com.tencentcloudapi.iai.v20200303.models.Candidate Maven / Gradle / Ivy
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Tencent Cloud Open API SDK for Java
/*
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*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* you may not use this file except in compliance with the License.
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* limitations under the License.
*/
package com.tencentcloudapi.iai.v20200303.models;
import com.tencentcloudapi.common.AbstractModel;
import com.google.gson.annotations.SerializedName;
import com.google.gson.annotations.Expose;
import java.util.HashMap;
public class Candidate extends AbstractModel{
/**
* 人员ID
*/
@SerializedName("PersonId")
@Expose
private String PersonId;
/**
* 人脸ID
*/
@SerializedName("FaceId")
@Expose
private String FaceId;
/**
* 候选者的匹配得分。
1万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为70分，误识率千分之一对应分数为80分，误识率万分之一对应分数为90分；
10万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为80分，误识率千分之一对应分数为90分，误识率万分之一对应分数为100分；
30万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为85分，误识率千分之一对应分数为95分。
一般80分左右可适用大部分场景，建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。
*/
@SerializedName("Score")
@Expose
private Float Score;
/**
* 人员名称
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
*/
@SerializedName("PersonName")
@Expose
private String PersonName;
/**
* 人员性别
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
*/
@SerializedName("Gender")
@Expose
private Long Gender;
/**
* 包含此人员的人员库及描述字段内容列表
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
*/
@SerializedName("PersonGroupInfos")
@Expose
private PersonGroupInfo [] PersonGroupInfos;
/**
* Get 人员ID
* @return PersonId 人员ID
*/
public String getPersonId() {
return this.PersonId;
}
/**
* Set 人员ID
* @param PersonId 人员ID
*/
public void setPersonId(String PersonId) {
this.PersonId = PersonId;
}
/**
* Get 人脸ID
* @return FaceId 人脸ID
*/
public String getFaceId() {
return this.FaceId;
}
/**
* Set 人脸ID
* @param FaceId 人脸ID
*/
public void setFaceId(String FaceId) {
this.FaceId = FaceId;
}
/**
* Get 候选者的匹配得分。
1万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为70分，误识率千分之一对应分数为80分，误识率万分之一对应分数为90分；
10万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为80分，误识率千分之一对应分数为90分，误识率万分之一对应分数为100分；
30万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为85分，误识率千分之一对应分数为95分。
一般80分左右可适用大部分场景，建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。
* @return Score 候选者的匹配得分。
1万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为70分，误识率千分之一对应分数为80分，误识率万分之一对应分数为90分；
10万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为80分，误识率千分之一对应分数为90分，误识率万分之一对应分数为100分；
30万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为85分，误识率千分之一对应分数为95分。
一般80分左右可适用大部分场景，建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。
*/
public Float getScore() {
return this.Score;
}
/**
* Set 候选者的匹配得分。
1万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为70分，误识率千分之一对应分数为80分，误识率万分之一对应分数为90分；
10万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为80分，误识率千分之一对应分数为90分，误识率万分之一对应分数为100分；
30万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为85分，误识率千分之一对应分数为95分。
一般80分左右可适用大部分场景，建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。
* @param Score 候选者的匹配得分。
1万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为70分，误识率千分之一对应分数为80分，误识率万分之一对应分数为90分；
10万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为80分，误识率千分之一对应分数为90分，误识率万分之一对应分数为100分；
30万大小人脸底库下，误识率百分之一对应分数为85分，误识率千分之一对应分数为95分。
一般80分左右可适用大部分场景，建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。
*/
public void setScore(Float Score) {
this.Score = Score;
}
/**
* Get 人员名称
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
* @return PersonName 人员名称
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
*/
public String getPersonName() {
return this.PersonName;
}
/**
* Set 人员名称
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
* @param PersonName 人员名称
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
*/
public void setPersonName(String PersonName) {
this.PersonName = PersonName;
}
/**
* Get 人员性别
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
* @return Gender 人员性别
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
*/
public Long getGender() {
return this.Gender;
}
/**
* Set 人员性别
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
* @param Gender 人员性别
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
*/
public void setGender(Long Gender) {
this.Gender = Gender;
}
/**
* Get 包含此人员的人员库及描述字段内容列表
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
* @return PersonGroupInfos 包含此人员的人员库及描述字段内容列表
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
*/
public PersonGroupInfo [] getPersonGroupInfos() {
return this.PersonGroupInfos;
}
/**
* Set 包含此人员的人员库及描述字段内容列表
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
* @param PersonGroupInfos 包含此人员的人员库及描述字段内容列表
注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
*/
public void setPersonGroupInfos(PersonGroupInfo [] PersonGroupInfos) {
this.PersonGroupInfos = PersonGroupInfos;
}
public Candidate() {
}
/**
* 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 Candidate(Candidate source) {
if (source.PersonId != null) {
this.PersonId = new String(source.PersonId);
}
if (source.FaceId != null) {
this.FaceId = new String(source.FaceId);
}
if (source.Score != null) {
this.Score = new Float(source.Score);
}
if (source.PersonName != null) {
this.PersonName = new String(source.PersonName);
}
if (source.Gender != null) {
this.Gender = new Long(source.Gender);
}
if (source.PersonGroupInfos != null) {
this.PersonGroupInfos = new PersonGroupInfo[source.PersonGroupInfos.length];
for (int i = 0; i < source.PersonGroupInfos.length; i++) {
this.PersonGroupInfos[i] = new PersonGroupInfo(source.PersonGroupInfos[i]);
}
}
}
/**
* Internal implementation, normal users should not use it.
*/
public void toMap(HashMap map, String prefix) {
this.setParamSimple(map, prefix + "PersonId", this.PersonId);
this.setParamSimple(map, prefix + "FaceId", this.FaceId);
this.setParamSimple(map, prefix + "Score", this.Score);
this.setParamSimple(map, prefix + "PersonName", this.PersonName);
this.setParamSimple(map, prefix + "Gender", this.Gender);
this.setParamArrayObj(map, prefix + "PersonGroupInfos.", this.PersonGroupInfos);
}
}