人脸实名认证V4
人脸实名认证(V4)接口
人脸识别接口分为V2、V3和V4三个版本,本文档为V4版本接口的说明文档,请确认您在百度智能云获得的是V4版本接口权限,再来阅读本文档。
辨别接口版本的方法是:在百度智能云-控制台进入【应用列表】,点击【应用名称】,在【API列表】中可以看到【请求地址】,若请求地址中带有【V4】标识,则您具有的是v4权限,可以阅读本文档;若请求地址中带有【V3】标识,则您具有的是V3权限,应该去阅读v3文档。
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能力介绍
业务能力
- 质量检测(可选):判断图片中是否包含人脸,以及人脸在姿态、遮挡、模糊、光照等方面是否符合识别条件。
- 活体检测(可选):基于图片中的破绽分析,判断其中的人脸是否为二次翻拍(举例:如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一,用户B翻拍了图片一得到了图片二,并用图片二伪造成用户A去进行识别操作,这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节)。
- 图片加密及风控(可选):配合采集SDK使用,对采集SDK输出的加密图片进行解密(加密传输可以有效避免第三方非法黑产绕过APP模拟请求攻击云端接口的行为,Eg:脚本攻击等); 以及结合百度安全实验室大数据风控能力,对采集SDK的发起端设备进行风控识别,辨别是否为风险设备,Eg:ROM注入、视频劫持等;
- 人脸实名认证(必选):基于姓名、身份证号、当前获取的人脸图片,与公安数据源进行三要素一致性对比,得出比对分数,并基于此进行业务判断是否为同一人。由于公安数据源具有最权威的身份证明作用,故对用户本人的验证结果可信度也最为合理。
业务逻辑
- 上述能力,人脸实名认证能力为必选能力,质量检测、活体检测、图片加密及风控为可选能力,验证顺序为
人脸质量检测
->活体检测
->人脸实名认证
。 - 如选择了质量检测和活体检测能力,则有任意一个条件不通过,整个请求流程终止,并返回错误码,描述具体的不符合信息。
- 基于此顺序串行验证逻辑,可以避免大量不符合条件的请求流转到人脸实名认证,节约您的成本。
推荐阈值
- 此接口使用的对比算法,针对带水纹证件照采用了专项的模型处理,可保证水纹信息的影响降到尽可能低。
- 如比对成功,最终返回的有效数据为一个对比分值,在0~100之间,您可以设定具体的阈值来判断是否验证通过。
- 人证相似度的推荐阈值为80,对应的误识率为万分之一。
在线调试
您可以在 示例代码中心 中调试该接口,可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。
请求说明
注意事项:
- 请求体格式化:Content-Type为
application/json
,通过json
格式化请求体。 - Base64编码:请求的图片需经过
Base64编码
,图片的base64编码指将图片数据编码成一串字符串,使用该字符串代替图像地址。您可以首先得到图片的二进制,然后用Base64格式编码即可。需要注意的是,图片的base64编码是不包含图片头的,如data:image/jpg;base64,
- 图片格式:现支持PNG、JPG、JPEG、BMP,不支持GIF图片
请求示例
HTTP方法:POST
请求URL: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v4/mingjing/verify
URL参数:
参数 | 值 |
---|---|
access_token | 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取” |
Header:
参数 | 值 |
---|---|
Content-Type | application/json |
Body中放置请求参数,参数详情如下:
请求参数
参数 | 必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
app | 否 | string | APP端类型,配合采集SDK使用时须传入 ios:iOS端采集SDK android:安卓端采集SDK |
sec_level | 否 | string | SDK安全级别,配合采集SDK使用时须传入,默认common common : 配合4.1/4.1.5版本采集SDK,人脸图片未进行加密处理 lite: 配合5.2+版本SDK |
skey | 否 | string | 使用5.2+版本SDK请求时必填 skey:从SDK获取的密钥信息skey |
x_device_id | 否 | string | 使用5.2+版本SDK请求时必填 deviceId:从SDK 获取的密钥信息deviceId |
data | 否 | string | 使用5.2+版本SDK请求时必填, SDK输出的加密数据 |
id_card_number | 是 | string | 身份证件号 |
name | 是 | string | 姓名(需要是 utf8 编码) |
liveness_control | 否 | string | 活体控制参数 NONE: 不进行控制 LOW:较低的活体要求(高通过率 低攻击拒绝率) NORMAL: 一般的活体要求(平衡的攻击拒绝率, 通过率) HIGH: 较高的活体要求(高攻击拒绝率 低通过率) 默认为NONE |
spoofing_control | 否 | string | 合成图控制参数 NONE: 不进行控制 LOW:较低的合成图阈值数值,由于合成图判定逻辑为大于阈值视为合成图攻击,该项代表低通过率、高攻击拒绝率 NORMAL: 一般的合成图阈值数值,由于合成图判定逻辑为大于阈值视为合成图攻击,该项代表平衡的攻击拒绝率, 通过率 HIGH: 较高的合成图阈值数值,由于合成图判定逻辑为大于阈值视为合成图攻击,该项代表高通过率、低攻击拒绝率) 默认为NONE |
quality_control | 否 | string | 质量控制参数 NONE: 不进行控制 LOW:较低的质量要求 NORMAL: 一般的质量要求 HIGH: 较高的质量要求 默认为NONE |
image | 是 | string | 图片信息(数据大小应小于10M 分辨率应小于1920*1080),5.2+版本SDK请求时已包含在加密数据data中,无需额外传入 |
image_type | 否 | string | 图片类型 BASE64 : 图片的base64值 FACE_TOKEN : 人脸标识 默认 BASE64 |
