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使用Swift在iOS应用程序中使用Microsoft Text Analytics API的循序渐进指南
2.如图所示，单击“ 创建资源 ”。 3.之后，您将看到以下屏幕。 4.如图所示，选择AI + Machine Learning ，然后单击Text Analytics创建Text Analytics服务。 5.您应该看到Microsoft文本分析的创建页面。 5a。 我想解释几件事。 首先，订阅字段可能会有所不同。 如果您已经有MSDN订阅，则您应该具有与我相同的价值。 如果您是使用免费试用版的新Azure用户，则应在订阅字段上看到“ 免费试用版 ”值。 5b。 在位置字段中，选择离您最近的位置。 我的情况是东南亚 。 5c。 对于定价层，这非常重要，因为您不想选择付费的定价层。 确保您选择与我相同的值“ F0（每30天5K交易）”，因为这是一个免费的定价层，因为此应用程序只是一个演示应用程序。 5天 对于资源组，只需选择create new并使用与应用程序名称相同的名称，本例为“ MyFirstTextAnalyticsApp ”。 6.单击创建按钮创建此服务，一旦创建了文本分析服务，您应该会看到一条弹出消息。 7.单击导航窗格左侧的“ 所有资源 ”，如上图所示。 8.单击您刚刚创建的服务，如上图所示，即“ MyFirstTextAnalyticsApp ”。 9.单击左侧导航窗格中的“ 密钥 ”以访问您的API密钥。 10.记下“ KEY 1 ”，并将其存储在某个地方（例如记事本），因为以后需要使用它。 请注意，您的钥匙应该不同于我的钥匙。 在这种情况下，请使用您自己的API密钥，请不要使用上图所示的密钥，因为它将无法工作，因为我将撤销它们。 11.单击“ 快速入门 ”，如上图所示。 然后，记下您的API端点（如上图所示）突出显示并将其存储在某个地方（例如记事本）。 在这种情况下，您的API端点可能与我的API端点不同，因为我的端点是“ southeastasia.api.cognitive”。 如果您选择的位置是美国西部，则您的API端点应类似于“ […]
使用Microsoft Azure Face API在iOS上进行面部识别
面部识别有无数的应用，并且每天都在越来越广泛的技术中得到应用，例如移动平台，安全系统和机器人技术等。 Google于2015年推出了“照片”应用，它是智能手机上最实用，实现最完善的应用之一，它可以按人脸搜索照片。 从现在起，您可以轻松找到家人和朋友的照片，并一直追溯到他们出生的那一刻，它的工作原理非常疯狂。 为什么要使用第三方解决方案？ Apple的Vision Framework开箱即用，具有面部检测功能，但没有面部识别功能。 在Core ML的帮助下，使用Vision框架绝对可以实现面部识别，尽管这需要将先前训练有素的模型集成到您的应用中。 有很多提供面部识别的服务而没有太多麻烦，包括Amazon Rekognition，OpenCV和Microsoft Azure。 到目前为止，我最喜欢的是Microsoft的替代产品，它非常易于集成和使用，非常灵活，并且具有出色的性能。 尽管本教程仅专注于REST API，但Microsoft Face API在Github上具有iOS SDK。 为了使用Microsoft Azure Face API，我们需要获取Face API订阅密钥。 转到认知服务注册页面。 为Face服务选择“获取API密钥”。 注册一个“免费Azure帐户”（而不是“来宾”，因为该帐户的限制很低）。 完全免费，您将获得200美元的信用额（很多）。 请按照所有步骤创建一个新帐户（或使用您现有的Microsoft帐户登录）。 转到Azure门户。 在顶部的搜索栏中搜索“认知服务”。 选择“创建认知服务”。 在显示的过滤栏中搜索“面部”。 选择“面部”并点击“创建”。 设置名称，位置，定价层，然后选择“创建新”资源组。 11.转到所有资源> FaceService>密钥，然后复制并保存“ KEY 1”（我们将在以后使用）。 12.转到所有资源> FaceService>定价层，并确保已选择“标准”层。 您可以从此处下载入门项目。 运行之后，您应该会看到包含两个部分的集合视图，分别是化身和照片。 如您所见，选择头像目前不起作用。 为了解决这个问题，让我们从导入API消耗类开始。 （请务必仔细阅读代码和注释，以更好地了解Face API的工作原理） 这些警告是因为未使用avatarData和photoData ，让我们来照顾它。 我们将使用这些数据值来请求人脸ID，然后将其分别存储在person和photo对象中。 将这些行替换为： 再次运行该应用程序。 如果加载需要一段时间（约10秒），请不要惊慌，这是因为我们正在为每个图像进行Face-Detect API调用。 在生产应用程序上，您应该只执行一次，并将结果存储在本地或基于云的服务上，最重要的是，永远不要阻塞UI。 另外，请记住，我们正在使用的Face-Detect端点仅存储24小时的面部ID。 如果您需要更永久的解决方案，请参见FaceList。 […]
