com.tencentcloudapi.iai.v20180301.models.CompareFaceResponse Maven / Gradle / Ivy
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Tencent Cloud Open API SDK for Java
/*
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*/
package com.tencentcloudapi.iai.v20180301.models;
import com.tencentcloudapi.common.AbstractModel;
import com.google.gson.annotations.SerializedName;
import com.google.gson.annotations.Expose;
import java.util.HashMap;
public class CompareFaceResponse extends AbstractModel{
/**
* 两张图片中人脸的相似度分数。
不同算法版本返回的相似度分数不同。
若需要验证两张图片中人脸是否为同一人,3.0版本误识率千分之一对应分数为40分,误识率万分之一对应分数为50分,误识率十万分之一对应分数为60分。 一般超过50分则可认定为同一人。
2.0版本误识率千分之一对应分数为70分,误识率万分之一对应分数为80分,误识率十万分之一对应分数为90分。 一般超过80分则可认定为同一人。
若需要验证两张图片中的人脸是否为同一人,建议使用人脸验证接口。
*/
@SerializedName("Score")
@Expose
private Float Score;
/**
* 人脸识别所用的算法模型版本。
*/
@SerializedName("FaceModelVersion")
@Expose
private String FaceModelVersion;
/**
* 唯一请求 ID,每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
*/
@SerializedName("RequestId")
@Expose
private String RequestId;
/**
* Get 两张图片中人脸的相似度分数。
不同算法版本返回的相似度分数不同。
若需要验证两张图片中人脸是否为同一人,3.0版本误识率千分之一对应分数为40分,误识率万分之一对应分数为50分,误识率十万分之一对应分数为60分。 一般超过50分则可认定为同一人。
2.0版本误识率千分之一对应分数为70分,误识率万分之一对应分数为80分,误识率十万分之一对应分数为90分。 一般超过80分则可认定为同一人。
若需要验证两张图片中的人脸是否为同一人,建议使用人脸验证接口。
* @return Score 两张图片中人脸的相似度分数。
不同算法版本返回的相似度分数不同。
若需要验证两张图片中人脸是否为同一人,3.0版本误识率千分之一对应分数为40分,误识率万分之一对应分数为50分,误识率十万分之一对应分数为60分。 一般超过50分则可认定为同一人。
2.0版本误识率千分之一对应分数为70分,误识率万分之一对应分数为80分,误识率十万分之一对应分数为90分。 一般超过80分则可认定为同一人。
若需要验证两张图片中的人脸是否为同一人,建议使用人脸验证接口。
*/
public Float getScore() {
return this.Score;
}
/**
* Set 两张图片中人脸的相似度分数。
不同算法版本返回的相似度分数不同。
若需要验证两张图片中人脸是否为同一人,3.0版本误识率千分之一对应分数为40分,误识率万分之一对应分数为50分,误识率十万分之一对应分数为60分。 一般超过50分则可认定为同一人。
2.0版本误识率千分之一对应分数为70分,误识率万分之一对应分数为80分,误识率十万分之一对应分数为90分。 一般超过80分则可认定为同一人。
若需要验证两张图片中的人脸是否为同一人,建议使用人脸验证接口。
* @param Score 两张图片中人脸的相似度分数。
不同算法版本返回的相似度分数不同。
若需要验证两张图片中人脸是否为同一人,3.0版本误识率千分之一对应分数为40分,误识率万分之一对应分数为50分,误识率十万分之一对应分数为60分。 一般超过50分则可认定为同一人。
2.0版本误识率千分之一对应分数为70分,误识率万分之一对应分数为80分,误识率十万分之一对应分数为90分。 一般超过80分则可认定为同一人。
若需要验证两张图片中的人脸是否为同一人,建议使用人脸验证接口。
*/
public void setScore(Float Score) {
this.Score = Score;
}
/**
* Get 人脸识别所用的算法模型版本。
* @return FaceModelVersion 人脸识别所用的算法模型版本。
*/
public String getFaceModelVersion() {
return this.FaceModelVersion;
}
/**
* Set 人脸识别所用的算法模型版本。
* @param FaceModelVersion 人脸识别所用的算法模型版本。
*/
public void setFaceModelVersion(String FaceModelVersion) {
this.FaceModelVersion = FaceModelVersion;
}
/**
* Get 唯一请求 ID,每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
* @return RequestId 唯一请求 ID,每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
*/
public String getRequestId() {
return this.RequestId;
}
/**
* Set 唯一请求 ID,每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
* @param RequestId 唯一请求 ID,每次请求都会返回。定位问题时需要提供该次请求的 RequestId。
*/
public void setRequestId(String RequestId) {
this.RequestId = RequestId;
}
public CompareFaceResponse() {
}
/**
* NOTE: Any ambiguous key set via .set("AnyKey", "value") will be a shallow copy,
* and any explicit key, i.e Foo, set via .setFoo("value") will be a deep copy.
*/
public CompareFaceResponse(CompareFaceResponse source) {
if (source.Score != null) {
this.Score = new Float(source.Score);
}
if (source.FaceModelVersion != null) {
this.FaceModelVersion = new String(source.FaceModelVersion);
}
if (source.RequestId != null) {
this.RequestId = new String(source.RequestId);
}
}
/**
* Internal implementation, normal users should not use it.
*/
public void toMap(HashMap map, String prefix) {
this.setParamSimple(map, prefix + "Score", this.Score);
this.setParamSimple(map, prefix + "FaceModelVersion", this.FaceModelVersion);
this.setParamSimple(map, prefix + "RequestId", this.RequestId);
}
}