucket\",\"Name\":\"image-name\"}}" --attributes "ALL"
--profile profile-name --region region-name
```
------
#### [ Python ]
この例では、検出した顔の推定年齢層を表示し、すべての検出した顔属性の JSON を一覧表示します。`photo` の値は、イメージファイル名に変更します。`amzn-s3-demo-bucket` の値は、イメージの保存先の Amazon S3 バケットに変更します。Rekognition セッションを作成する行の `profile_name` の値を、自分のデベロッパープロファイル名に置き換えます。
```
import boto3
import json
def detect_faces(photo, bucket, region):
session = boto3.Session(profile_name='profile-name',
region_name=region)
client = session.client('rekognition', region_name=region)
response = client.detect_faces(Image={'S3Object':{'Bucket':bucket,'Name':photo}},
Attributes=['ALL'])
print('Detected faces for ' + photo)
for faceDetail in response['FaceDetails']:
print('The detected face is between ' + str(faceDetail['AgeRange']['Low'])
+ ' and ' + str(faceDetail['AgeRange']['High']) + ' years old')
print('Here are the other attributes:')
print(json.dumps(faceDetail, indent=4, sort_keys=True))
# Access predictions for individual face details and print them
print("Gender: " + str(faceDetail['Gender']))
print("Smile: " + str(faceDetail['Smile']))
print("Eyeglasses: " + str(faceDetail['Eyeglasses']))
print("Face Occluded: " + str(faceDetail['FaceOccluded']))
print("Emotions: " + str(faceDetail['Emotions'][0]))
return len(response['FaceDetails'])
def main():
photo='photo'
bucket='amzn-s3-demo-bucket'
region='region'
face_count=detect_faces(photo, bucket, region)
print("Faces detected: " + str(face_count))
if __name__ == "__main__":
main()
```
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#### [ .NET ]
この例では、検出した顔の推定年齢層を表示し、すべての検出した顔属性の JSON を一覧表示します。`photo` の値は、イメージファイル名に変更します。`amzn-s3-demo-bucket` の値は、イメージの保存先の Amazon S3 バケットに変更します。
```
//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 DetectFaces
{
public static void Example()
{
String photo = "input.jpg";
String bucket = "amzn-s3-demo-bucket";
AmazonRekognitionClient rekognitionClient = new AmazonRekognitionClient();
DetectFacesRequest detectFacesRequest = new DetectFacesRequest()
{
Image = new Image()
{
S3Object = new S3Object()
{
Name = photo,
Bucket = bucket
},
},
// Attributes can be "ALL" or "DEFAULT".
// "DEFAULT": BoundingBox, Confidence, Landmarks, Pose, and Quality.
// "ALL": See https://docs.aws.amazon.com/sdkfornet/v3/apidocs/items/Rekognition/TFaceDetail.html
Attributes = new List() { "ALL" }
};
try
{
DetectFacesResponse detectFacesResponse = rekognitionClient.DetectFaces(detectFacesRequest);
bool hasAll = detectFacesRequest.Attributes.Contains("ALL");
foreach(FaceDetail face in detectFacesResponse.FaceDetails)
{
Console.WriteLine("BoundingBox: top={0} left={1} width={2} height={3}", face.BoundingBox.Left,
face.BoundingBox.Top, face.BoundingBox.Width, face.BoundingBox.Height);
Console.WriteLine("Confidence: {0}\nLandmarks: {1}\nPose: pitch={2} roll={3} yaw={4}\nQuality: {5}",
face.Confidence, face.Landmarks.Count, face.Pose.Pitch,
face.Pose.Roll, face.Pose.Yaw, face.Quality);
if (hasAll)
Console.WriteLine("The detected face is estimated to be between " +
face.AgeRange.Low + " and " + face.AgeRange.High + " years old.");
