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人脸属性识别

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本文介绍人脸人体（facebody）类目下的人脸属性识别RecognizeFace的语法及示例。

功能描述

人脸属性识别能力可以识别检测人脸的性别、年龄、表情、眼镜、帽子五种属性，支持人脸遮挡、光照、模糊度、姿态、噪声综合质量评分，支持检测含有多张人脸的照片属性判断。

说明
  • 您可以进入在线咨询获取在线人工帮助。
  • 当前能力可在视觉智能开放平台有完整的免费产品体验，您可以单击立即试用对该能力进行更直观试用以及在线购买。
  • 阿里云视觉智能开放平台视觉AI能力API接入、接口使用或问题咨询等，请通过钉钉群（23109592）加入阿里云视觉智能开放平台咨询群联系我们。

特色优势

  • 适应能力强：不同照片、人脸尺寸多场景下，覆盖多个年龄段识别。
  • 图片质量打分：支持人脸遮挡、光照、模糊度、姿态、噪声综合质量评分。
  • 平台服务稳定：提供在高并发、大流量下的毫秒级识别响应和99.999%的可靠性保障。

接入指引

1. 注册阿里云账号：打开阿里云官网，在阿里云官网右上角，单击立即注册，按照操作提示完成账号注册。

2. 开通能力：请确保您已开通人脸人体服务，若未开通服务请立即开通。

说明 本能力支持企业或个人认证用户开通。更多实名认证操作信息，请参见实名认证。

3. 创建AccessKey：请确保您已创建AccessKey，如果您使用的是子账号AccessKey，您需要给子账号赋予AliyunVIAPIFullAccess权限，具体操作，请参见RAM授权。

4. 在线调试（可选）：您可以通过OpenAPI Explorer在线调试能力，查看完整的调用示例代码及SDK依赖信息，也可以下载完整的工程。

5. 开发接入步骤：

  • 在SDK总览中选择您要接入使用的SDK语言。
  • 在对应语言的SDK文档中找到AI类目为人脸人体（facebody）的SDK包进行安装。
  • 参考文档中提供的示例代码进行适当修改后调用。

6. 示例代码：该能力常用语言的示例代码，请参见人脸属性识别示例代码。

7. 客户端直接调用：该能力常用的客户端调用方式包括以下几种。

输入限制

  • 图像格式：JPEG、JPG、PNG、BMP。
  • 图像大小：不超过20 MB。
  • 图像分辨率：大于32×32像素，小于4096×4096像素，人脸占比不低于64×64像素。
  • URL地址中不能包含中文字符。
说明 当图像分辨率超过最大限制时，请先将图片进行缩放，调整图片大小，具体请参见图片缩放。

计费说明

关于人脸属性识别的计费方式及报价，请参见计费介绍。

说明 下方调试接口为付费接口，如需免费体验调试请前往体验中心。

调试

您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。

请求参数

名称

类型

是否必选

示例值

描述
Action String 是 RecognizeFace

系统规定参数。取值：RecognizeFace。
ImageURL String 是 http://viapi-test.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/viapi-3.0domepic/facebody/RecognizeFace/RecognizeFace1.png

图像URL地址。推荐使用上海地域的OSS链接，对于文件在本地或者非上海地域OSS链接的情况，请参见文件URL处理。

说明
  • 推荐新版本调用方式为只输入图片，当只传入ImageURL的时候所有接口数据都会返回，新版本支持返回最多10张人脸的数据。
  • 兼容老版本接口对布尔值入参和MaxFaceNumber的支持逻辑，当传入任意一个支持的布尔值入参或MaxFaceNumber以控制返回的数据时，只会返回设置了布尔值入参且为true的数据，这种调用方式不返回布尔值入参支持范围外的数据（Landmarks，LandmarkCount，PoseList，Pupils）。
Age Boolean 否 false

