Node.js-SDK

更新时间：2024-09-19

简介

Hi，您好，欢迎使用百度人脸识别服务。

本文档主要针对Nodejs开发者，描述百度人脸识别接口服务的相关技术内容。如果您对文档内容有任何疑问，可以通过以下几种方式联系我们：

在百度云控制台内提交工单，咨询问题类型请选择人工智能服务；
如有疑问，进入AI社区交流：http://ai.baidu.com/forum/topic/list/165

接口能力

接口名称	接口能力简要描述
人脸检测	检测人脸并定位，返回五官关键点，及人脸各属性值
人脸比对	返回两两比对的人脸相似值
人脸查找	在一个人脸集合中找到找到相似的人脸，由一系列接口组成，包括人脸识别、人脸认证、人脸库管理相关接口（人脸注册、人脸更新、人脸删除、用户信息查询、组列表查询、组内用户列表查询、组间复制用户、组内删除用户）

版本更新记录

上线日期	版本号	更新内容
2019.4.17	2.4.1	人脸v3文档更新，新增N:M接口
2018.5.10	2.3.1	修复人脸V3接口问题
2018.4.28	2.3.0	全面切换为人脸V3接口
2018.4.9	2.2.0	新增身份验证，在线活体检测接口
2018.1.12	2.1.0	新增M：N多人脸识别接口
2017.12.21	2.0.0	实现代码重构，接口返回标准promise对象
2017.11.14	1.5.1	人脸检测接口升级到v2
2017.5.11	1.0.0	初版

快速入门

安装人脸识别 Node SDK

人脸识别 Node SDK目录结构

├── src
│  ├── auth                                //授权相关类
│  ├── http                                //Http通信相关类
│  ├── client                              //公用类
│  ├── util                                //工具类
│  └── const                               //常量类
├── AipFace.js                      //人脸识别交互类
├── index.js                               //入口文件
└── package.json                           //npm包描述文件

支持 node 版本 4.0+

直接使用node开发包步骤如下：

1.在官方网站下载node SDK压缩包。

2.将下载的aip-node-sdk-version.zip解压后，复制到工程文件夹中。

3.进入目录，运行npm install安装sdk依赖库

4.把目录当做模块依赖

其中，version为版本号，添加完成后，用户就可以在工程中使用人脸识别 Node SDK。

直接使用npm安装依赖：

npm install baidu-aip-sdk

新建AipFaceClient

AipFaceClient是人脸识别的node客户端，为使用人脸识别的开发人员提供了一系列的交互方法。

用户可以参考如下代码新建一个AipFaceClient：

var AipFaceClient = require("baidu-aip-sdk").face;

// 设置APPID/AK/SK
var APP_ID = "你的 App ID";
var API_KEY = "你的 Api Key";
var SECRET_KEY = "你的 Secret Key";

// 新建一个对象，建议只保存一个对象调用服务接口
var client = new AipFaceClient(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);

为了使开发者更灵活的控制请求，模块提供了设置全局参数和全局请求拦截器的方法；本库发送网络请求依赖的是request模块，因此参数格式与request模块的参数相同

更多参数细节您可以参考request官方参数文档。

var HttpClient = require("baidu-aip-sdk").HttpClient;

// 设置request库的一些参数，例如代理服务地址，超时时间等
// request参数请参考 https://github.com/request/request#requestoptions-callback
HttpClient.setRequestOptions({timeout: 5000});

// 也可以设置拦截每次请求（设置拦截后，调用的setRequestOptions设置的参数将不生效）,
// 可以按需修改request参数（无论是否修改，必须返回函数调用参数）
// request参数请参考 https://github.com/request/request#requestoptions-callback
HttpClient.setRequestInterceptor(function(requestOptions) {
    // 查看参数
    console.log(requestOptions)
    // 修改参数
    requestOptions.timeout = 5000;
    // 返回参数
    return requestOptions;
});

在上面代码中，常量APP_ID在百度云控制台中创建，常量API_KEY与SECRET_KEY是在创建完毕应用后，系统分配给用户的，均为字符串，用于标识用户，为访问做签名验证，可在AI服务控制台中的应用列表中查看。