}
}
catch (Exception e)
{
Console.WriteLine(e.Message);
}
}
}
```
------
#### [ Ruby ]
この例では、検出した顔の推定年齢層を表示し、さまざまな顔属性を一覧表示します。`photo` の値は、イメージファイル名に変更します。`amzn-s3-demo-bucket` の値は、イメージの保存先の Amazon S3 バケットに変更します。
```
# Add to your Gemfile
# gem 'aws-sdk-rekognition'
require 'aws-sdk-rekognition'
credentials = Aws::Credentials.new(
ENV['AWS_ACCESS_KEY_ID'],
ENV['AWS_SECRET_ACCESS_KEY']
)
bucket = 'bucket' # the bucketname without s3://
photo = 'input.jpg'# the name of file
client = Aws::Rekognition::Client.new credentials: credentials
attrs = {
image: {
s3_object: {
bucket: bucket,
name: photo
},
},
attributes: ['ALL']
}
response = client.detect_faces attrs
puts "Detected faces for: #{photo}"
response.face_details.each do |face_detail|
low = face_detail.age_range.low
high = face_detail.age_range.high
puts "The detected face is between: #{low} and #{high} years old"
puts "All other attributes:"
puts " bounding_box.width: #{face_detail.bounding_box.width}"
puts " bounding_box.height: #{face_detail.bounding_box.height}"
puts " bounding_box.left: #{face_detail.bounding_box.left}"
puts " bounding_box.top: #{face_detail.bounding_box.top}"
puts " age.range.low: #{face_detail.age_range.low}"
puts " age.range.high: #{face_detail.age_range.high}"
puts " smile.value: #{face_detail.smile.value}"
puts " smile.confidence: #{face_detail.smile.confidence}"
puts " eyeglasses.value: #{face_detail.eyeglasses.value}"
puts " eyeglasses.confidence: #{face_detail.eyeglasses.confidence}"
puts " sunglasses.value: #{face_detail.sunglasses.value}"
puts " sunglasses.confidence: #{face_detail.sunglasses.confidence}"
puts " gender.value: #{face_detail.gender.value}"
puts " gender.confidence: #{face_detail.gender.confidence}"
puts " beard.value: #{face_detail.beard.value}"
puts " beard.confidence: #{face_detail.beard.confidence}"
puts " mustache.value: #{face_detail.mustache.value}"
puts " mustache.confidence: #{face_detail.mustache.confidence}"
puts " eyes_open.value: #{face_detail.eyes_open.value}"
puts " eyes_open.confidence: #{face_detail.eyes_open.confidence}"
puts " mout_open.value: #{face_detail.mouth_open.value}"
puts " mout_open.confidence: #{face_detail.mouth_open.confidence}"
puts " emotions[0].type: #{face_detail.emotions[0].type}"
puts " emotions[0].confidence: #{face_detail.emotions[0].confidence}"
puts " landmarks[0].type: #{face_detail.landmarks[0].type}"
puts " landmarks[0].x: #{face_detail.landmarks[0].x}"
puts " landmarks[0].y: #{face_detail.landmarks[0].y}"
puts " pose.roll: #{face_detail.pose.roll}"
puts " pose.yaw: #{face_detail.pose.yaw}"
puts " pose.pitch: #{face_detail.pose.pitch}"
puts " quality.brightness: #{face_detail.quality.brightness}"
puts " quality.sharpness: #{face_detail.quality.sharpness}"
puts " confidence: #{face_detail.confidence}"
puts "------------"
puts ""
end
```
------
#### [ Node.js ]
この例では、検出した顔の推定年齢層を表示し、さまざまな顔属性を一覧表示します。`photo` の値は、イメージファイル名に変更します。`amzn-s3-demo-bucket` の値は、イメージの保存先の Amazon S3 バケットに変更します。
Rekognition セッションを作成する行の `profile_name` の値を、自分のデベロッパープロファイル名に置き換えます。
