Face API 可以偵測影像上人臉的資訊，並回傳一些臉部位置、年齡、性別...等等的強大的雲端服務。

1. Azure Portal
2. 建立資源
3. AI + Machine Learning
4. 人臉辨識 API
5. 填寫名稱
6. 選擇訂用帳戶
7. 選擇位置
8. 選擇定價層，我這邊選擇免費
9. 選擇資源群組
10. 按下建立

很就快就建立好了，下面是部署資訊。

取得 Face API 要打的 URL

取得 Face API 的 Key

接著呢! 我找了文件中寫好的 javacript 叫用 Face API 的範例。
快速入門：使用 REST API 和 JavaScript 偵測影像中的人臉

1. 把 Key 寫在這邊

最後就可以跑起來了，我們就可以填入照片的 URL 並分析照片上的人臉。 (我自己是把圖片跟網頁都放在blob中)

這是 Face API 回應回來的人臉資訊。

[
  {
    "faceId": "c2d31932-055f-43c8-81c2-fcfb1616f469",
    "faceRectangle": {
      "top": 419,
      "left": 775,
      "width": 278,
      "height": 278
    },
    "faceAttributes": {
      "smile": 0,
      "headPose": {
        "pitch": 0,
        "roll": 31.7,
        "yaw": -20.8
      },
      "gender": "female",
      "age": 20,
      "facialHair": {
        "moustache": 0,
        "beard": 0,
        "sideburns": 0
      },
      "glasses": "NoGlasses",
      "emotion": {
        "anger": 0,
        "contempt": 0,
        "disgust": 0,
        "fear": 0,
        "happiness": 0,
        "neutral": 0.977,
        "sadness": 0.001,
        "surprise": 0.021
      },
      "blur": {
        "blurLevel": "low",
        "value": 0
      },
      "exposure": {
        "exposureLevel": "goodExposure",
        "value": 0.59
      },
      "noise": {
        "noiseLevel": "low",
        "value": 0
      },
      "makeup": {
        "eyeMakeup": true,
        "lipMakeup": true
      },
      "accessories": [],
      "occlusion": {
        "foreheadOccluded": false,
        "eyeOccluded": false,
        "mouthOccluded": false
      },
      "hair": {
        "bald": 0.05,
        "invisible": false,
        "hairColor": [
          {
            "color": "brown",
            "confidence": 1
          },
          {
            "color": "black",
            "confidence": 0.59
          },
          {
            "color": "red",
            "confidence": 0.36
          },
          {
            "color": "blond",
            "confidence": 0.27
          },
          {
            "color": "gray",
            "confidence": 0.11
          },
          {
            "color": "other",
            "confidence": 0.07
          }
        ]
      }
    }
  }
]