As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
# Adicionar faces a uma coleção
Você pode usar a operação [IndexFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_IndexFaces.html) para detectar faces em uma imagem e adicioná-las a uma coleção. Para cada face detectada, o Amazon Rekognition extrai características faciais e armazena as informações das características em um banco de dados. Além disso, o comando armazena metadados para cada face detectada na coleção de faces especificada. O Amazon Rekognition não armazena os bytes reais da imagem.
Para obter informações sobre como fornecer faces adequadas para a indexação, consulte [Recomendações para imagens de entrada de comparação facial](recommendations-facial-input-images.md).
Para cada face, a operação `IndexFaces` mantém as seguintes informações:
+ **Características faciais multidimensionais**: `IndexFaces` usa a análise facial para extrair informações multidimensionais sobre as características faciais e armazena as informações na coleção facial. Você não pode acessar essas informações diretamente. No entanto, o Amazon Rekognition usa essas informações ao pesquisar correspondências faciais em uma coleção de faces.
+ **Metadados** — Os metadados de cada face incluem uma caixa delimitadora, um nível de confiança (que a caixa delimitadora contém uma face), atribuído pelo IDs Amazon Rekognition (ID facial e ID da imagem) e uma ID de imagem externa (se você a forneceu) na solicitação. Essas informações são retornadas para você em resposta para a chamada à API `IndexFaces`. Para obter um exemplo, consulte o elemento `face` na resposta de exemplo a seguir.
O serviço retorna esses metadados em resposta para as seguintes chamadas à API:
+ `[ListFaces](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ListFaces.html)`
+ Pesquisar operações de faces – As respostas para [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) retornam a confiança na correspondência de cada face, além desses metadados da face correspondente.
O número de faces indexadas por `IndexFaces` depende da versão do modelo de detecção de faces associado à coleção de entrada. Para obter mais informações, consulte [Noções básicas do versionamento de modelo](face-detection-model.md).
As informações sobre faces indexadas são retornadas em uma matriz de objetos [FaceRecord](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_FaceRecord.html).
Você pode desejar associar faces indexadas com a imagem em que foram detectadas. Por exemplo, você pode desejar manter um índice de cliente de imagens e faces nas imagens. Para associar faces a uma imagem, especifique um ID de imagem no parâmetro da solicitação `ExternalImageId`. O ID da imagem pode ser o nome do arquivo ou outro ID que você criar.
Além das informações anteriores que a API mantém na coleção de faces, a API também retorna detalhes da face que não são mantidos na coleção. (Consulte o elemento `faceDetail` na resposta de exemplo a seguir.)
**nota**
O `DetectFaces` retorna as mesmas informações, portanto, você não precisa chamar `DetectFaces` e `IndexFaces` para a mesma imagem.
## Filtrar faces
A IndexFaces operação permite filtrar as faces indexadas a partir de uma imagem. Com `IndexFaces`, você pode especificar um número máximo de faces a serem indexadas ou pode escolher apenas faces detectadas com um índice de alta qualidade.
Você pode especificar o número máximo de faces que são indexadas por `IndexFaces` usando o parâmetro de entrada `MaxFaces`. Isso é útil quando você deseja indexar as maiores faces em uma imagem e não deseja indexar as faces menores, como as faces de pessoas em segundo plano.
Por padrão, `IndexFaces` escolhe um requisito de qualidade que é usado para filtrar faces. É possível usar o parâmetro de entrada `QualityFilter` para definir explicitamente o requisito de qualidade. Os valores são:
+ `AUTO` — O Amazon Rekognition escolhe a barra de qualidade usada para filtrar as faces (valor padrão).
+ `LOW` — Todas, exceto as faces de menor qualidade, são indexadas.
+ `MEDIUM`
+ `HIGH` — Somente as faces da mais alta qualidade são indexadas.
+ `NONE` – nenhuma face é filtrada com base na qualidade.
`IndexFaces` filtra faces pelos seguintes motivos:
+ A face é muito pequena em comparação com as dimensões da imagem.
+ A face está muito embaçada.
+ A imagem é muito escura.
+ A face tem uma pose radical.
+ A face não tem detalhes suficientes para ser adequada à pesquisa de faces.
**nota**
Para usar a filtragem de qualidade, é necessário ter uma coleção associada à versão 3, ou posterior, do modelo de faces. Para obter a versão do modelo de face associado a uma coleção, chame [DescribeCollection](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeCollection.html).
