关于API:
此API将识别给定图像中的面孔,并提供图中人的估计年龄以及性别。
此API将接收一张图像的URL和accuracy_boost(1到4之间的整数),并将提供匹配的性别和估计的年龄。
accuracy_boost:为了提高您的请求的准确性,以换取API响应时间,使用可选的“accuracy_boost”参数来提高模型准确性。有效参数的值范围为1到4,其中1是最快、最不准确的模型,4是最准确、最慢的模型。我们建议在大多数用例中使用2。
此API非常适合那些需要按性别或年龄对大型图像数据库进行排序的公司。
也许,您有一个用户头像数据库,需要根据性别和年龄对其进行排序,以开始向他们推荐某些产品或促销。
建立安全检查点,用户上传自己的图片,您将能够为他们提供对平台上不同功能的访问。
除了每月的API调用次数,没有其他限制。
传递您想要验证的图像的URL。
另外,传递 accuracy_boost
为了提高请求的准确性,在API响应时间的权衡中,使用可选的“accuracy_boost”参数来提升模型的准确率。有效的参数值范围为1到4,1是速度最快且准确性最低的模型,4是准确性最高且速度最慢的模型。我们推荐在大多数用例中使用2。
探测器 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
请求体 |
[必需] Json |
{"detected_faces": [{"BoundingBox": {"startX": 184, "startY": 0, "endX": 419, "endY": 317, "Probability": 99.09457564353943}, "Gender": {"Gender": "male", "Probability": 81.68779015541077}, "Age": {"Age-Range": {"Low": 47, "High": 60}}}]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/563/age+and+gender+detector+api/399/detector' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"url": "https://encrypted-tbn1.gstatic.com/licensed-image?q=tbn:ANd9GcSAHmDSOdLA5YgFlEkMmgdweIf3jyGI0EGKqU5U7TpO70GFAY48v1N51eMRpY6mbG-VzfPvgObhOwB8lX4",
"accuracy_boost": 3
}'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
该API返回与图像中检测到的人脸相关的数据,包括估计的年龄范围和性别分类。每个检测到的人脸包括一个边界框、性别概率和年龄范围
响应中的关键字段包括“detected_faces”,其中包含面部数据的数组。每个面部条目包括“BoundingBox”、“Gender”和“Age”,以及相应的概率和年龄范围
响应数据被结构化为JSON对象。它包含一个“detected_faces”数组,其中每个元素代表一个检测到的人脸及其边界框坐标、性别和年龄范围详情
该端点接受两个参数:“图像 URL”(要分析的图像的 URL)和“精度提升”(一个从 1 到 4 的整数,用于调整精度和响应时间)
用户可以通过提供图像 URL 并选择 “accuracy_boost” 等级来自定义请求 这允许根据他们的需求在响应速度和准确性之间取得平衡
典型的使用案例包括根据年龄和性别在数据库中对图像进行排序 增强产品推荐中的用户体验 以及实施需要通过图像分析进行用户验证的安全功能
数据准确性通过使用先进的人脸识别算法得以保持 用户可以通过调整“accuracy_boost”参数来提高准确性 这样可以在响应时间上付出代价以获得更精确的结果
如果用户收到部分或空结果,他们应该检查图像质量并确保面部清晰可见。此外,调整“accuracy_boost”可能会改善检测结果
服务级别:
100%
响应时间:
358ms
服务级别:
100%
响应时间:
144ms
服务级别:
100%
响应时间:
485ms
服务级别:
100%
响应时间:
227ms
服务级别:
100%
响应时间:
282ms
服务级别:
100%
响应时间:
13ms
服务级别:
100%
响应时间:
532ms
服务级别:
100%
响应时间:
478ms
服务级别:
100%
响应时间:
4,303ms
服务级别:
100%
响应时间:
2,560ms
服务级别:
100%
响应时间:
920ms
服务级别:
100%
响应时间:
2,041ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,450ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,434ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,704ms
服务级别:
100%
响应时间:
468ms
服务级别:
100%
响应时间:
778ms
服务级别:
100%
响应时间:
731ms