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# 컬렉션에 얼굴 추가
[IndexFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_IndexFaces.html) 작업을 사용하여 이미지에서 얼굴을 감지하고 컬렉션에 추가할 수 있습니다. Amazon Rekognition은 감지된 각 얼굴에서 얼굴 특성을 추출하여 데이터베이스에 이 특성 정보를 저장합니다. 또한 이 명령은 감지된 각 얼굴의 메타데이터를 지정된 얼굴 컬렉션에 저장합니다. Amazon Rekognition은 실제 이미지 바이트를 저장하지 않습니다.
인덱싱에 적합한 얼굴 제공에 대한 자세한 내용은 [얼굴 비교 입력 이미지에 대한 권장 사항](recommendations-facial-input-images.md) 단원을 참조하십시오.
`IndexFaces` 작업은 각 얼굴에 대해 다음의 정보를 유지합니다.
+ **다차원 얼굴 특성** - `IndexFaces`는 얼굴 분석을 사용하여 얼굴 특성에 대한 다차원 정보를 추출하고, 이 정보를 얼굴 컬렉션에 저장합니다. 이 정보를 직접 액세스할 수는 없습니다. 그러나 Amazon Rekognition은 얼굴 컬렉션에서 얼굴 일치를 검색할 때 이 정보를 사용합니다.
+ **메타데이터** – 각 얼굴의 메타데이터에는 경계 상자, 신뢰도 수준(경계 상자에 얼굴이 포함될 신뢰도 수준), Amazon Rekognition이 할당한 ID(얼굴 ID 및 이미지 ID), 요청 내 외부 이미지 ID(제공한 경우)가 포함됩니다. 이 정보는 `IndexFaces` API 호출에 대한 응답으로 반환됩니다. 관련 예제는 다음 응답 예의 `face` 요소를 참조하십시오.
이 서비스는 다음 API 호출에 대한 응답으로 이 메타데이터를 반환합니다.
+ `[ListFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ListFaces.html)`
+ 얼굴 검색 작업 – [SearchFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_SearchFaces.html) 및 [SearchFacesByImage](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_SearchFacesByImage.html)에 대한 응답은 일치하는 얼굴의 일치 신뢰도와 함께 일치한 얼굴의 이 메타데이터를 반환합니다.
`IndexFaces`에서 인덱스를 생성하는 얼굴 수는 입력 모음과 연결된 얼굴 감지 모델의 버전에 따라 다릅니다. 자세한 내용은 [모델 버전 관리 이해](face-detection-model.md) 단원을 참조하십시오.
인덱싱된 얼굴에 대한 정보는 [FaceRecord](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_FaceRecord.html) 객체의 배열로 반환됩니다.
감지된 이미지와 인덱싱된 얼굴을 연결해야 합니다. 예를 들어 이미지와 이미지의 얼굴에서 클라이언트 측 인덱스를 유지해야 합니다. 얼굴을 이미지와 연결하려면, `ExternalImageId` 요청 파라미터에서 이미지 ID를 지정합니다. 이미지 ID는 만드는 파일 이름이나 다른 ID일 수 있습니다.
이 API는 얼굴 모음에서 유지하는 위의 정보 외에, 모음에 유지되지 않는 얼굴 세부 정보도 반환합니다. 다음 예제 응답에서 `faceDetail` 요소를 참조하십시오.
**참고**
`DetectFaces`는 동일한 정보를 반환하므로 같은 이미지에 대해 `DetectFaces`와 `IndexFaces`를 모두 호출할 필요는 없습니다.
## 얼굴 필터링
IndexFaces 작업을 통해 이미지에서 인덱싱된 얼굴을 필터링할 수 있습니다. `IndexFaces`를 통해 최대 얼굴 수를 인덱스로 지정하거나, 고화질로 감지된 얼굴만 인덱싱하도록 선택할 수 있습니다.
`MaxFaces` 입력 파라미터를 사용하여 `IndexFaces`로 인덱싱되는 최대 얼굴 수를 지정할 수 있습니다. 이는 이미지에서 가장 큰 얼굴을 인덱싱하고자 하며 작은 얼굴(예: 배경에 서 있는 사람들의 얼굴)은 인덱싱하지 않고자 할 때 유용합니다.