As informações sobre faces que não estão indexadas por `IndexFaces` são retornadas em uma matriz de objetos do [UnindexedFace](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_UnindexedFace.html). A matriz de `Reasons` contém uma lista dos motivos pelos quais uma face não é indexada. Por exemplo, um valor de `EXCEEDS_MAX_FACES` é uma face que não foi indexada porque o número de faces especificado pelo `MaxFaces` já foi detectado.
Para obter mais informações, consulte [Gerenciar faces em uma coleção](managing-face-collections.md#collections-index-faces).
**Para adicionar faces a uma coleção (SDK)**
1. Se ainda não tiver feito isso:
1. Crie ou atualize um usuário com permissões `AmazonRekognitionFullAccess` e `AmazonS3ReadOnlyAccess`. Para obter mais informações, consulte [Etapa 1: Configure uma conta da AWS e crie um usuário](setting-up.md#setting-up-iam).
1. Instale e configure o AWS CLI e AWS SDKs o. Para obter mais informações, consulte [Etapa 2: configurar o AWS CLI e AWS SDKs](setup-awscli-sdk.md).
1. Faça upload de uma imagem (contendo uma ou mais faces) para seu bucket do Amazon S3.
Para obter instruções, consulte [Como fazer upload de objetos no Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html) no *Guia do usuário do Amazon Simple Storage Service*.
1. Use os exemplos a seguir para chamar a operação `IndexFaces`.
------
#### [ Java ]
Este exemplo exibe os identificadores para faces adicionadas à coleção.
Altere o valor de `collectionId` para o nome da coleção a que você deseja adicionar uma face. Substitua os valores de `bucket` e `photo` pelos nomes do bucket do Amazon S3 e da imagem usados na etapa 2. O parâmetro `.withMaxFaces(1)` restringe o número de faces indexadas a 1. Remova ou altere seu valor para atender às suas necessidades.
```
//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 ]
Esse código foi retirado do GitHub repositório de exemplos do SDK de AWS documentação. Veja o exemplo completo [aqui](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 ]
Esse AWS CLI comando exibe a saída JSON para a operação da `index-faces` CLI.
Substitua o valor de `collection-id` pelo nome da coleção em que você deseja que a face seja armazenada. Substitua os valores de `Bucket` e `Name` pelo bucket do Amazon S3 e pelo arquivo de imagem que você usou na etapa 2. O parâmetro `max-faces` restringe o número de faces indexadas a 1. Remova ou altere seu valor para atender às suas necessidades. Substitua o valor de `profile_name` na linha que cria a sessão do Rekognition pelo nome do seu perfil de desenvolvedor.
```
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 você estiver acessando a CLI em um dispositivo Windows, use aspas duplas em vez de aspas simples e escape das aspas duplas internas com barra invertida (ou seja, \$1) para resolver quaisquer erros de analisador que você possa encontrar. Para obter um exemplo, veja o seguinte:
```
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 ]
Este exemplo exibe os identificadores para faces adicionadas à coleção.
Altere o valor de `collectionId` para o nome da coleção a que você deseja adicionar uma face. Substitua os valores de `bucket` e `photo` pelos nomes do bucket do Amazon S3 e da imagem usados na etapa 2. O parâmetro de entrada `MaxFaces` restringe o número de faces indexadas a 1. Remova ou altere seu valor para atender às suas necessidades. Substitua o valor de `profile_name` na linha que cria a sessão do Rekognition pelo nome do seu perfil de desenvolvedor.
```
# 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 ]
Este exemplo exibe os identificadores para faces adicionadas à coleção.
Altere o valor de `collectionId` para o nome da coleção a que você deseja adicionar uma face. Substitua os valores de `bucket` e `photo` pelos nomes do bucket do Amazon S3 e da imagem usados na etapa 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 solicitação de operação
A entrada para `IndexFaces` é a imagem a ser indexada e a coleção à qual adicionar a face ou as faces.
```
{
"CollectionId": "MyCollection",
"Image": {
"S3Object": {
"Bucket": "bucket",
"Name": "input.jpg"
}
},
"ExternalImageId": "input.jpg",
"DetectionAttributes": [
"DEFAULT"
],
"MaxFaces": 1,
"QualityFilter": "AUTO"
}
```
## IndexFaces resposta da operação
`IndexFaces` retorna informações sobre as faces que foram detectadas na imagem. Por exemplo, a resposta JSON a seguir inclui os atributos de detecção padrão para faces detectadas na imagem de entrada. O exemplo também mostra faces não indexadas porque o valor `MaxFaces` do parâmetro de entrada foi excedido — a matriz `Reasons` contém *EXCEEDS\$1MAX\$1FACES*. Se uma face não for indexada por motivos de qualidade, `Reasons` conterá valores como *LOW\$1SHARPNESS* ou *LOW\$1BRIGHTNESS*. Para obter mais informações, consulte [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"
]
}
]
}
```
Para obter todas as informações faciais, especifique 'ALL' para o parâmetro de solicitação `DetectionAttributes`. Por exemplo, na resposta do exemplo a seguir, observe as informações adicionais no elemento `faceDetail`, que não é mantido no servidor:
+ 25 pontos de referência faciais (em comparação com apenas cinco no exemplo anterior)
+ Dez atributos faciais (óculos, barba, oclusão, direção do olhar e assim por diante)
+ Emoções (consulte o elemento `emotion`)
O elemento `face` fornece metadados que são mantidos no servidor.
