1. 脸部识别

对帕金森病人的脸部进行分析。

POST:http://api.xdua.com/hannm/{file}

字段名 字段位置 字段类型 字段说明 举例 必选
apiv head string API版本,默认是1.0.0 1.0.0 可选
Authorization head string 客户端保存的鉴权token Authorization字符串 必选
file body string 记录患者脸部运动的视频，属性为mp4 必选
type body string 文件的类型为face 必选

返回数据

{ 
    "error": 0,
    "reason": 'Success',
    "result":{
        "score":1
}

成功返回

字段名 字段类型 字段说明 举例
score int 由face模型分析声音波形的数字特征和波形变化幅度的数字特征以及音频信号的梅尔倒谱系数,采样点数得到的分数. 其中数字特征:平均值，方差，最大值，最小值，极差，偏度，峰度. 1.0: ,2.0: ,3.0: ,4.0: ,5.0:

feature

字段名 字段类型 字段说明
wave_mean float 每一时刻音频波形振幅组成一个数组，这个数组的平均值
wave_var float 每一时刻音频波形振幅组成一个数组，这个数组的方差
wave_skew float 每一时刻音频波形振幅组成一个数组，这个数组的偏度，即表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数
wave_kurt float 每一时刻音频波形振幅组成一个数组，这个数组的峰度，即表征概率密度在均值处峰值高低的特征
wave_ptp float 每一时刻音频波形振幅组成一个数组，这个数组的极差
wave_max float 每一时刻音频波形振幅组成一个数组，这个数组的最大值
wave_min float 每一时刻音频波形振幅组成一个数组，这个数组的最小值
dif_mean float 由波形振幅变化幅度所组成的数组(即原波形振幅数组后一项减去前一项得到的一组差数组)的平均值
dif_var float 由波形振幅变化幅度所组成的数组(即原波形振幅数组后一项减去前一项得到的一组差数组)的方差
dif_skew float 由波形振幅变化幅度所组成的数组(即原波形振幅数组后一项减去前一项得到的一组差数组)的偏度，即表征概率分布密度曲线相对于平均值不对称程度的特征数
dif_kurt float 由波形振幅变化幅度所组成的数组(即原波形振幅数组后一项减去前一项得到的一组差数组)的峰度，即表征概率密度在均值处峰值高低的特征
dif_ptp float 由波形振幅变化幅度所组成的数组(即原波形振幅数组后一项减去前一项得到的一组差数组)的极差
dif_max float 由波形振幅变化幅度所组成的数组(即原波形振幅数组后一项减去前一项得到的一组差数组)的最大值
dif_min float 由波形振幅变化幅度所组成的数组(即原波形振幅数组后一项减去前一项得到的一组差数组)的最小值
nframes int 音频的采样点数
mfccs array 音频的梅尔倒谱系数，见参考mfcc:梅尔倒谱系数

失败返回

{
    "error": 1,
    "reason": "失败原因",
    "result": {"失败的参考数据"},
}

1.1. 错误码

错误码来自于error字段

1.2. Browser SDK调用示例代码

results matching ""

    No results matching ""