기본적으로 `IndexFaces`는 얼굴을 필터링하는 데 사용되는 화질 막대를 선택합니다. `QualityFilter` 입력 파라미터를 사용하여 화질 막대를 명시적으로 설정할 수 있습니다. 값은 다음과 같습니다.
+ `AUTO` - Amazon Rekognition이 얼굴을 필터링하는 데 사용되는 화질 막대를 선택합니다(기본값).
+ `LOW` - 가장 낮은 화질의 얼굴을 제외한 모든 얼굴이 인덱싱됩니다.
+ `MEDIUM`
+ `HIGH` - 가장 높은 화질의 얼굴만 인덱싱됩니다.
+ `NONE` - 화질에 따라 얼굴이 필터링되지 않습니다.
`IndexFaces`는 다음과 같은 이유로 얼굴을 필터링합니다.
+ 얼굴이 이미지 크기와 비교하여 너무 작습니다.
+ 얼굴이 너무 흐릿합니다.
+ 이미지가 너무 어둡습니다.
+ 얼굴이 극단적인 포즈입니다.
+ 얼굴에는 얼굴 검색에 적합한 세부 정보가 충분하지 않습니다.
**참고**
화질 필터링을 사용하려면 얼굴 모델 버전 3 이상과 연결된 모음이 필요합니다. 컬렉션과 연결된 얼굴 모델 버전을 가져오려면 [DescribeCollection](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeCollection.html)을 직접 호출하세요.
`IndexFaces`로 인덱싱되지 않은 얼굴에 대한 정보는 [UnindexedFace](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_UnindexedFace.html) 객체의 배열로 반환됩니다. `Reasons` 배열에는 얼굴이 인덱싱되지 않은 이유 목록이 포함되어 있습니다. 예를 들어 `MaxFaces`로 지정된 얼굴 수가 이미 감지되었으므로 `EXCEEDS_MAX_FACES` 값은 인덱싱되지 않은 얼굴입니다.
자세한 내용은 [컬렉션에서 얼굴 관리](managing-face-collections.md#collections-index-faces) 단원을 참조하십시오.
**모음에 얼굴을 추가하려면(SDK)**
1. 아직 설정하지 않았다면 다음과 같이 하세요.
1. `AmazonRekognitionFullAccess` 권한과 `AmazonS3ReadOnlyAccess` 권한을 가진 사용자를 생성하거나 업데이트합니다. 자세한 내용은 [1단계: AWS 계정 설정 및 사용자 생성](setting-up.md#setting-up-iam) 단원을 참조하십시오.
1. AWS CLI 및 AWS SDKs를 설치하고 구성합니다. 자세한 내용은 [2단계: AWS CLI 및 AWS SDKs 설정](setup-awscli-sdk.md) 단원을 참조하십시오.
1. (하나 이상의 얼굴이 포함된) 이미지를 Amazon S3 버킷에 업로드합니다.
이에 관한 지침은 *Amazon Simple Storage Service 사용 설명서*에서 [Amazon S3에 객체 업로드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html)를 참조하세요.
1. 다음 예제를 사용하여 `IndexFaces` 작업을 호출합니다.
------
#### [ Java ]
이 예제는 모음에 추가된 얼굴의 얼굴 식별자를 표시합니다.
`collectionId`의 값을, 얼굴을 추가하려는 모음의 이름으로 변경합니다. `bucket` 및 `photo`의 값을 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷과 이미지의 이름으로 바꿉니다. `.withMaxFaces(1)` 파라미터는 인덱싱되는 얼굴 수를 1로 제한합니다. 요구에 맞게 값을 제거하거나 변경합니다.
```
//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 ]
이 코드는 AWS 설명서 SDK 예제 GitHub 리포지토리에서 가져온 것입니다. 전체 예제는 [여기](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/master/javav2/example_code/rekognition/src/main/java/com/example/rekognition/AddFacesToCollection.java)에서 확인하세요.
```
//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 ]
이 AWS CLI 명령은 `index-faces` CLI 작업에 대한 JSON 출력을 표시합니다.