TypeScript 定義を使用している場合は、`import AWS from 'aws-sdk'` の代わりに`const AWS = require('aws-sdk')` Node.js でプログラムを実行するようになります。詳細については、[AWS JavaScriptのSDK](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/latest/) をご覧ください。構成の設定方法によっては、`AWS.config.update({region:region});` でリージョンを指定する必要がある場合もあります。
```
// Load the SDK
var AWS = require('aws-sdk');
const bucket = 'bucket-name' // the bucketname without s3://
const photo = 'photo-name' // the name of file
var credentials = new AWS.SharedIniFileCredentials({profile: 'profile-name'});
AWS.config.credentials = credentials;
AWS.config.update({region:'region-name'});
const client = new AWS.Rekognition();
const params = {
Image: {
S3Object: {
Bucket: bucket,
Name: photo
},
},
Attributes: ['ALL']
}
client.detectFaces(params, function(err, response) {
if (err) {
console.log(err, err.stack); // an error occurred
} else {
console.log(`Detected faces for: ${photo}`)
response.FaceDetails.forEach(data => {
let low = data.AgeRange.Low
let high = data.AgeRange.High
console.log(`The detected face is between: ${low} and ${high} years old`)
console.log("All other attributes:")
console.log(` BoundingBox.Width: ${data.BoundingBox.Width}`)
console.log(` BoundingBox.Height: ${data.BoundingBox.Height}`)
console.log(` BoundingBox.Left: ${data.BoundingBox.Left}`)
console.log(` BoundingBox.Top: ${data.BoundingBox.Top}`)
console.log(` Age.Range.Low: ${data.AgeRange.Low}`)
console.log(` Age.Range.High: ${data.AgeRange.High}`)
console.log(` Smile.Value: ${data.Smile.Value}`)
console.log(` Smile.Confidence: ${data.Smile.Confidence}`)
console.log(` Eyeglasses.Value: ${data.Eyeglasses.Value}`)
console.log(` Eyeglasses.Confidence: ${data.Eyeglasses.Confidence}`)
console.log(` Sunglasses.Value: ${data.Sunglasses.Value}`)
console.log(` Sunglasses.Confidence: ${data.Sunglasses.Confidence}`)
console.log(` Gender.Value: ${data.Gender.Value}`)
console.log(` Gender.Confidence: ${data.Gender.Confidence}`)
console.log(` Beard.Value: ${data.Beard.Value}`)
console.log(` Beard.Confidence: ${data.Beard.Confidence}`)
console.log(` Mustache.Value: ${data.Mustache.Value}`)
console.log(` Mustache.Confidence: ${data.Mustache.Confidence}`)
console.log(` EyesOpen.Value: ${data.EyesOpen.Value}`)
console.log(` EyesOpen.Confidence: ${data.EyesOpen.Confidence}`)
console.log(` MouthOpen.Value: ${data.MouthOpen.Value}`)
console.log(` MouthOpen.Confidence: ${data.MouthOpen.Confidence}`)
console.log(` Emotions[0].Type: ${data.Emotions[0].Type}`)
console.log(` Emotions[0].Confidence: ${data.Emotions[0].Confidence}`)
console.log(` Landmarks[0].Type: ${data.Landmarks[0].Type}`)
console.log(` Landmarks[0].X: ${data.Landmarks[0].X}`)
console.log(` Landmarks[0].Y: ${data.Landmarks[0].Y}`)
console.log(` Pose.Roll: ${data.Pose.Roll}`)
console.log(` Pose.Yaw: ${data.Pose.Yaw}`)
console.log(` Pose.Pitch: ${data.Pose.Pitch}`)
console.log(` Quality.Brightness: ${data.Quality.Brightness}`)
console.log(` Quality.Sharpness: ${data.Quality.Sharpness}`)
console.log(` Confidence: ${data.Confidence}`)
console.log("------------")
console.log("")
}) // for response.faceDetails
} // if
});
```
------
