फेस रिकग्निशन एपीआई आपको एक चित्र भेजने और उसके भीतर पहचान गए वस्तुओं के बारे में विस्तृत जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है जिसमें उनके सटीक स्थान के लिए निर्देशांक (x, y, चौड़ाई, ऊँचाई) और महत्वपूर्ण बिंदु (लैंडमार्क) शामिल हैं जो वस्तु की विशिष्ट विशेषताओं का वर्णन करते हैं जैसे कि चेहरे की विशेषताएँ, शरीर के जोड, या संबंधित वस्तु का विवरण
आधुनिक पहचान और विभाजन एल्गोरिदम के लिए धन्यवाद एपीआई चित्र के भीतर प्रत्येक वस्तु की सटीक पहचान करता है और उसके लैंडमार्क की गणना करता है जिससे गति ट्रैकिंग, चेहरों की पहचान, मुद्रा विश्लेषण, संवर्धित वास्तविकता, स्मार्ट संपादक, और सुरक्षा प्रणालियों जैसे अनुप्रयोग सक्षम होते हैं प्रत्येक प्रतिक्रिया में संचालन स्थिति, एक संदेश, और निरपेक्ष निर्देशांक के साथ परिणामों का एक संग्रह शामिल होता है यह सुनिश्चित करता है कि डेवलपर्स तुरंत इस जानकारी को अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत कर सकें
एपीआई को विभिन्न प्रारूपों और संकल्पों में चित्रों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है परिणामों में स्थिरता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए
संक्षेप में फेस रिकग्निशन एपीआई किसी भी परियोजना के लिए एक समग्र समाधान प्रदान करता है जिसमें सटीक निर्देशांक और महत्वपूर्ण बिंदुओं के साथ चित्र विश्लेषण की आवश्यकता होती है चाहे वह चेहरा पहचानने, गति ट्रैकिंग, मुद्रा विश्लेषण, संवर्धित वास्तविकता, या उन्नत कंप्यूटर दृष्टि के लिए हो यह एपीआई तेज, स्थिर, और अत्यधिक सटीक परिणाम प्रदान करता है जो बुद्धिमान और दृश्य रूप से उन्नत अनुप्रयोगों के विकास को सुविधाजनक बनाता है
{"status": 0, "message": "", "result": [{"x": 96, "y": 48, "w": 79, "h": 79, "landmark": [{"x": 99, "y": 76}, {"x": 99, "y": 86}, {"x": 100, "y": 96}, {"x": 102, "y": 105}, {"x": 105, "y": 114}, {"x": 111, "y": 121}, {"x": 119, "y": 127}, {"x": 125, "y": 132}, {"x": 133, "y": 134}, {"x": 140, "y": 133}, {"x": 146, "y": 127}, {"x": 152, "y": 121}, {"x": 157, "y": 114}, {"x": 161, "y": 107}, {"x": 163, "y": 99}, {"x": 164, "y": 91}, {"x": 165, "y": 83}, {"x": 109, "y": 77}, {"x": 113, "y": 71}, {"x": 120, "y": 69}, {"x": 127, "y": 71}, {"x": 134, "y": 74}, {"x": 143, "y": 75}, {"x": 149, "y": 73}, {"x": 155, "y": 73}, {"x": 161, "y": 75}, {"x": 162, "y": 81}, {"x": 139, "y": 79}, {"x": 139, "y": 85}, {"x": 139, "y": 90}, {"x": 139, "y": 96}, {"x": 130, "y": 98}, {"x": 133, "y": 100}, {"x": 137, "y": 102}, {"x": 141, "y": 101}, {"x": 144, "y": 99}, {"x": 117, "y": 79}, {"x": 121, "y": 77}, {"x": 125, "y": 77}, {"x": 128, "y": 80}, {"x": 124, "y": 80}, {"x": 121, "y": 79}, {"x": 145, "y": 81}, {"x": 149, "y": 79}, {"x": 153, "y": 80}, {"x": 156, "y": 82}, {"x": 152, "y": 82}, {"x": 149, "y": 82}, {"x": 119, "y": 107}, {"x": 125, "y": 106}, {"x": 132, "y": 106}, {"x": 136, "y": 108}, {"x": 139, "y": 107}, {"x": 144, "y": 107}, {"x": 148, "y": 109}, {"x": 143, "y": 115}, {"x": 139, "y": 118}, {"x": 135, "y": 118}, {"x": 130, "y": 118}, {"x": 124, "y": 114}, {"x": 121, "y": 107}, {"x": 132, "y": 108}, {"x": 135, "y": 108}, {"x": 139, "y": 108}, {"x": 146, "y": 109}, {"x": 139, "y": 114}, {"x": 135, "y": 115}, {"x": 131, "y": 114}]}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/11323/face+recognition+api/21463/face+detection' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"url": "https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcT6Fo-gbghS19ipMBMeqD0HtEjHDnCHkIpfcg&s"
}'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
फेस डिटेक्शन एंडपॉइंट डेटा लौटाता है जिसमें ऑपरेशन की स्थिति एक संदेश और पहचानित चेहरों का एक एरे शामिल होता है प्रत्येक चेहरा प्रविष्टि में केवल विशिष्ट चेहरे के लक्षणों का प्रतिनिधित्व करने वाले कॉर्डिनेट्स (x, y, चौड़ाई, ऊँचाई) और लैंडमार्क होते हैं
