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microsoft臉部辨識的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦蔡文龍,何嘉益,張志成,張力元寫的 Microsoft Azure AI 認知服務基礎必修課：使用C#(含MCF AI-900國際認證模擬試題) 和蕭國倫,姜琇森,羅云涔,章家源,劉耘圻,劉憶蓁,何霆鋒的 Python人工智慧程式設計入門：使用Microsoft Azure雲端服務都 可以從中找到所需的評價。
另外網站美國警權不改革，科技業來封殺！IBM、亞馬遜、微軟宣布停售 ...也說明：IBM、亞馬遜、微軟本周陸續宣布，停止提供臉部辨識技術給美國執法機關，呼籲國會立法改革警權。IBM執行長克利希納指出，人工智慧是強大的工具， ...
這兩本書分別來自碁峰 和深智數位所出版 。
國立臺北科技大學 資訊工程系 楊士萱所指導 黃鈺珉的 以生成對抗網路建構東方人臉 年齡區間圖片 （2018），提出microsoft臉部辨識關鍵因素是什麼，來自於東方人臉、人臉老化、深度學習、生成對抗網路。
而第二篇論文健行科技大學 資訊工程系碩士班 韓維愈所指導 王仕融的 低成本人臉辨識系統 （2017），提出因為有 Python、臉部辨識、機器學習、樹莓派、OpenCV、即時影像的重點而找出了 microsoft臉部辨識的解答。
最後網站禁美警使用臉部辨識技術微軟加入科技巨頭行列則補充：繼國際商業機器公司(IBM)與亞馬遜(Amazon)等科技巨頭之後，微軟(Microsoft)11日也宣布，將禁止執法部門在缺乏政府規範下使用其臉部辨識工具。
Microsoft Azure AI 認知服務基礎必修課：使用C#(含MCF AI-900國際認證模擬試題)
為了解決microsoft臉部辨識 的問題，作者蔡文龍,何嘉益,張志成,張力元 這樣論述：
體貼初學者學習Azure AI認知服務的流程！ AI認知服務功能介紹 ->認知服務申請 ->語法解說 ->AI範例實作 ■ 內容涵蓋MCF AI-900人工智慧基礎國際認證知識與開發實作 人工智慧工作負載與負責任AI、Azure電腦視覺功能、Azure自然語言處理功能、Azure交談式AI功能、Azure機器學習原理。 ■ 專家與教師共同執筆 由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對目前初學者學習Azure人工智慧領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考
量，帶領初學者靈活運用Azure AI認知服務進行開發AI應用程式。 ■ 內容多元且淺顯易懂 對AI認知服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉AI認知服務的應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對AI更進一步的認識。 ■ AI認知服務開發技能 規劃了實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部分析與辨識、語言偵測、文字情感分析、LUIS語言理解、翻譯工具、機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例；且對Azure AI認知服務開發實作的程式碼有詳盡的說明，培養初學者開發AI應用
程式的能力。 ■ MFC AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練 認證考試重點融入教材中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末整理MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，進而順利通過認證考試，本書亦是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。
microsoft臉部辨識進入發燒排行的影片
以生成對抗網路建構東方人臉 年齡區間圖片
為了解決microsoft臉部辨識 的問題，作者黃鈺珉 這樣論述：
近年來醫美產業正蓬勃發展，但目前相關的人臉影像研究多注重於西方人臉的問題，鮮少有特別針對東方人臉的研究。本論文發展一套能針對東方人臉自動生成不同年齡區間人臉圖片的技術，使用在圖片生成有很好效果的條件式生成對抗網路(Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN)模型，並且針對該模型提出三項主要改善方法。第一，將訓練資料集替換為有年齡標註的東方人臉，並進行前處理；第二，將CGAN模型修改為可老化亦可年輕化的人臉生成模型，以應用於醫療美容產業中；第三，調整年齡分類器的參數，以凸顯出東方人臉的年齡特徵。實驗結果顯示，本論文提出的方法相較於傳統的C
GAN，能更有效生成不同年齡區間的東方人臉；使用Microsoft Face API進行客觀比較，本論文提出的方法在年齡估測上較符合目標生成年齡，也具有更高的辨識相似度。
Python人工智慧程式設計入門：使用Microsoft Azure雲端服務
為了解決microsoft臉部辨識 的問題，作者蕭國倫,姜琇森,羅云涔,章家源,劉耘圻,劉憶蓁,何霆鋒 這樣論述：
結合Python與Azure服務的AI程式實作 快速開發實用AI服務 【本書內容】 隨著 AI 應用崛起，許多科學計算、數據分析的函式庫與套件紛紛出籠，大都支援或直接使用 Python 語言來開發，因此本書結合AI 與Python、Azure的應用，協助讀者建置智慧型應用程式。 為了讓讀者了解簡單的機器學習功能，本書學習單元分成兩大類： Python 基礎語法教學及Python 結合Azure API 的應用教學範例。 各範例內有詳細文字解說並結合圖片，讓使用者可以透過圖文吸收更快更容易上手。 Azure 認知服務分成決策、語言、語音、辨識，針對以上四大主軸分
別有不同的功能及運用，Azure 針對學生帳戶還有免費點數可以使用，因此使用者進入的門檻很低，而且Python 的用途廣泛，可以內建數據分析函式庫作大數據分析、網頁爬蟲資料等。運用Azure 只要簡單建立資源，便能開始使用，而且附有災難備份支援，可以在發生重大問題時，保有原本資料。 全書範例的解說使用較簡單而精簡的詞彙和語句，讓使用者能較好理解。 有些功能需要結合Python 程式碼，本書也有標上程式碼註解，讓對於初嘗程式碼的學習者可以較無負擔也較無壓力的開始建立現代流行的AI 服務應用。 適合讀者群 本書結合AI 與Python，適合初階至中階接觸Python者。 本書特色
1.基礎Python重點語法教學，新手也可以快速上手 2.經典基礎範例教學，快速掌握語法邏輯 3.Azure認知服務實用範例詳細解說，一次了解Azure認知服務應用 4.結合Python與Azure服務的AI程式實作，快速開發實用AI服務
低成本人臉辨識系統
為了解決microsoft臉部辨識 的問題，作者王仕融 這樣論述：
人臉辨識是現今社會上普遍應用的資訊安全管控方案之一。通常臉部辨識系統包含影像拍攝，臉部區域擷取，臉部特徵向量計算，訓練建置人臉特徵向量資料庫，最後進行人臉辨識。一般運用時需要較高階硬體需求，以便快速進行人臉特徵萃取與分析，因此較難以低階的終端硬體設備達成人臉辨識運用，例如門禁管控等。本研究是利用Microsoft提供的免費臉部辨識服務，將人臉相片透過網路送到雲端平台，計算取得臉部特徵向量，減少龐大且又複雜的照片處理計算需求，因此可以利用樹莓派作為終端硬體設備，實現臉部辨識系統所需功能。整個系統硬體部分包含樹莓派3、鏡頭模組 (Raspberry Pi Camera Module)與網路，軟體
部分使用Raspbian OS、Python3.0及OpenCV做為開發語言。實作系統功能包含人臉取像，網路控制使用Microsoft臉部辨識服務，人臉特徵萃取與分析，人臉特徵向量資料庫建置及人臉辨識與門禁管控運用；達成機器學習所需的資料收集、訓練、測試與實際使用。