使用Azure Face Recognition遇403错误，无商用资质求替代方案

我在本地网页中使用Azure Face Recognition时收到403返回结果，查询后得知需要填写表单获取审批才能使用该资源，但目前仅处于本地测试阶段，测试顺利才会开发生产环境网页，因此没有商用邮箱或生产URL填写表单，想知道有没有替代方案。

测试代码 #

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Reconhecimento Facial - Login</title>
</head>
<body>
  <h1>Reconhecimento Facial - Login</h1>

  <div id="message"></div>

  <video id="video" width="640" height="480" autoplay></video>
  <canvas id="canvas" width="640" height="480"></canvas>

  <button id="loginButton">Login</button>

  <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/axios/dist/axios.min.js"></script>

  <script>
    // Azure Face API Endpoint e Chave de Assinatura
    const endpoint = 'my endpoint';
    const subscriptionKey = 'my key';

    // Elementos de vídeo e canvas
    const video = document.getElementById('video');
    const canvas = document.getElementById('canvas');
    const context = canvas.getContext('2d');

    // Função para carregar o vídeo
    navigator.getUserMedia = navigator.getUserMedia || navigator.webkitGetUserMedia || navigator.mozGetUserMedia || navigator.msGetUserMedia || navigator.mediaDevices.getUserMedia || navigator.getUserMedia;

    if (navigator.getUserMedia) {
      navigator.getUserMedia({ video: true }, stream => {
        video.srcObject = stream;
      }, error => {
        console.log('Erro ao acessar a câmera: ' + error);
      });
    }

    // Função para tirar uma foto e enviar para o Azure Face API para reconhecimento
    function takeSnapshot() {
      context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);

      const imageData = canvas.toDataURL('image/jpeg');

      // Enviar a imagem para o Azure Face API
      axios.post(`${endpoint}/face/v1.0/detect?returnFaceId=true&returnFaceAttributes=emotion`, {
        url: imageData
      }, {
        headers: {
          'Content-Type': 'application/json',
          'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscriptionKey
        }
      }).then(response => {
        const faceId = response.data[0].faceId;
        const emotions = response.data[0].faceAttributes.emotion;

        // Verificar as emoções para autenticar o usuário
        if (emotions.happiness > 0.5) {
          // Emoção de felicidade detectada, autenticação bem-sucedida
          showMessage('Usuário autenticado com sucesso!');
        } else {
          // Emoção de felicidade não detectada, autenticação falhou
          showMessage('Falha na autenticação. Por favor, tente novamente.');
        }
      }).catch(error => {
        console.log('Erro na requisição para o Azure Face API: ' + error);
        showMessage('Erro na requisição para o Azure Face API. Por favor, tente novamente.');
      });
    }

    // Função para exibir mensagens na tela
    function showMessage(message) {
      const messageDiv = document.getElementById('message');
      messageDiv.innerHTML = message;
    }

    // Evento para acionar o reconhecimento facial ao pressionar o botão de login
    const loginButton = document.getElementById('loginButton');
    loginButton.addEventListener('click', takeSnapshot);
  </script>
</body>
</html>

错误截图 #

替代方案建议 #

• 使用本地开源人脸识别库：完全无需云端服务，直接在浏览器端处理逻辑，适配本地测试场景。比如face-api.js（基于TensorFlow.js，支持人脸检测、表情识别，和现有代码逻辑适配度高），或是功能更全面的opencv.js。
• 如实提交Azure审批表单：填写时说明处于本地测试阶段，商用邮箱可填个人邮箱并备注情况，生产URL填写本地地址（如http://localhost:8080），审核团队通常会认可这类测试申请。
• 改用其他云服务商免费API：部分平台提供免费额度的人脸检测服务，无需复杂审批，能满足小规模测试需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wilton