प्रतिक्रिया डेटा के मुख्य क्षेत्र "स्थिति" (सफलता या असफलता को दर्शाते हुए) "संदेश" (अतिरिक्त जानकारी प्रदान करते हुए) और "परिणाम" (उनके समन्वय और उपस्थिति बिंदुओं के साथ पहचानी गई चेहरों का एक सरणी) शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON ऑब्जेक्ट के रूप में संरचित है इसमें "स्थिति" "संदेश" और "परिणाम" के साथ एक शीर्ष-स्तरीय ऑब्जेक्ट शामिल है "परिणाम" फ़ील्ड में ऑब्जेक्ट्स का एक एरे होता है प्रत्येक ऑब्जेक्ट एक पहचाने गए चेहरे का प्रतिनिधित्व करता है जिसके साथ इसके गुणांक और लैंडमार्क होते हैं
चेहरे की पहचान एपीआई ने पहचाने गए चेहरों की जानकारी प्रदान की है जिसमें उनके बाउंडिंग बॉक्स के समन्वय (x, y, चौड़ाई, ऊँचाई) और चेहरे की विशेषताओं का वर्णन करने वाले विस्तृत लैंडमार्क समन्वय शामिल हैं
चेहरे की पहचान अंतिम बिंदु एक छवि फ़ाइल को इनपुट के रूप में स्वीकार करता है उपयोगकर्ता अपनी अनुरोधों को छवि प्रारूप और समाधान निर्दिष्ट करके अनुकूलित कर सकते हैं जो एपीआई की प्रोसेसिंग क्षमताओं के साथ संगतता सुनिश्चित करता है
उपयोगकर्ता प्रत्येक पहचाने गए चेहरे के लिए निर्देशांक और लैंडमार्क को निकालकर लौटाए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं इस जानकारी को चेहरे की पहचान ट्रैकिंग या संवर्धित वास्तविकता सुविधाओं के लिए अनुप्रयोगों में एकीकृत किया जा सकता है
डेटा सटीकता उच्चतम गुणवत्ता के पहचान और खंडन एल्गोरिदम के उपयोग के माध्यम से बनाए रखी जाती है इन एल्गोरिदम में निरंतर अपडेट और सुधार उच्च सटीकता सुनिश्चित करने में मदद करते हैं वस्त्र और स्थलचिन्ह पहचान में
विशिष्ट उपयोग के मामले में चेहरे की पहचान प्रणाली गति ट्रैकिंग एप्लिकेशन फिटनेस ऐप के लिए स्थिति विश्लेषण संवर्धित वास्तविकता अनुभव और सुरक्षा प्रणाली शामिल हैं जो वास्तविक समय में चेहरे की पहचान और विश्लेषण की आवश्यकता होती है
फेस डिटेक्शन एंडपॉइंट विभिन्न इमेज फॉर्मेट्स का समर्थन करता है जिसमें JPEG PNG और BMP शामिल हैं यह विभिन्न रिज़ॉल्यूशन्स की इमेजेस को संभाल सकता है जिससे डेवलपर्स को API को विभिन्न एप्लिकेशंस में एकीकृत करने की लचीलापन मिलती है
उपयोगकर्ता अनुरोधों को चित्र प्रारूप और संकल्प निर्दिष्ट करके अनुकूलित कर सकते हैं यह उनके अनुप्रयोग की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर अनुकूलन किए गए प्रोसेसिंग की अनुमति देता है जिससे बेहतर प्रदर्शन और सटीकता सुनिश्चित होती है
प्रतिक्रिया में "मानक" डेटा विशिष्ट चेहरे की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है जैसे आंखों, नाक और मुंह की स्थिति। प्रत्येक मानक को समन्वय के रूप में प्रदान किया जाता है जिससे चेहरे के भावों और उन्मुखियों का विस्तृत विश्लेषण संभव है
"स्टेटस" क्षेत्र अनुरोध की सफलता या विफलता को दर्शाता है स्टेटस 0 आमतौर पर सफलता का अर्थ होता है जबकि कोई अन्य मान त्रुटि को दर्शाता है जिससे उपयोगकर्ताओं को विवरण के लिए संबंधित "संदेश" की जांच करने के लिए प्रेरित किया जाता है
यदि प्रतिक्रिया में कोई पहचानी गई चेहरे नहीं हैं तो उपयोगकर्ताओं को इनपुट छवि की गुणवत्ता की जांच करनी चाहिए और सुनिश्चित करना चाहिए कि यह एपीआई की आवश्यकताओं को पूरा करती है निम्न रिज़ॉल्यूशन या खराब रोशनी पहचान सटीकता को प्रभावित कर सकती है
उन्नत अनुप्रयोगों में सुरक्षा प्रणालियों के लिए वास्तविक समय का चेहरे की पहचान भावना पहचान में विपणन विश्लेषण और उपयोगकर्ता के भावों का जवाब देने वाले इंटरैक्टिव संवर्धित वास्तविकता अनुभव शामिल हैं
उपयोगकर्ता उच्च गुणवत्ता वाली छवियाँ प्रदान करके सर्वोत्तम परिणाम सुनिश्चित कर सकते हैं जिनमें अच्छी रोशनी और चेहरों की स्पष्ट दृश्यता हो। इसके अतिरिक्त समर्थित फ़ॉर्मेट और रिज़ॉल्यूशन्स के अनुरूप छवियों का उपयोग करने से पहचान की सटीकता बढ़ती है
"संदेश" फ़ील्ड ऑपरेशन के परिणाम के बारे में अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करता है इसमें त्रुटि विवरण या सफल प्रोसेसिंग के पुष्टिकरण शामिल हो सकते हैं जो उपयोगकर्ताओं को उनके अनुरोधों को हल करने या मान्य करने में सहायता करते हैं
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,684ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
0ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
211ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
488ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
353ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
235ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
358ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
284ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
286ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
295ms