我正在从Azure页面阅读文档和API,但我仍然不确定我的问题是否正确。
脚本
我们的本地存储空间中有大约1M张ID照片。每个ID只包含一个人。
我们希望在拍摄身份证照片时实施基本验证。然后,小应用程序将使用Azure Face API查看我们拥有的那些1M身份证照片并返回匹配的照片,如果我们在同一个人中有同一个人,则返回是否存储ID。
为了做到这一点,我相信我们需要编写软件来做下面的事情
以上步骤是否正确?
如果我使用上面的方法,这意味着我需要使用'面部存储'来保持持久面部ID吗?
1.有没有办法避免面部存储费用?因为保持1M图像会花费很多
我正在考虑使用容器认知,因此它可以在本地运行并使用本地存储。
这有助于我节省面部存储成本吗?当我运行容器时,不需要支付存储空间。我只需支付交易费用,如检测,验证。
我很欢迎任何有关此领域的新评论,请指导我。
您的工作流程总体上是正确的:
您应该考虑的唯一事情是您的大人物组的架构。当您需要添加/删除/更新组时,为1M人使用单个单片LPG将是一个杀手。每次变更的培训时间都很长。一个策略(用于添加新人)将添加一个“交易”LPG - 一个较小的LPG,包括所有每小时/每日/每周(无论对你有用)添加,以便您可以快速培训更改。您将在“主要”和“交易”LPG上运行搜索(识别),然后在将“交易”“提交”到主LPG中时进行一次。 see here in the Face API docs
至于你的其他问题: