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Reconocimiento facial (galería)

Crea una galería con etiquetas y reconoce rostros en una imagen objetivo

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Maximum file size: 200MB Maximum files: 50
Supported formats: image/*

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Maximum file size: 30MB Supported formats: image/*

Datos clave

Categoría
AI Tools
Tipos de entrada
file, text, number
Tipo de salida
json
Cobertura de muestras
4
API disponible
Yes

Resumen

Esta herramienta de reconocimiento facial te permite crear una galería de rostros etiquetados y luego identificarlos en una imagen objetivo. Es útil para automatizar la identificación de personas en fotos, mejorando la eficiencia en tareas de seguridad o gestión visual.

Cuándo usarlo

  • •Cuando necesitas identificar personas específicas en una imagen o conjunto de imágenes, como en sistemas de vigilancia.
  • •Al construir una base de datos de rostros para control de acceso o verificación de identidad.
  • •Para organizar automáticamente fotos de eventos etiquetando a los asistentes sin intervención manual.

Cómo funciona

  • •Sube las imágenes de la galería (hasta 50) y asigna etiquetas separadas por coma para cada rostro.
  • •Proporciona la imagen objetivo donde deseas reconocer los rostros, en formatos compatibles como JPEG o PNG.
  • •Ajusta opcionalmente el umbral de coincidencia y la confianza mínima para controlar la precisión del reconocimiento.
  • •Obtén un resultado JSON que indica las coincidencias encontradas, incluyendo etiquetas y niveles de confianza.

Casos de uso

Sistemas de seguridad para identificar empleados o detectar intrusos en tiempo real.
Gestión de fotos personales o profesionales, como etiquetar automáticamente asistentes en eventos.
Control de acceso en lugares públicos o privados mediante verificación facial rápida.

Ejemplos

1. Verificación de empleados en seguridad

Guardia de seguridad
Contexto
Una empresa necesita verificar la identidad de las personas que entran al edificio usando cámaras de vigilancia.
Problema
Identificar rápidamente si una persona capturada en la imagen es un empleado autorizado, sin revisar manualmente.
Cómo usarlo
Sube fotos de los empleados con sus nombres como etiquetas en la galería, luego sube una imagen objetivo de la cámara.
Configuración de ejemplo
Ajusta el umbral a 0.7 y la confianza mínima a 0.6 para mayor precisión en la identificación.
Resultado
La herramienta devuelve un JSON que indica coincidencias con los empleados, mostrando etiquetas y niveles de confianza para acciones rápidas.

2. Etiquetado automático en fotos de boda

Contexto
Un fotógrafo tiene cientos de fotos de una boda y quiere etiquetar a los invitados para compartir álbumes personalizados.
Problema
Etiquetar manualmente a cada persona en las fotos es tedioso, consume tiempo y puede llevar a errores.
Cómo usarlo
Crea una galería con fotos de los invitados y sus nombres como etiquetas, luego procesa cada foto del evento subiéndola como imagen objetivo.
Resultado
Las fotos se etiquetan automáticamente con los nombres de los invitados reconocidos, facilitando la organización y distribución.

Probar con muestras

image, file
Ejemplos de Despliegue Hugging Face
Ejemplos de despliegue de modelos Hugging Face incluyendo Transformers, Diffusers y aplicaciones Gradio con Docker y despliegue en la nube
title token face
image
Ejemplos Hugging Face JavaScript
Ejemplos de JavaScript/TypeScript Hugging Face usando Transformers.js para tareas de PNL, visión por computadora y multimodales en navegador y Node.js
title token face
image
Ejemplos SVG
Ejemplos de Gráficos Vectoriales Escalables (SVG) que demuestran varias características y técnicas SVG
preferred input family image
image
Muestras Avanzadas de Grafana
Muestras comprensivas de Grafana cubriendo diseño avanzado de dashboards, configuración de alertas, integración de fuentes de datos y desarrollo de plugins
preferred input family image
image

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Preguntas frecuentes

¿Qué formatos de imagen son compatibles?

Se admiten formatos comunes como JPEG, PNG y otros tipos de imagen estándar.

¿Cuál es la precisión del reconocimiento?

La precisión depende del umbral y la calidad de las imágenes; valores más altos de umbral reducen falsos positivos.

¿Puedo usar la herramienta sin etiquetas?

Sí, pero las etiquetas ayudan a identificar a las personas; sin ellas, solo se detectan rostros sin asignar nombres.

¿Qué es el umbral de coincidencia?

Es un valor que determina qué tan similar debe ser un rostro para considerarse una coincidencia; valores más bajos son más permisivos.

¿Cuántas imágenes puedo subir a la galería?

Puedes subir hasta 50 imágenes en la galería, con un límite de tamaño por archivo.

Documentación de la API

Punto final de la solicitud

POST /es/api/tools/ai-face-recognition

Parámetros de la solicitud

Nombre del parámetro Tipo Requerido Descripción
galleryFiles file (Subida requerida) Sí -
galleryLabels text No -
targetImage file (Subida requerida) Sí -
threshold number No -
minConfidence number No -

Los parámetros de tipo archivo necesitan ser subidos primero vía POST /upload/ai-face-recognition para obtener filePath, luego pasar filePath al campo de archivo correspondiente.

Formato de respuesta

{
  "key": {...},
  "metadata": {
    "key": "value"
  },
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)"
}
Datos JSON: Datos JSON

Documentación de MCP

Agregue este herramienta a su configuración de servidor MCP: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-ai-face-recognition": {
      "name": "ai-face-recognition",
      "description": "Crea una galería con etiquetas y reconoce rostros en una imagen objetivo",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=ai-face-recognition",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Puede encadenar múltiples herramientas, por ejemplo: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, máximo 20 herramientas.

Soporte para enlaces de archivos URL o codificación Base64 para parámetros de archivo.

Si encuentra algún problema, por favor, póngase en contacto con nosotros en [email protected]