我应该传输多少图片才能为人物添加面孔？
How much of the picture should I transfer to add a face to a person?
在使用Microsoft azure的人脸api时，我可以调用检测功能来检测图像上的人脸。我找回了一个人脸 ID，我可以用它来根据我现有的人来识别人脸。
然而，当我希望将那张脸添加到一个人身上以便将来识别该人时，我必须再次发送图像才能添加它。使用对先前检测到的面部的引用是不够的。我假设神经网络专门针对面部进行训练，需要更多信息。
我想减少通过网络发送的数据量。所以我的想法是只发送图片中人脸所在的部分。我知道它在哪里，因为在检测调用中，azure 告诉我它周围有一个矩形。
现在，根据我自己作为一个人如何看待图片的经验，我认为这将有助于神经网络更多地了解人物周围的情况。看脖子，看脸长方形边缘的东西实际上不是它的一部分，而是在图像之外延伸。它会帮助我的人脑，它可能会帮助神经网络。
除了人脸本身，我还应该随请求一起发送多少？每个维度额外增加 10%？有没有人有这方面的经验？
根据我的测试，您只需剪切 Azure Face API 在您的图像上提供给您的面部矩形，即可将面部添加到角色中。这是我的测试图片，我在上面标记了 Azure 提供给我的面部矩形：
我把这个脸部矩形剪成另一张照片:
并使用这张图片成功地为一个人添加了一张脸：
侧面照：
在使用Microsoft azure的人脸api时，我可以调用检测功能来检测图像上的人脸。我找回了一个人脸 ID，我可以用它来根据我现有的人来识别人脸。
然而，当我希望将那张脸添加到一个人身上以便将来识别该人时，我必须再次发送图像才能添加它。使用对先前检测到的面部的引用是不够的。我假设神经网络专门针对面部进行训练，需要更多信息。
我想减少通过网络发送的数据量。所以我的想法是只发送图片中人脸所在的部分。我知道它在哪里，因为在检测调用中，azure 告诉我它周围有一个矩形。
现在，根据我自己作为一个人如何看待图片的经验，我认为这将有助于神经网络更多地了解人物周围的情况。看脖子，看脸长方形边缘的东西实际上不是它的一部分，而是在图像之外延伸。它会帮助我的人脑，它可能会帮助神经网络。
除了人脸本身，我还应该随请求一起发送多少？每个维度额外增加 10%？有没有人有这方面的经验？
根据我的测试，您只需剪切 Azure Face API 在您的图像上提供给您的面部矩形，即可将面部添加到角色中。这是我的测试图片，我在上面标记了 Azure 提供给我的面部矩形：
我把这个脸部矩形剪成另一张照片:
并使用这张图片成功地为一个人添加了一张脸：
侧面照：