## DetectFaces オペレーションのリクエスト
`DetectFaces` への入力はイメージです。以下の例では、イメージを Amazon S3 バケットからロードします。`Attributes` パラメータは、すべての顔属性を返すことを指定します。詳細については、「[イメージの操作](images.md)」を参照してください。
```
{
"Image": {
"S3Object": {
"Bucket": "amzn-s3-demo-bucket",
"Name": "input.jpg"
}
},
"Attributes": [
"ALL"
]
}
```
## DetectFaces オペレーションのレスポンス
`DetectFaces` は、検出した顔ごとに以下の情報を返します。
+ **境界ボックス** – 顔を囲む境界ボックスの座標。
+ **信頼度** – 境界ボックス内に顔が含まれている信頼度。
+ **顔のランドマーク** – 顔のランドマークの配列。ランドマーク (左目、右目、口など) ごとに X 座標と Y 座標がレスポンスで返されます。
+ **顔の属性** — 顔が物体で覆われているかどうかなど、顔に関する一連の属性が `FaceDetail` オブジェクトとして返されます。含まれる属性は AgeRange、Beard、Emotions、EyeDirection、Eyeglasses、EyesOpen、FaceOccluded、Gender、MouthOpen、Mustache、Smile、Sunglasses です。レスポンスでは、顔属性ごとに値が返されます。値は、ブール値 (サングラスをしているかどうか)、文字列 (男性か女性か)、角度の値 (視線の前後/上下の動き) など、さまざまな形式で返されます。また、ほとんどの属性では検出した値の信頼度も返されます。FaceOccluded 属性と EyeDirection 属性は、`DetectFaces` を使用する場合にはサポートされますが、`StartFaceDetection` と `GetFaceDetection` を使用してビデオを分析する場合にはサポートされませんのでご注意ください。
+ **Quality** – 顔の明るさとシャープネスを示します。できるだけ最良の顔検出を実現する方法については、「[顔比較用の入力イメージに関する推奨事項](recommendations-facial-input-images.md)」を参照してください。
+ **ポーズ** – イメージ内の顔のローテーションを示します。
このリクエストにより、返したい顔の属性の、配列を示せます。顔の属性の `DEFAULT` サブセット (`BoundingBox`、`Confidence`、`Pose`、`Quality`、`Landmarks`) は、常に返されます。特定の顔の属性を (デフォルトのリストに加えて) 返すように、リクエストすることが可能です。それには `["DEFAULT", "FACE_OCCLUDED", "EYE_DIRECTION"]` を使用するか、`["FACE_OCCLUDED"]` のように属性を 1 つだけ使用します。`["ALL"]` を使用するとすべての顔の属性をリクエストできます。リクエストする属性の数を増やすと応答に時間がかかる場合があります。
以下は、`DetectFaces` API コールのレスポンスの例です。
```
{
"FaceDetails": [
{
"BoundingBox": {
"Width": 0.7919622659683228,
"Height": 0.7510867118835449,
"Left": 0.08881539851427078,
"Top": 0.151064932346344
},
"AgeRange": {
"Low": 18,
"High": 26
},
"Smile": {
"Value": false,
"Confidence": 89.77348327636719
},
"Eyeglasses": {
"Value": true,
"Confidence": 99.99996948242188
},
"Sunglasses": {
"Value": true,
"Confidence": 93.65237426757812
},
"Gender": {
"Value": "Female",
"Confidence": 99.85968780517578
},
"Beard": {
"Value": false,
"Confidence": 77.52591705322266
},
"Mustache": {
"Value": false,
"Confidence": 94.48904418945312
},
"EyesOpen": {
"Value": true,
"Confidence": 98.57169342041016
},
"MouthOpen": {
"Value": false,
"Confidence": 74.33953094482422
},
"Emotions": [
{
"Type": "SAD",
"Confidence": 65.56403350830078
},
{
"Type": "CONFUSED",
"Confidence": 31.277774810791016
},
{
"Type": "DISGUSTED",
"Confidence": 15.553778648376465
},
{
"Type": "ANGRY",
"Confidence": 8.012762069702148
},
{
"Type": "SURPRISED",
"Confidence": 7.621500015258789
},
{
"Type": "FEAR",
"Confidence": 7.243380546569824
},
{
"Type": "CALM",
"Confidence": 5.8196024894714355
},
{
"Type": "HAPPY",
"Confidence": 2.2830512523651123
}
],
"Landmarks": [
{
"Type": "eyeLeft",
"X": 0.30225440859794617,
"Y": 0.41018882393836975
},
{
"Type": "eyeRight",
"X": 0.6439348459243774,
"Y": 0.40341562032699585
},
{
"Type": "mouthLeft",
"X": 0.343580037355423,
"Y": 0.6951127648353577
},
{
"Type": "mouthRight",
"X": 0.6306480765342712,
"Y": 0.6898072361946106
},
{
"Type": "nose",
"X": 0.47164231538772583,
"Y": 0.5763645172119141
},
{
"Type": "leftEyeBrowLeft",
