人像检测的结果数据通常包括多种属性，这些属性可以提供关于被检测人像的详细信息。以下是一些常见的人像检测结果数据属性：
位置信息：
- 人脸矩形框位置：这是一组像素坐标，用于描述人脸在图像中的位置，包括左边缘、顶部、宽度和高度[^4^]。
- 关键点坐标：精确定位人脸上的多个关键点，如脸颊、眉、眼、口、鼻等五官及轮廓的坐标[^5^]。
身份信息：
- 人脸ID：在图像中检测到的每个人脸的唯一标识符字符串[^4^]。
外观特征：
- 性别：识别人脸的性别信息[^2^][^3^][^5^]。
- 年龄阶段：估计人脸的年龄范围[^3^][^5^]。
- 表情与情绪：分析人脸的表情特征，判断情绪状态，如愤怒、厌恶、恐惧、高兴等[^5^]。
- 头部姿态：描述人脸在3D空间中的摆向，包括翻滚角、偏航角和俯仰角[^4^]。
配饰与遮挡：
- 配饰：指示人脸是否戴有配饰，如头饰、眼镜、口罩等，并给出置信度分数[^4^]。
- 遮挡情况：指示是否存在遮挡人脸部位的物体，如眼睛、额头或嘴巴是否被遮挡[^4^]。
质量评估：
- 图片质量控制：分析图片中人脸的遮挡度、模糊度、光照强度、姿态角度、完整度、大小等特征，确保图片符合质量标准[^5^]。
- 活体检测：基于单张图片中人像的破绽（如摩尔纹、成像畸形等），判断图片是否为二次翻拍，过滤不符合标准的人脸[^5^]。
其他属性：
- 人脸质量信息：评估人脸的整体质量，可能包括清晰度、对比度等因素[^5^]。
- 类型识别：在某些情况下，可能还会识别出人脸所属的类型或类别，但这取决于具体的应用场景和算法设计[^5^]。
需要注意的是，不同的人像检测系统或算法可能会提供不同种类的属性信息。此外，由于人像检测技术涉及复杂的计算机视觉和深度学习算法，因此检测结果的准确性和可靠性可能会受到多种因素的影响，如图像质量、光照条件、面部表情和姿态等。
以上信息仅供参考，具体的人像检测结果数据属性可能会根据不同的应用场景和技术实现而有所差异。