get_liveness_score | 否 | string | 是否返回活体分数 0(默认值):不返回具体活体分数; 1:返回活体分数; 此字段生效前提为,请求字段liveness_control值不为NONE |
get_spoofing_score | 否 | string | 是否返回合成图分数 0(默认值):不返回合成图分数; 1:返回合成图分数; 此字段生效前提为,请求字段spoofing_control值不为NONE |
请求示例
// 纯API接入或配合4.1/4.1.5版本SDK使用
{
"image_type": "BASE64",
"image": "/9j/4AAQSkZJR",
"id_card_number": "131102********0653",
"name": "***",
"quality_control": "LOW",
"liveness_control": "LOW",
"spoofing_control": "LOW"
}
// 5.2及更高版本SDK
{
"app": "android",
"sec_level": "lite",
"x_device_id": "72c18da95552259dd7c4aaa52e9fa37f",
"skey": "2fwYi/alzQBUJUc2TJn1oQ==",
"data": "asdafasf",
"image_type": "BASE64",
"id_card_number": "131102********0653",
"name": "***",
"quality_control": "LOW",
"liveness_control": "LOW",
"spoofing_control": "LOW",
}
返回参数
参数 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
log_id | number | 调用的日志id |
result | jsonObject | 认证返回的结果 |
+score | float | 与公安数据源人脸图相似度可能性,用于验证生活照与公安数据源人脸图是否为同一人,有正常分数时为[0~100],推荐阈值80,超过即判断为同一人 |
+verify_status | number | 认证状态,取值如下: 0 : 正常 1 : 身份证号与姓名不匹配或该身份证号不存在 2 : 公安网图片不存在或质量过低 |
+spoofing_score | number | 合成图分数,默认不返回,仅当请求参数get_spoofing_score为1且spoofing_control不为none时返回 |
+liveness_score | number | 活体分数,默认不返回,仅当请求参数get_liveness_score为1且liveness_control不为none时返回 |
dec_image | string | 对SDK传入的加密图片进行解密。 仅APP场景且进行了图片加密时,此参数返回解密后的人脸图片信息 |
risk_level | string | 判断设备是否发生过风险行为来判断风险级别,取值(数值由高到低): 1 – 高危 2 – 嫌疑 3 – 普通 4 – 正常 |
risk_tag | string | 风险标签,若判断为有风险,则会有风险标签json 数组告知风险类型 例如:general_inject |
返回示例
{
"log_id": 1370579072568000512,
"result": {
"score": 40.884,
"verify_status": 0
},
"dec_image": "/9j/4AAQSkZJRgABAgAAAQABAAD",
"risk_level": "3",
"risk_tag": [
"若判断为有风险,则会有风险标签json 数组告知风险类型,如:general_inject"
]
}
参数说明
- 质量控制参数说明
不同的控制度下所对应的质量控制阈值,如果检测出来的质量信息某一项不符合控制阈值的要求,则会返回错误信息。
控制度 | left_eye | right_eye | nose | mouth | left_cheek | right_cheek | chin_contour | illumination | blurdegree | completeness |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
LOW | 0.8 | 0.8 | 0.8 | 0.8 | 0.8 | 0.8 | 0.8 | 20 | 0.8 | 0 |
NORMAL | 0.6 | 0.6 | 0.6 | 0.6 | 0.6 | 0.6 | 0.6 | 40 | 0.6 | 0 |
HIGH | 0.3 | 0.3 | 0.2 | 0.2 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 50 | 0.2 | 1 |
活体控制参数说明
不同的控制度下所对应的活体控制阈值,如果检测出来的活体分数小于控制阈值,则会返回错误信息。
控制度 | 阈值 | 说明 |
---|---|---|
LOW | 0.05 | 活体误拒率:万分之一;拒绝率:97.75% |
NORMAL(推荐) | 0.3 | 活体误拒率:千分之一;拒绝率:98.82% |
HIGH | 0.9 | 活体误拒率:百分之一;拒绝率:99.77% |
1、误拒率:把真人识别为假人的概率。 阈值越高,安全性越高,要求也就越高,对应的误识率就越高。 2、通过率=1-误拒率
关于以上数值的概念介绍:
拒绝率(TRR):如99%,代表100次作弊假体攻击,会有99次被拒绝。 误拒率(FRR):如0.5%,指1000次真人请求,会有5次因为活体分数低于阈值被错误拒绝。 通过率(TAR):如99%,指100次真人请求,会有99次因为活体分数高于阈值而通过。 阈值(Threshold):高于此数值,则可判断为活体。
合成图控制参数说明
不同的控制度下所对应的合成图检测(PS、人脸融合等)阈值,如果检测出来的分数大于控制阈值,则会返回错误信息。
控制度 | 阈值 | 误拒率(FRR) | 通过率 | 攻击拒绝率(TRR)) |
---|---|---|---|---|
LOW | 0.00023 | 5% | 95% | 94.93% |
NORMAL(推荐) | 0.00048 | 1% | 99% | 89.71% |
HIGH | 0.00109 | 0.1% | 99.9% | 84.57% |
1、误拒率:把正常图片识别为合成图片的概率。阈值越低,安全性越高,要求也就越高,对应的误识率就越高。 2、通过率=1-误拒率
关于以上数值的概念介绍:
阈值(Threshold):高于此数值,则可判断为是合成图攻击。
错误码
请参考错误码说明文档。