"X": 0.1732882857322693,
"Y": 0.34452149271965027
},
{
"Type": "leftEyeBrowRight",
"X": 0.3655243515968323,
"Y": 0.33231860399246216
},
{
"Type": "leftEyeBrowUp",
"X": 0.2671719491481781,
"Y": 0.31669262051582336
},
{
"Type": "rightEyeBrowLeft",
"X": 0.5613729953765869,
"Y": 0.32813435792922974
},
{
"Type": "rightEyeBrowRight",
"X": 0.7665090560913086,
"Y": 0.3318614959716797
},
{
"Type": "rightEyeBrowUp",
"X": 0.6612788438796997,
"Y": 0.3082450032234192
},
{
"Type": "leftEyeLeft",
"X": 0.2416982799768448,
"Y": 0.4085965156555176
},
{
"Type": "leftEyeRight",
"X": 0.36943578720092773,
"Y": 0.41230902075767517
},
{
"Type": "leftEyeUp",
"X": 0.29974061250686646,
"Y": 0.3971870541572571
},
{
"Type": "leftEyeDown",
"X": 0.30360740423202515,
"Y": 0.42347756028175354
},
{
"Type": "rightEyeLeft",
"X": 0.5755768418312073,
"Y": 0.4081145226955414
},
{
"Type": "rightEyeRight",
"X": 0.7050536870956421,
"Y": 0.39924031496047974
},
{
"Type": "rightEyeUp",
"X": 0.642906129360199,
"Y": 0.39026668667793274
},
{
"Type": "rightEyeDown",
"X": 0.6423097848892212,
"Y": 0.41669243574142456
},
{
"Type": "noseLeft",
"X": 0.4122826159000397,
"Y": 0.5987403392791748
},
{
"Type": "noseRight",
"X": 0.5394935011863708,
"Y": 0.5960900187492371
},
{
"Type": "mouthUp",
"X": 0.478581964969635,
"Y": 0.6660456657409668
},
{
"Type": "mouthDown",
"X": 0.483366996049881,
"Y": 0.7497162818908691
},
{
"Type": "leftPupil",
"X": 0.30225440859794617,
"Y": 0.41018882393836975
},
{
"Type": "rightPupil",
"X": 0.6439348459243774,
"Y": 0.40341562032699585
},
{
"Type": "upperJawlineLeft",
"X": 0.11031254380941391,
"Y": 0.3980775475502014
},
{
"Type": "midJawlineLeft",
"X": 0.19301874935626984,
"Y": 0.7034031748771667
},
{
"Type": "chinBottom",
"X": 0.4939905107021332,
"Y": 0.8877836465835571
},
{
"Type": "midJawlineRight",
"X": 0.7990140914916992,
"Y": 0.6899225115776062
},
{
"Type": "upperJawlineRight",
"X": 0.8548634648323059,
"Y": 0.38160091638565063
}
],
"Pose": {
"Roll": -5.83309268951416,
"Yaw": -2.4244730472564697,
"Pitch": 2.6216139793395996
},
"Quality": {
"Brightness": 96.16363525390625,
"Sharpness": 95.51618957519531
},
"Confidence": 99.99872589111328,
"FaceOccluded": {
"Value": true,
"Confidence": 99.99726104736328
},
"EyeDirection": {
"Yaw": 16.299732,
"Pitch": -6.407457,
"Confidence": 99.968704
}
}
],
"ResponseMetadata": {
"RequestId": "8bf02607-70b7-4f20-be55-473fe1bba9a2",
"HTTPStatusCode": 200,
"HTTPHeaders": {
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"date": "Wed, 26 Apr 2023 20:18:50 GMT"
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"RetryAttempts": 0
}
}
```
次の点に注意してください。
+ `Pose` データは、検出された顔のローテーションを示します。`BoundingBox` と `Pose` データを組み合わせると、アプリケーションで表示する顔の回りに境界ボックスを描画できます。
+ `Quality` は、顔の明るさとシャープネスを示します。複数のイメージ間で顔を比較し、最善の顔を見つける場合に役立ちます。
+ 前のレスポンスは、サービスが検出できるすべての顔の `landmarks`、顔属性、および感情を示しています。これらのすべてをレスポンスで取得するには、`attributes` パラメータを使用し、値として `ALL` を指定します。デフォルトでは、`DetectFaces` API が返す顔属性は `BoundingBox`、`Confidence`、`Pose`、`Quality`、および `landmarks` の 5 つのみです。デフォルトで返されるランドマークは、`eyeLeft`、`eyeRight`、`nose`、`mouthLeft`、および `mouthRight` です。