`collection-id`의 값을, 얼굴을 저장할 모음 이름으로 바꿉니다. `Bucket` 및 `Name`의 값을, 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷과 이미지 파일로 바꿉니다. `max-faces` 파라미터는 인덱싱되는 얼굴 수를 1로 제한합니다. 요구에 맞게 값을 제거하거나 변경합니다. Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 `profile_name`의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.
```
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
```
Windows 디바이스에서 CLI에 액세스하는 경우 작은따옴표 대신 큰따옴표를 사용하고 내부 큰따옴표는 백슬래시(즉 \$1)로 이스케이프 처리하여 발생할 수 있는 구문 분석 오류를 해결합니다. 예를 들어 다음을 참조하세요.
```
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 ]
이 예제는 모음에 추가된 얼굴의 얼굴 식별자를 표시합니다.
`collectionId`의 값을, 얼굴을 추가하려는 모음의 이름으로 변경합니다. `bucket` 및 `photo`의 값을 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷과 이미지의 이름으로 바꿉니다. `MaxFaces` 입력 파라미터는 인덱싱되는 얼굴 수를 1로 제한합니다. 요구에 맞게 값을 제거하거나 변경합니다. Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 `profile_name`의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.
```
# 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 ]
이 예제는 모음에 추가된 얼굴의 얼굴 식별자를 표시합니다.
`collectionId`의 값을, 얼굴을 추가하려는 모음의 이름으로 변경합니다. `bucket` 및 `photo`의 값을 2단계에서 사용한 Amazon S3 버킷과 이미지의 이름으로 바꿉니다.
```
//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 작업 요청
`IndexFaces`에 대한 입력은 인덱스를 생성할 이미지와, 얼굴을 추가할 모음입니다.
```
{
"CollectionId": "MyCollection",
"Image": {
"S3Object": {
"Bucket": "bucket",
"Name": "input.jpg"
}
},
"ExternalImageId": "input.jpg",
"DetectionAttributes": [
"DEFAULT"
],
"MaxFaces": 1,
"QualityFilter": "AUTO"
}
```
## IndexFaces 작업 응답
`IndexFaces`는 이미지에서 감지된 얼굴에 대한 정보를 반환합니다. 예를 들어 다음 JSON 응답에는 입력 이미지에서 감지된 얼굴의 기본 감지 속성이 포함됩니다. 이 예제에서는 `MaxFaces` 입력 파라미터의 값이 초과되어 인덱싱되지 않은 얼굴도 보여줍니다. `Reasons` 배열에는 *EXCEEDS\$1MAX\$1FACES*가 포함되어 있습니다. 화질로 인해 얼굴이 인덱싱되지 않은 경우 `Reasons`에는 *LOW\$1SHARPNESS* 또는 *LOW\$1BRIGHTNESS* 등의 값이 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 [UnindexedFace](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_UnindexedFace.html)를 참조하십시오.
```
{
"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"
]
}
]
}
```
모든 얼굴 정보를 가져오려면 `DetectionAttributes` 요청 파라미터에서 'ALL'을 지정합니다. 예를 들어 다음 예제 응답에서 `faceDetail` 요소의 추가 정보에 유의해야 하며 이것은 서버에서 지속되지 않습니다.
+ 25개의 얼굴 표식(앞의 예의 단 5개와 비교)
+ 10개의 얼굴 속성(안경, 수염, 오클루전, 시선 방향 등)
+ 감정(`emotion` 요소 참조)
`face` 요소는 서버에서 유지되는 메타데이터를 제공합니다.
`FaceModelVersion`은 모음과 연결된 얼굴 모델의 버전입니다. 자세한 내용은 [모델 버전 관리 이해](face-detection-model.md) 단원을 참조하십시오.
`OrientationCorrection`은 이미지의 예상 방향입니다. 버전 3보다 높은 얼굴 감지 모델을 사용하는 경우 방향 보정 정보가 반환되지 않습니다. 자세한 내용은 [이미지 방향 및 경계 상자 좌표 가져오기](images-orientation.md) 단원을 참조하십시오.
다음 샘플 응답은 ["ALL"] 을 지정할 때 반환된 JSON을 보여줍니다.
```
{
"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"
},
{
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