説明
B: Azure の Computer Vision サービスは、開発者に、画像を処理し、関心のある視覚的特徴に基づいて情報を返す高度なアルゴリズムへのアクセスを提供します。たとえば、Computer Vision は、画像にアダルト コンテンツが含まれているかどうかを判断したり、特定のブランドやオブジェクトを検索したり、または人間の顔を見つけます。
C: Computer Vision には光学式文字認識 (OCR) 機能が含まれています。新しい Read API を使用して、画像やドキュメントから印刷されたテキストや手書きのテキストを抽出できます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/home 画像内の顔を検出する - Face API Microsoft Azure は、顔を検出および分析するために使用できる複数のコグニティブ サービスを提供します。 :
Computer Vision は、顔検出と、年齢の判定などの基本的な顔分析を提供します。
Video Indexer: ビデオ内の顔を検出および識別するために使用できます。
Face は、顔を検出、認識、分析できる事前構築されたアルゴリズムを提供します。
手書きテキストの認識 - Read API
Read API は、大量のテキストを含むスキャンされたドキュメントの場合に適したオプションです。Read API には、適切な認識モデルを自動的に決定する機能もあります。

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/custom-vision-service/get-started-build-detector

Explanation:
自然言語処理 (NLP) は、感情分析、トピック検出、言語検出、キー フレーズ抽出、ドキュメントの分類などのタスクに使用されます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural- language-processing

Explanation:
ボックス 1: 顔認識
画像内の顔と属性を認識する顔検出。最大 100 万人のプライベート リポジトリ内の個人と一致する個人識別。幸福、軽蔑、中立、恐怖などのさまざまな表情を検出する知覚感情認識。画像内の類似した顔を認識してグループ化します。
ボックス 2: OCR
ボックス 3: オブジェクトの検出
オブジェクトの検出はタグ付けと似ていますが、API は見つかった各オブジェクトの境界ボックスの座標 (ピクセル単位) を返します。たとえば、画像に犬、猫、人物が含まれている場合、検出操作ではそれらのオブジェクトが画像内の座標とともにリストされます。この機能を使用して、画像内のオブジェクト間の関係を処理できます。また、画像内に同じタグのインスタンスが複数存在するかどうかを判断することもできます。
Detect API は、画像内で識別された物体または生物に基づいてタグを適用します。現在、タグ付け分類とオブジェクト検出分類の間には正式な関係はありません。概念レベルでは、Detect API は物体と生き物のみを検出しますが、Tag API には境界ボックスでローカライズできない「屋内」などの文脈上の用語も含めることができます。
参照：
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/concept-object-detection