带有Microsoft AI Face API的演讲者多样性分析
我们如何增加活动发言人的多样性？要改善某些东西，我们必须首先对其进行衡量。Face API允许我们从过去可能无法收集的过去事件中收集某些人口统计信息，这可以使我们对如何改善这些趋势有更深入的了解。
面部识别API是Microsoft AI认知服务套件的一部分。人脸服务会检测图像中的人脸并返回其位置的矩形坐标。可选地，面部检测可以提取一系列与面部相关的属性。例如，头部姿势，性别，年龄，情绪，胡子和眼镜。Face API基于Azure，并且是Vision API功能的子集。为了利用Face API，可以通过多种语言以编程方式将图像发送到API。与图像文件一起，调用者还可以提交参数，详细说明要返回的返回值的子集。
Face API的功能：
人脸检测 –图像中人脸的坐标。可选的人脸属性。
人脸验证 –评估两个人脸是否属于同一个人。
查找相似 –查找与图像匹配或与图像相似的面孔。
人脸分组 –划分一组图像，以便对相似的图像进行分组。
人员识别 –根据人员数据库识别检测到的面部。
在此示例中，我们将使用人脸检测功能，并探索提取与人脸相关的属性的选项。在此示例中，我们将请求性别和面部毛发的面部属性。一般的假设是，被分类为“女性”且面部毛发浓重的人类可能会被错误分类！预期的性别响应：男性或女性，以及面部毛发：在三个面部毛发区域的回程长度：胡子，胡须和side角。长度是[0
作为输入，我使用的是最近休斯顿地区系统管理（HASMUG）– Azure版事件的照片，从左至右包括：Ryan Durbin，Billy York，我本人和Jim Reid。
登录到Azure门户后，我们可以轻松地通过从市场中选择人脸服务，然后选择我们的位置，定价层和资源组来创建人脸服务。
然后，我们可以将图像传递给API。下面是一段示例代码，它们在Azure Notebooks中调用API。代码的前两个步骤将您的API订阅密钥分配给变量Ocp-Apim-Subscription-Key，并定义了API期望输入的参数。
下一部分代码将打开图像文件，并将文件内容分配给变量。最后，图像文件的内容通过POST请求传递到API。
通过调用面部识别API来查看JSON有效负载，我们可以看到识别出3位男性和1位女性。
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值得庆幸的是，我的胡须和胡须阈值为0.0。我担心可能不是！可选地，当使用“查找相似特征”功能或“面部属性”情感时，我们也可以对结果进行实验。Face API是人工智能如何允许我们对数据进行分类和批量标记的另一个示例。     
数据隐私与安全
当Face API的功能不断发展时，请注意，在不影响活动参加者的预期隐私的情况下，我们如何利用这项技术？#AIEthics请注意：已获得上图中每个人的许可。
与所有Cognitive Services资源一样，使用Face服务的开发人员必须了解Microsoft在客户数据方面的政策。Microsoft信任中心上的Cognitive Services页指出，Cognitive Services使程序员可以控制存储和删除任何已存储的数据。此外，Face API文档进一步详细说明了使用面部属性不会存储任何图像。仅提取的面部特征将存储在服务器上。

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