聽起來在雲的世界裡蠻有趣的,讓小編來分析一下背後運行的原理：

首先，來看一下Azure的FaceAPI怎麼運作的？

Reference: https://microsoft.github.io/techcasestudies/iot/2016/12/23/BlueDynamic.html

這裡借用微軟官方的部落格來解釋, 當Camera截取到臉部後, 將臉部特徵值區分出來並壓縮送到Face Api來分析, Face Api分析出來臉部的年齡, 性別之後再送到資料庫儲存, 如果是商場的應用, 就可以把每個月來客的年齡及性別做統計, 以調整架上的商品。還可以更進一步產生報表, 送至Power BI做市場分析的Demo。

這裡聽起來不會有點奇怪嗎？同樣是臉部辨識, 把資料送上雲會比較快嗎？的確會比較快, 怎麼快法呢！如下圖, 雲端只存臉部特徵值的座標位置：

Reference: https://codematters.online/microsoft-cognitive-services-face-api/

以微軟的Face API平台, 大約儲存27個座標值,即是所謂的face landmarks, 來定義一個Face-ID, 當Picamera 照完相後, 就會馬上把這27個值送上雲端, 再比較之前資料庫的值, 找出最相近的照片來辨識。

這裡沒有數學, 因為Azure幫你算好了, 唯一要做的就是把api_key及相對的json檔設定好即可。

當然這裡舉的例子只是Azure小小的一部份功能, 如下圖AWS的Rekognition平台還能辨識漫畫圖像的臉部：

Google Cloud的vison平台就更扯了, Luffy也能辨識出來：

雲端平台各有所長, 只要知道原理, 其實不用艱深的數學也能玩AI！