兼容老版本接口，用来控制是否需要返回人脸年龄结果，取值true或false，默认false。
Gender Boolean 否 false

兼容老版本接口，用来控制是否需要返回人脸性别结果，取值true或false，默认false。
Hat Boolean 否 false

兼容老版本接口，用来控制是否需要返回人脸帽子结果，取值true或false，默认false。
Glass Boolean 否 false

兼容老版本接口，用来控制是否需要返回人脸眼镜结果，取值true或false，默认false。
Beauty Boolean 否 false

兼容老版本接口，用来控制是否需要返回人脸颜值结果，取值true或false，默认false。
Expression Boolean 否 false

兼容老版本接口，用来控制是否需要返回人脸表情结果，取值true或false，默认false。
Mask Boolean 否 false

兼容老版本接口，用来控制是否需要返回人脸口罩结果，取值true或false，默认false。
Quality Boolean 否 false

兼容老版本接口，用来控制是否需要返回人脸质量，取值true或false，默认false。
MaxFaceNumber Long 否 1

兼容老版本接口，用来设置图片中人脸的最大返回数量，取值范围1~10，默认为1。若想返回多个人脸检测结果，请正确设置。默认按返回参数FaceProbabilityList进行降序排列。

返回数据

名称

类型

示例值

描述
RequestId String 8251C88E-8273-4DBF-94FB-A6BCB268CEA2

请求ID。
Data Object

返回的结果数据内容。
Pupils Array of Float [397.06,183.99,7.87,487.49,173.85,7.87]

左右两个瞳孔的中心点坐标和半径，每个人脸6个浮点数，顺序为[left_iris_cenpt.x, left_iris_cenpt.y, left_iris_radius, right_iris_cenpt.x, right_iris_cenpt.y, right_iris_radis]。
GenderList Array of Integer 1

识别到的人脸性别。如有多个人脸，则依次返回。

  • 0：女性
  • 1：男性
Expressions Array of Integer 0

人脸识别的表情结果。包括：

  • 0：中性
  • 1：微笑
DenseFeatures Array of String [-0.04283177852630615, 0.01496131718158722, 0.08304227143526077, -0.006072732154279947, -0.012721054255962372, -0.024241730570793152, -0.03138406202197075, 0.006191537249833345, 0.017898650839924812, -0.03185232728719711, -0.02717948891222477, 0.028409384191036224, -0.03557640686631203, -0.02255111373960972, -0.030578967183828354, 0.011586467735469341, -0.005520580802112818, -0.0061850580386817455, -0.023915085941553116, 0.014204374514520168]

人脸识别返回的特征。如有多个人脸，则依次返回。

说明 由于版本升级，该字段废弃，返回数据无实际意义。
FaceCount Integer 1

检测出来的人脸个数。
Landmarks Array of Float [371.31,170.54,421.14,162.72,395.33,156.36,396.06,167.71,377.92,164.47,386.19,158.26,404.89,156.61,413.89,157.87,378.82,171,387.24,168.73,404.84,167.34,413.57,167.26,458.27,159.5,521.24,165.59,490.58,......]

人脸的特征点定位结果，每个人脸返回一组特征点位置，表示方式为（x0, y0, x1, y1, ……）。如有多个人脸，则依次返回，返回定位浮点数。
LandmarkCount Integer 105

人脸检测的特征点数目，目前固定为105点。依次为：眉毛24点，眼睛32点，鼻子6点，嘴巴34点，外轮廓9点。
Qualities Object

人脸质量情况，分数越高表示越有利于识别。
ScoreList Array of Float 87.47

质量综合分数，分数越高越有利于识别，取值范围(0,100]。如有多张人脸，则依次返回。在识别时，推荐设置阈值大于等于85（您可以按实际应用场景判断设置阈值与否及相应阈值大小），大于85代表图片综合质量越高，小于85代表图片综合质量越低。
BlurList Array of Float 99.99

人脸模糊度对识别的影响分数，分数越高越有利于识别，取值范围(0,100]。如有多个人脸，则依次顺延。在识别时，推荐设置阈值大于等于85（您可以按实际应用场景判断设置阈值与否及相应阈值大小），大于85代表图片模糊的概率越低，小于85代表图片模糊的概率越高。
FnfList Array of Float 100

目标是否为人脸及其对识别的影响分数，分数越高越有利于识别，取值范围(0,100]。如有多个人脸，则依次顺延。在识别时，推荐设置阈值大于等于85（您可以按实际应用场景判断设置阈值与否及相应阈值大小），大于85代表图片是人脸的概率越高，小于85代表图片不是人脸的概率越低。
GlassList Array of Float 97.59