`FaceModelVersion` é a versão do modelo de face associado à coleção. Para obter mais informações, consulte [Noções básicas do versionamento de modelo](face-detection-model.md).
`OrientationCorrection` é a orientação estimada da imagem. As informações de correção de orientação não serão retornadas se você estiver usando uma versão do modelo de detecção facial que seja superior à versão 3. Para obter mais informações, consulte [Obter a orientação e as coordenadas da caixa delimitadora da imagem](images-orientation.md).
O exemplo de resposta a seguir mostra o JSON retornado ao especificar ["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
},
{
"Type": "nose",
"X": 0.2262365221977234,
"Y": 0.7711842060089111
},
{
"Type": "mouthLeft",
"X": 0.2050037682056427,
"Y": 0.7801263332366943
},
{
"Type": "mouthRight",
"X": 0.2430567592382431,
"Y": 0.7836716771125793
},
{
"Type": "leftPupil",
"X": 0.2161938101053238,
"Y": 0.756662905216217
},
{
"Type": "rightPupil",
"X": 0.2523181438446045,
"Y": 0.7603650689125061
},
{
"Type": "leftEyeBrowLeft",
"X": 0.20066319406032562,
"Y": 0.7501518130302429
},
{
"Type": "leftEyeBrowUp",
"X": 0.2130996286869049,
"Y": 0.7480520606040955
},
{
"Type": "leftEyeBrowRight",
"X": 0.22584207355976105,
"Y": 0.7504606246948242
},
{
"Type": "rightEyeBrowLeft",
"X": 0.24509544670581818,
"Y": 0.7526801824569702
},
{
"Type": "rightEyeBrowUp",
"X": 0.2582615911960602,
"Y": 0.7516844868659973
},
{
"Type": "rightEyeBrowRight",
"X": 0.26881539821624756,
"Y": 0.7554477453231812
},
{
"Type": "leftEyeLeft",
"X": 0.20624476671218872,
"Y": 0.7568746209144592
},
{
"Type": "leftEyeRight",
"X": 0.22105035185813904,
"Y": 0.7582521438598633
},
{
"Type": "leftEyeUp",
"X": 0.21401576697826385,
"Y": 0.7553104162216187
},
{
"Type": "leftEyeDown",
"X": 0.21317370235919952,
"Y": 0.7584449648857117
},
{
"Type": "rightEyeLeft",
"X": 0.24393919110298157,
"Y": 0.7600628137588501
},
{
"Type": "rightEyeRight",
"X": 0.2598416209220886,
"Y": 0.7605880498886108
},
{
"Type": "rightEyeUp",
"X": 0.2519053518772125,
"Y": 0.7582084536552429
},
{
"Type": "rightEyeDown",
"X": 0.25177454948425293,
"Y": 0.7612871527671814
},
{
"Type": "noseLeft",
"X": 0.2185886949300766,
"Y": 0.774715781211853
},
{
"Type": "noseRight",
"X": 0.23328955471515656,
"Y": 0.7759330868721008
},
{
"Type": "mouthUp",
"X": 0.22446128726005554,
"Y": 0.7805567383766174
},
{
"Type": "mouthDown",
"X": 0.22087252140045166,
"Y": 0.7891407608985901
}
],
"MouthOpen": {
"Confidence": 95.87068939208984,
"Value": false
},
"Mustache": {
"Confidence": 99.9828109741211,
"Value": false
},
"Pose": {
"Pitch": -0.9409101605415344,
"Roll": 7.233824253082275,
"Yaw": -2.3602254390716553
},
"Quality": {
"Brightness": 32.01998519897461,
"Sharpness": 93.67259216308594
},
"Smile": {
"Confidence": 86.7142105102539,
"Value": true
},
"Sunglasses": {
"Confidence": 97.38925170898438,
"Value": false
}
}
}
],
"OrientationCorrection": "ROTATE_0"
"UnindexedFaces": []
}
```