com.tencentcloudapi.vod.v20180717.models.FaceConfigureInfoForUpdate Maven / Gradle / Ivy
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Tencent Cloud Open API SDK for Java
/*
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*
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*/
package com.tencentcloudapi.vod.v20180717.models;
import com.tencentcloudapi.common.AbstractModel;
import com.google.gson.annotations.SerializedName;
import com.google.gson.annotations.Expose;
import java.util.HashMap;
public class FaceConfigureInfoForUpdate extends AbstractModel{
/**
* 人脸识别任务开关，可选值：
ON：开启智能人脸识别任务；
OFF：关闭智能人脸识别任务。
*/
@SerializedName("Switch")
@Expose
private String Switch;
/**
* 人脸识别过滤分数，当识别结果达到该分数以上，返回识别结果。取值范围：0-100。
*/
@SerializedName("Score")
@Expose
private Float Score;
/**
* 默认人物过滤标签，指定需要返回的默认人物的标签。如果未填或者为空，则全部默认人物结果都返回。标签可选值：
entertainment：娱乐明星；
sport：体育明星；
politician：政治人物。
*/
@SerializedName("DefaultLibraryLabelSet")
@Expose
private String [] DefaultLibraryLabelSet;
/**
* 用户自定义人物过滤标签，指定需要返回的用户自定义人物的标签。如果未填或者为空，则全部自定义人物结果都返回。
标签个数最多 10 个，每个标签长度最多 16 个字符。
*/
@SerializedName("UserDefineLibraryLabelSet")
@Expose
private String [] UserDefineLibraryLabelSet;
/**
* 人物库选择，可选值：
Default：使用默认人物库；
UserDefine：使用用户自定义人物库。
All：同时使用默认人物库和用户自定义人物库。
*/
@SerializedName("FaceLibrary")
@Expose
private String FaceLibrary;
/**
* Get 人脸识别任务开关，可选值：
ON：开启智能人脸识别任务；
OFF：关闭智能人脸识别任务。
* @return Switch 人脸识别任务开关，可选值：
ON：开启智能人脸识别任务；
OFF：关闭智能人脸识别任务。
*/
public String getSwitch() {
return this.Switch;
}
/**
* Set 人脸识别任务开关，可选值：
ON：开启智能人脸识别任务；
OFF：关闭智能人脸识别任务。
* @param Switch 人脸识别任务开关，可选值：
ON：开启智能人脸识别任务；
OFF：关闭智能人脸识别任务。
*/
public void setSwitch(String Switch) {
this.Switch = Switch;
}
/**
* Get 人脸识别过滤分数，当识别结果达到该分数以上，返回识别结果。取值范围：0-100。
* @return Score 人脸识别过滤分数，当识别结果达到该分数以上，返回识别结果。取值范围：0-100。
*/
public Float getScore() {
return this.Score;
}
/**
* Set 人脸识别过滤分数，当识别结果达到该分数以上，返回识别结果。取值范围：0-100。
* @param Score 人脸识别过滤分数，当识别结果达到该分数以上，返回识别结果。取值范围：0-100。
*/
public void setScore(Float Score) {
this.Score = Score;
}
/**
* Get 默认人物过滤标签，指定需要返回的默认人物的标签。如果未填或者为空，则全部默认人物结果都返回。标签可选值：
entertainment：娱乐明星；
sport：体育明星；
politician：政治人物。
* @return DefaultLibraryLabelSet 默认人物过滤标签，指定需要返回的默认人物的标签。如果未填或者为空，则全部默认人物结果都返回。标签可选值：
entertainment：娱乐明星；
sport：体育明星；
politician：政治人物。
*/
public String [] getDefaultLibraryLabelSet() {
return this.DefaultLibraryLabelSet;
}
/**
* Set 默认人物过滤标签，指定需要返回的默认人物的标签。如果未填或者为空，则全部默认人物结果都返回。标签可选值：
entertainment：娱乐明星；
sport：体育明星；
politician：政治人物。
* @param DefaultLibraryLabelSet 默认人物过滤标签，指定需要返回的默认人物的标签。如果未填或者为空，则全部默认人物结果都返回。标签可选值：
entertainment：娱乐明星；
sport：体育明星；
politician：政治人物。
*/
public void setDefaultLibraryLabelSet(String [] DefaultLibraryLabelSet) {