眼镜等上半脸遮挡对识别的影响分数，分数越高越有利于识别，取值范围(0,100]。如有多个人脸，则依次顺延。在识别时，推荐设置阈值大于等于85（您可以按实际应用场景判断设置阈值与否及相应阈值大小），大于85代表戴眼镜的概率越低，小于85代表戴眼镜的概率越高。
IlluList Array of Float 99.97

光照对识别的影响分数，分数越高越有利于识别，取值范围(0,100]。如有多个人脸，则依次顺延。在识别时，推荐设置阈值大于等于85（您可以按实际应用场景判断设置阈值与否及相应阈值大小），大于85代表图片光照好的概率越高，小于85代表图片光照好的概率越低。
MaskList Array of Float 93.33

口罩等下半脸遮挡对识别的影响分数，分数越高越有利于识别，取值范围(0,100]。如有多个人脸，则依次顺延。在识别时，推荐设置阈值大于等于85（您可以按实际应用场景判断设置阈值与否及相应阈值大小），大于85代表戴口罩概率越低，小于85代表戴口罩概率越高。
NoiseList Array of Float 99.73

图片噪声对识别的影响分数，分数越高越有利于识别，取值范围(0,100]。如有多个人脸，则依次顺延。在识别时，推荐设置阈值大于等于85（您可以按实际应用场景判断设置阈值与否及相应阈值大小），大于85代表图片有噪声的概率越低，小于85代表图片有噪声的概率越高。
PoseList Array of Float 11.57

姿态对识别的影响分数，分数越高越有利于识别，取值范围(0,100]。如有多个人脸，则依次顺延。在识别时，推荐设置阈值大于等于85（您可以按实际应用场景判断设置阈值与否及相应阈值大小），大于85代表人脸姿态正面的概率越高，小于85代表人脸姿态正面的概率越低。
BeautyList Array of Float 48

颜值分数，分值越高颜值越高，取值范围(0-100]。
HatList Array of Integer 0

人脸是否佩戴帽子。

  • 0：无帽子
  • 1：有帽子
FaceProbabilityList Array of Float 0.95

返回人脸检测的概率，取值范围0~1。如有多个人脸，则依次返回。例如有两个人脸则返回[face_prob1, face_prob2]。
Glasses Array of Integer 1

人脸是否佩戴眼镜。

  • 0：不戴眼镜
  • 1：佩戴普通眼镜
  • 2：佩戴墨镜
FaceRectangles Array of Integer [356,84,211,278]

返回人脸矩形框，分别是[left, top, width, height]。如有多个人脸，则依次顺延，返回矩形框。例如有两个人脸则返回[left1, top1, width1, height1, left2, top2, width2, height2]。

left-top: 表示以图片左上角为坐标原点，目标框所对应的左上角点位置（x,y），表示框的第一个点距离图片左边界x像素，距离上边界y个像素。

width-height：表示目标框的宽和高。

目标框面积为width*height，目标框右下角坐标为（left+width,top+height）。
PoseList Array of Float [-12.7,7.48,0.12]

返回人脸姿态，格式为[yaw, pitch, roll]。如有多个人脸，则依次返回。

  • yaw为左右角度，取值范围-90~90。
  • pitch为上下角度，取值范围-90~90。
  • roll为平面旋转角度，取值范围-180~180。
AgeList Array of Integer 57

图片中人脸年龄，取值范围0~100。如有多个人脸，依次返回多个人脸的年龄。
DenseFeatureLength Integer 1024

人脸识别返回的特征维度，目前固定为1024。
Masks Array of Long 0

人脸是否佩戴口罩。

  • 0：未佩戴口罩
  • 1：佩戴口罩
  • 2：未正确佩戴口罩

SDK参考

阿里云视觉AI人脸人体类目下的人脸属性识别能力推荐使用SDK调用，支持多种编程语言，调用时请选择AI类目为人脸人体（facebody）的SDK包，文件参数通过SDK调用可支持本地文件及任意URL，具体可参见SDK总览。

