com.tencentcloudapi.iai.v20180301.models

Class Candidate

java.lang.Object

com.tencentcloudapi.common.AbstractModel

com.tencentcloudapi.iai.v20180301.models.Candidate

public class Candidate
extends AbstractModel

Field Summary

Fields inherited from class com.tencentcloudapi.common.AbstractModel

header, skipSign

Constructor Summary

Constructors

Constructor and Description
Candidate()
Candidate(Candidate source) 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.

Method Summary

Modifier and Type	Method and Description
String	getFaceId() Get 人脸ID，仅在SearchFaces/SearchFacesReturnsByGroup接口返回时有效。人员搜索类接口采用融合特征方式检索，该字段无意义
Long	getGender() Get 人员性别 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
PersonGroupInfo[]	getPersonGroupInfos() 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。
String	getPersonId() Get 人员ID
String	getPersonName() Get 人员名称 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
Float	getScore() 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。
void	setFaceId(String FaceId) Set 人脸ID，仅在SearchFaces/SearchFacesReturnsByGroup接口返回时有效。人员搜索类接口采用融合特征方式检索，该字段无意义
void	setGender(Long Gender) Set 人员性别 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
void	setPersonGroupInfos(PersonGroupInfo[] 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。
void	setPersonId(String PersonId) Set 人员ID
void	setPersonName(String PersonName) Set 人员名称 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。
void	setScore(Float 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。
void	toMap(HashMap<String,String> map, String prefix) Internal implementation, normal users should not use it.

Methods inherited from class com.tencentcloudapi.common.AbstractModel

any, fromJsonString, getBinaryParams, GetHeader, getMultipartRequestParams, getSkipSign, isStream, set, SetHeader, setParamArrayObj, setParamArraySimple, setParamObj, setParamSimple, setSkipSign, toJsonString

Methods inherited from class java.lang.Object

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

Constructor Detail

Candidate

public Candidate()

Candidate

public Candidate(Candidate source)

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.

Method Detail

getPersonId

public String getPersonId()

Get 人员ID

Returns:

PersonId 人员ID

setPersonId

public void setPersonId(String PersonId)

Set 人员ID

Parameters:

PersonId - 人员ID

getFaceId

public String getFaceId()

Get 人脸ID，仅在SearchFaces/SearchFacesReturnsByGroup接口返回时有效。人员搜索类接口采用融合特征方式检索，该字段无意义

Returns:

FaceId 人脸ID，仅在SearchFaces/SearchFacesReturnsByGroup接口返回时有效。人员搜索类接口采用融合特征方式检索，该字段无意义

setFaceId

public void setFaceId(String FaceId)

Set 人脸ID，仅在SearchFaces/SearchFacesReturnsByGroup接口返回时有效。人员搜索类接口采用融合特征方式检索，该字段无意义

Parameters:

FaceId - 人脸ID，仅在SearchFaces/SearchFacesReturnsByGroup接口返回时有效。人员搜索类接口采用融合特征方式检索，该字段无意义

getScore

public Float getScore()

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。

Returns:

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。

setScore

public void setScore(Float 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。

Parameters:

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。

getPersonName

public String getPersonName()

Get 人员名称 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。

Returns:

PersonName 人员名称 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。

setPersonName

public void setPersonName(String PersonName)

Set 人员名称 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。

Parameters:

PersonName - 人员名称 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。

getGender

public Long getGender()

Get 人员性别 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。

Returns:

Gender 人员性别 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。

setGender

public void setGender(Long Gender)

Set 人员性别 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。

Parameters:

Gender - 人员性别 注意：此字段可能返回 null，表示取不到有效值。

getPersonGroupInfos

public PersonGroupInfo[] getPersonGroupInfos()

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。

Returns:

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。

setPersonGroupInfos

public void setPersonGroupInfos(PersonGroupInfo[] 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。

Parameters:

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。

toMap

public void toMap(HashMap<String,String> map,
                  String prefix)

Internal implementation, normal users should not use it.

Specified by:

toMap in class AbstractModel

Parameters:

map - The map to populate with the model's parameters.

prefix - A string prefix for the keys.