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. # Diretrizes sobre atributos faciais Aqui estão detalhes sobre como o Amazon Rekognition processa e retorna atributos faciais. + **FaceDetail Objeto**: Para cada face detectada, um FaceDetail objeto é retornado. FaceDetail Ele contém dados sobre pontos turísticos faciais, qualidade, pose e muito mais. + **Previsões de atributos**: atributos como emoção, sexo, idade e outros são previstos. Um nível de confiança é atribuído para cada previsão, e as previsões são retornadas com a respectiva pontuação de confiança. Um limite de confiança de 99% é recomendado para casos de uso sensíveis. Para estimativa de idade, o ponto médio da faixa etária prevista oferece a melhor aproximação. Observe que as previsões de gênero e emoção são baseadas na aparência física e não devem ser usadas para determinar a identidade real de gênero ou o estado emocional. Uma previsão binária de gênero (masculino/feminino) é baseada na aparência física de uma face em uma imagem específica. Isso não indica a identidade de gênero de uma pessoa, e você não deve usar o Rekognition para fazer essa determinação. Não recomendamos o uso de previsões binárias de gênero para tomar decisões que afetam os direitos, a privacidade ou o acesso de um indivíduo aos serviços. De modo similar, uma previsão de emoção não indica o estado emocional interno real de uma pessoa, e você não deve usar o Rekognition para fazer essa determinação. Uma pessoa fingindo estar com o rosto feliz em uma foto pode parecer feliz, mas não estar sentindo felicidade. **Aplicação e casos de uso** Aqui estão algumas aplicações práticas e casos de uso desses atributos: + **Aplicações**: atributos como sorriso, pose e nitidez podem ser utilizados para selecionar fotos de perfil ou estimar dados demográficos de modo anônimo. + **Casos de uso comuns**: aplicações de redes sociais e estimativa demográfica em eventos ou lojas de varejo são exemplos típicos. Para obter informações mais detalhadas sobre cada atributo, consulte [FaceDetail](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_FaceDetail.html).