示例代码

该能力常用语言的示例代码，请参见人脸属性识别示例代码。

示例

请求示例

http(s)://facebody.cn-shanghai.aliyuncs.com/?Action=RecognizeFace      //更多关于访问域名（Endpoint）信息，请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/143103.html
&ImageURL=http://viapi-test.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/viapi-3.0domepic/facebody/RecognizeFace/RecognizeFace1.png
&Age=false
&Gender=false
&Hat=false
&Glass=false
&Beauty=false
&Expression=false
&Mask=false
&Quality=false
&MaxFaceNumber=1
&公共请求参数

正常返回示例

XML格式

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type:application/xml

<RecognizeFaceResponse>
    <RequestId>8251C88E-8273-4DBF-94FB-A6BCB268CEA2</RequestId>
    <Data>
        <Pupils>397.06</Pupils>
        <Pupils>183.99</Pupils>
        <Pupils>7.87</Pupils>
        <Pupils>487.49</Pupils>
        <Pupils>173.85</Pupils>
        <Pupils>7.87</Pupils>
        <GenderList>1</GenderList>
        <Expressions>0</Expressions>
        <DenseFeatures>[-0.04283177852630615, 0.01496131718158722, 0.08304227143526077, -0.006072732154279947, -0.012721054255962372, -0.024241730570793152, -0.03138406202197075, 0.006191537249833345, 0.017898650839924812, -0.03185232728719711, -0.02717948891222477, 0.028409384191036224, -0.03557640686631203, -0.02255111373960972, -0.030578967183828354, 0.011586467735469341, -0.005520580802112818, -0.0061850580386817455, -0.023915085941553116, 0.014204374514520168]</DenseFeatures>
        <FaceCount>1</FaceCount>
        <Landmarks>371.31</Landmarks>
        <Landmarks>170.54</Landmarks>
        <Landmarks>421.14</Landmarks>
        <Landmarks>162.72</Landmarks>
        <Landmarks>395.33</Landmarks>
        <Landmarks>156.36</Landmarks>
        <Landmarks>396.06</Landmarks>
        <Landmarks>167.71</Landmarks>
        <Landmarks>377.92</Landmarks>
        <Landmarks>164.47</Landmarks>
        <Landmarks>386.19</Landmarks>
        <Landmarks>158.26</Landmarks>
        <Landmarks>404.89</Landmarks>
        <Landmarks>156.61</Landmarks>
        <Landmarks>413.89</Landmarks>
        <Landmarks>157.87</Landmarks>
        <Landmarks>378.82</Landmarks>
        <Landmarks>171</Landmarks>
        <Landmarks>387.24</Landmarks>
        <Landmarks>168.73</Landmarks>
        <Landmarks>404.84</Landmarks>
        <Landmarks>167.34</Landmarks>
        <Landmarks>413.57</Landmarks>
        <Landmarks>167.26</Landmarks>
        <Landmarks>458.27</Landmarks>
        <Landmarks>159.5</Landmarks>
        <Landmarks>521.24</Landmarks>
        <Landmarks>165.59</Landmarks>
        <Landmarks>490.58</Landmarks>
        <Landmarks>150.77</Landmarks>
        <Landmarks>490.23</Landmarks>
        <Landmarks>162.28</Landmarks>
        <Landmarks>467.51</Landmarks>
        <Landmarks>153.1</Landmarks>
        <Landmarks>479.01</Landmarks>
        <Landmarks>151.32</Landmarks>
        <Landmarks>502.02</Landmarks>
        <Landmarks>153.2</Landmarks>
        <Landmarks>513.06</Landmarks>
        <Landmarks>159.78</Landmarks>
        <Landmarks>468</Landmarks>
        <Landmarks>163.52</Landmarks>
        <Landmarks>478.98</Landmarks>
        <Landmarks>162.32</Landmarks>
        <Landmarks>501.41</Landmarks>
        <Landmarks>163.93</Landmarks>
        <Landmarks>512.07</Landmarks>
        <Landmarks>166.6</Landmarks>
        <Landmarks>381.98</Landmarks>
        <Landmarks>187.97</Landmarks>
        <Landmarks>419.4</Landmarks>
        <Landmarks>184.68</Landmarks>
        <Landmarks>386.29</Landmarks>
        <Landmarks>184.05</Landmarks>
        <Landmarks>389.33</Landmarks>