this.DefaultLibraryLabelSet = DefaultLibraryLabelSet;
}
/**
* Get 用户自定义人物过滤标签，指定需要返回的用户自定义人物的标签。如果未填或者为空，则全部自定义人物结果都返回。
标签个数最多 10 个，每个标签长度最多 16 个字符。
* @return UserDefineLibraryLabelSet 用户自定义人物过滤标签，指定需要返回的用户自定义人物的标签。如果未填或者为空，则全部自定义人物结果都返回。
标签个数最多 10 个，每个标签长度最多 16 个字符。
*/
public String [] getUserDefineLibraryLabelSet() {
return this.UserDefineLibraryLabelSet;
}
/**
* Set 用户自定义人物过滤标签，指定需要返回的用户自定义人物的标签。如果未填或者为空，则全部自定义人物结果都返回。
标签个数最多 10 个，每个标签长度最多 16 个字符。
* @param UserDefineLibraryLabelSet 用户自定义人物过滤标签，指定需要返回的用户自定义人物的标签。如果未填或者为空，则全部自定义人物结果都返回。
标签个数最多 10 个，每个标签长度最多 16 个字符。
*/
public void setUserDefineLibraryLabelSet(String [] UserDefineLibraryLabelSet) {
this.UserDefineLibraryLabelSet = UserDefineLibraryLabelSet;
}
/**
* Get 人物库选择，可选值：
Default：使用默认人物库；
UserDefine：使用用户自定义人物库。
All：同时使用默认人物库和用户自定义人物库。
* @return FaceLibrary 人物库选择，可选值：
Default：使用默认人物库；
UserDefine：使用用户自定义人物库。
All：同时使用默认人物库和用户自定义人物库。
*/
public String getFaceLibrary() {
return this.FaceLibrary;
}
/**
* Set 人物库选择，可选值：
Default：使用默认人物库；
UserDefine：使用用户自定义人物库。
All：同时使用默认人物库和用户自定义人物库。
* @param FaceLibrary 人物库选择，可选值：
Default：使用默认人物库；
UserDefine：使用用户自定义人物库。
All：同时使用默认人物库和用户自定义人物库。
*/
public void setFaceLibrary(String FaceLibrary) {
this.FaceLibrary = FaceLibrary;
}
public FaceConfigureInfoForUpdate() {
}
/**
* 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 FaceConfigureInfoForUpdate(FaceConfigureInfoForUpdate source) {
if (source.Switch != null) {
this.Switch = new String(source.Switch);
}
if (source.Score != null) {
this.Score = new Float(source.Score);
}
if (source.DefaultLibraryLabelSet != null) {
this.DefaultLibraryLabelSet = new String[source.DefaultLibraryLabelSet.length];
for (int i = 0; i < source.DefaultLibraryLabelSet.length; i++) {
this.DefaultLibraryLabelSet[i] = new String(source.DefaultLibraryLabelSet[i]);
}
}
if (source.UserDefineLibraryLabelSet != null) {
this.UserDefineLibraryLabelSet = new String[source.UserDefineLibraryLabelSet.length];
for (int i = 0; i < source.UserDefineLibraryLabelSet.length; i++) {
this.UserDefineLibraryLabelSet[i] = new String(source.UserDefineLibraryLabelSet[i]);
}
}
if (source.FaceLibrary != null) {
this.FaceLibrary = new String(source.FaceLibrary);
}
}
/**
* Internal implementation, normal users should not use it.
*/
public void toMap(HashMap map, String prefix) {
this.setParamSimple(map, prefix + "Switch", this.Switch);
this.setParamSimple(map, prefix + "Score", this.Score);
this.setParamArraySimple(map, prefix + "DefaultLibraryLabelSet.", this.DefaultLibraryLabelSet);
this.setParamArraySimple(map, prefix + "UserDefineLibraryLabelSet.", this.UserDefineLibraryLabelSet);
this.setParamSimple(map, prefix + "FaceLibrary", this.FaceLibrary);
}
}