Microsoft Azure Project Oxford 體驗

Microsoft Azure Project Oxford 體驗

 

2015年4月29日,微软在Build 2015大会上发布了一个震撼人心的项目: Project Oxford, 可以幫助直接实现图像理解、人脸识别、语音识别、语音合成等功能。虽然说这是号称研究院的项目,不过人脸识别,图像分类等等功能早已经在开源社区是一个比较成熟的东西了,OpenCV里也有很多成熟的算法,不过能够被直接用在公有云上使用,也算是幫助广大创业的小伙伴们实现更多强大的功能。正好遇到5/1休息,IT码农的本色又展现了出来,让我来看一些到底有哪些有趣的功能可以玩。

Oxford支持的功能

Oxford的项目站点在https://www.projectoxford.ai/,主要包含了Face API, Speech API,Vision API和语言理解智能服务(LUIS),分别对应了Azure Marketplace中的几个不同的app service,除了语言理解智能服务(LUIS)需要邀请加入以外,其他三个服务都已经可以在Azure全球的市场中进行试用了,不过当前只支持美西区域。当前也只有免费的计划,包含了每分钟20个事务和每个月5个事务的上限,看上去还没有辦法商用。

Face API主要是一些人脸识别的接口和功能,包含人脸检测,人脸验证,相似人脸查询,人脸分类和人脸识别。里面比较有趣的功能是能估计你的年龄,当然这个年龄和你当时的表情以及光线情况相关,不会非常的准确。

Speech API包含了语音识别的接口和功能,包括语音识别,语音意图识别和TTS,也就是以前微软的Speech Server提供的一些功能,如果想做个类似Cortana或者Siri的工具,就可以直接调用这个API。

Vision API包含了一些智能图像处理的接口,比如图像内容分析,图像分类,色情内容检测,前景背景色分析等等。还有比较简单的缩略图功能,当然这些缩略图功能像阿里云和七牛也都是免费支持。值得一提的是OCR的功能,可以从自然场景中检测出文本,这就是我当年念书时候的硕士论文啊有木有。

Oxford 试用准备

Oxford的项目站点https://www.projectoxford.ai/上其实已经提供了大量的Live Demo, 可以通过现有的图像库,或者Azure Storage Account,甚至是自己上传一些图像来试用效果,不过作为IT码农,必须要使用自己的代码来实现在有乐趣。说玩就玩。

要使用Project Oxford,需要有一个全球的Azure账号,可以前往Marketplace进行注册,包括Face API, Speech API和Vision API,参见下面的三步,首先是选择服务,然后选择计划和名字,当前只有免费计划,最后确认。

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当购买完之后,在Azure Management Portal中就已经有了三个服务了。

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Face API试用

今天先玩一下Face API,首先去https://www.projectoxford.ai/sdk下载SDK,现在只有.NET和Android的平台,不过由于所有的接口都是REST API的,所以随便什么代码其实都可以用。

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打开SDK以后,其实里面已经有一个现成的Sample代码在里面封装了所有的功能,根本不需要自己写什么代码,唯一需要的是打开Oxford的管理页面https://dev.projectoxford.ai/Developer 获取订阅的Key,替换到代码中。

 

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紧接着把示例代码跑起来。

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你可以看到说基本上五个功能都包含在其中了。首先是人脸识别,我使用了我自己的照片,可以检测出我脸。API支持检测脸部的landmarks,年龄,性别,头部的位置以及倾斜的角度。可是为什么我看上去比真实的年龄要老呢? 这个不科学啊。这个API对图像有一定的要求,包括必须大于36*36像素大小,小于4M,人脸也最好是正面或者接近正面,此外由于读取的是第一帧的信息,所以还需要注意JPEG拍摄的方向,调整到人头向上的角度。

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接下来我们来试一下人脸的验证,看看是不是同一个人。一样我可以选择两张照片,然后看看结论如何。

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看到最后一行没,他居然知道这是一个人!太厉害了。

接下来的三个功能是人脸分组,寻找类似的脸和在一个人物组里面寻找人,这些功能其实是上面两个基本功能的延伸,核心还是人脸识别和人脸匹配,这里我就不试了。基本上有了这个API,我们可以做一个非常强的iPhoto出来了,这对创业公司想做一个类似照片管理的工具而言已经非常有用了。当然现在再做这个已经没啥机会了,不过我们可以利用这个API,在现有应用上为用户提供更好的体验。

好了,晚点我在来用用Speech API和Vision API,虽然还没具体试用,但是在他的Live Demo里,我发现他们都支持中文语音和文字识别,这对国内的小伙伴们的确是非常大的利好。我又不好意思想起了Microsoft Band居然不支持中文,搞得我只好去用Apple Watch了。

 

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