        <Landmarks>180.31</Landmarks>
        <Landmarks>394.56</Landmarks>
        <Landmarks>178.97</Landmarks>
        <Landmarks>398.93</Landmarks>
        <Landmarks>176.7</Landmarks>
        <Landmarks>404.67</Landmarks>
        <Landmarks>178.01</Landmarks>
        <Landmarks>410.16</Landmarks>
        <Landmarks>178.29</Landmarks>
        <Landmarks>414.64</Landmarks>
        <Landmarks>181.61</Landmarks>
        <Landmarks>386.62</Landmarks>
        <Landmarks>188.63</Landmarks>
        <Landmarks>390.22</Landmarks>
        <Landmarks>189.61</Landmarks>
        <Landmarks>395.06</Landmarks>
        <Landmarks>189.65</Landmarks>
        <Landmarks>399.35</Landmarks>
        <Landmarks>189.78</Landmarks>
        <Landmarks>404.47</Landmarks>
        <Landmarks>188.86</Landmarks>
        <Landmarks>409.6</Landmarks>
        <Landmarks>187.94</Landmarks>
        <Landmarks>414.35</Landmarks>
        <Landmarks>186.47</Landmarks>
        <Landmarks>467.88</Landmarks>
        <Landmarks>180.89</Landmarks>
        <Landmarks>509.45</Landmarks>
        <Landmarks>179.81</Landmarks>
        <Landmarks>472.7</Landmarks>
        <Landmarks>177.13</Landmarks>
        <Landmarks>476.94</Landmarks>
        <Landmarks>173.17</Landmarks>
        <Landmarks>483.16</Landmarks>
        <Landmarks>172.02</Landmarks>
        <Landmarks>488.5</Landmarks>
        <Landmarks>170.41</Landmarks>
        <Landmarks>494.14</Landmarks>
        <Landmarks>172.17</Landmarks>
        <Landmarks>499.85</Landmarks>
        <Landmarks>173.15</Landmarks>
        <Landmarks>504.05</Landmarks>
        <Landmarks>176.58</Landmarks>
        <Landmarks>473.23</Landmarks>
        <Landmarks>182.31</Landmarks>
        <Landmarks>478.06</Landmarks>
        <Landmarks>183.11</Landmarks>
        <Landmarks>483.77</Landmarks>
        <Landmarks>183.5</Landmarks>
        <Landmarks>488.64</Landmarks>
        <Landmarks>183.77</Landmarks>
        <Landmarks>493.94</Landmarks>
        <Landmarks>183.26</Landmarks>
        <Landmarks>499.41</Landmarks>
        <Landmarks>182.57</Landmarks>
        <Landmarks>503.69</Landmarks>
        <Landmarks>181.14</Landmarks>
        <Landmarks>437.26</Landmarks>
        <Landmarks>181.67</Landmarks>
        <Landmarks>430.77</Landmarks>
        <Landmarks>225.48</Landmarks>
        <Landmarks>434.38</Landmarks>
        <Landmarks>203.34</Landmarks>
        <Landmarks>435.09</Landmarks>
        <Landmarks>245.37</Landmarks>
        <Landmarks>414.99</Landmarks>
        <Landmarks>243.56</Landmarks>
        <Landmarks>463.03</Landmarks>
        <Landmarks>241.47</Landmarks>
        <Landmarks>402.97</Landmarks>
        <Landmarks>282.43</Landmarks>
        <Landmarks>487.32</Landmarks>
        <Landmarks>279.44</Landmarks>
        <Landmarks>404.76</Landmarks>
        <Landmarks>282.21</Landmarks>
        <Landmarks>484.51</Landmarks>
        <Landmarks>279.63</Landmarks>
        <Landmarks>436.81</Landmarks>
        <Landmarks>269.19</Landmarks>
        <Landmarks>428.83</Landmarks>
        <Landmarks>269.46</Landmarks>
        <Landmarks>444.9</Landmarks>
        <Landmarks>269.87</Landmarks>
        <Landmarks>414.07</Landmarks>
        <Landmarks>273.42</Landmarks>
        <Landmarks>466.73</Landmarks>
        <Landmarks>272.4</Landmarks>
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错误码

关于人脸属性识别的错误码，详情请参见常见错误码。

开源模型体验

更多开源免费模型体验及下载，详见魔搭社区：人脸属性识别模型FairFace、人脸表情识别模型FER、人脸质量模型FQA。

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