注意：如您以前是百度云的老用户，其中API_KEY对应百度云的“Access Key ID”，SECRET_KEY对应百度云的“Access Key Secret”。

接口说明

人脸检测

人脸检测：检测图片中的人脸并标记出位置信息;

var image = "取决于image_type参数，传入BASE64字符串或URL字符串或FACE_TOKEN字符串";

var imageType = "BASE64";

// 调用人脸检测
client.detect(image, imageType).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

// 如果有可选参数
var options = {};
options["face_field"] = "age";
options["max_face_num"] = "2";
options["face_type"] = "LIVE";
options["liveness_control"] = "LOW";

// 带参数调用人脸检测
client.detect(image, imageType, options).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});;

人脸检测请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	默认值	说明
image	是	string		图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断
image_type	是	string		图片类型 BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个
face_field	否	string		包括age,beauty,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,landmark150,quality,eye_status,emotion,face_type信息逗号分隔. 默认只返回face_token、人脸框、概率和旋转角度
max_face_num	否	string	1	最多处理人脸的数目，默认值为1，仅检测图片中面积最大的那个人脸；最大值10，检测图片中面积最大的几张人脸。
face_type	否	string		人脸的类型 LIVE表示生活照：通常为手机、相机拍摄的人像图片、或从网络获取的人像图片等IDCARD表示身份证芯片照：二代身份证内置芯片中的人像照片 WATERMARK表示带水印证件照：一般为带水印的小图，如公安网小图 CERT表示证件照片：如拍摄的身份证、工卡、护照、学生证等证件图片默认LIVE
liveness_control	否	string	NONE	活体检测控制 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NONE

人脸检测返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
face_num	是	int	检测到的图片中的人脸数量
face_list	是	array	人脸信息列表，具体包含的参数参考下面的列表。
+face_token	是	string	人脸图片的唯一标识
+location	是	array	人脸在图片中的位置
++left	是	double	人脸区域离左边界的距离
++top	是	double	人脸区域离上边界的距离
++width	是	double	人脸区域的宽度
++height	是	double	人脸区域的高度
++rotation	是	int64	人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角，[-180,180]
+face_probability	是	double	人脸置信度，范围【0~1】，代表这是一张人脸的概率，0最小、1最大。
+angel	是	array	人脸旋转角度参数
++yaw	是	double	三维旋转之左右旋转角[-90(左), 90(右)]
++pitch	是	double	三维旋转之俯仰角度[-90(上), 90(下)]
++roll	是	double	平面内旋转角[-180(逆时针), 180(顺时针)]
+age	否	double	年龄，当face_field包含age时返回
+beauty	否	int64	美丑打分，范围0-100，越大表示越美。当face_fields包含beauty时返回
+expression	否	array	表情，当 face_field包含expression时返回
++type	否	string	none:不笑；smile:微笑；laugh:大笑
++probability	否	double	表情置信度，范围【0~1】，0最小、1最大。
+face_shape	否	array	脸型，当face_field包含face_shape时返回
++type	否	double	square: 正方形 triangle:三角形 oval: 椭圆 heart: 心形 round: 圆形
++probability	否	double	置信度，范围【0~1】，代表这是人脸形状判断正确的概率，0最小、1最大。
+gender	否	array	性别，face_field包含gender时返回
++type	否	string	male:男性 female:女性
++probability	否	double	性别置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
+glasses	否	array	是否带眼镜，face_field包含glasses时返回
++type	否	string	none:无眼镜，common:普通眼镜，sun:墨镜
++probability	否	double	眼镜置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
+eye_status	否	array	双眼状态（睁开/闭合） face_field包含eye_status时返回
++left_eye	否	double	左眼状态 [0,1]取值，越接近0闭合的可能性越大
++right_eye	否	double	右眼状态 [0,1]取值，越接近0闭合的可能性越大
+emotion	否	array	情绪 face_field包含emotion时返回
++type	否	string	angry:愤怒 disgust:厌恶 fear:恐惧 happy:高兴 sad:伤心 surprise:惊讶 neutral:无情绪
++probability	否	double	情绪置信度，范围0~1
++probability	否	double	人种置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
+face_type	否	array	真实人脸/卡通人脸 face_field包含face_type时返回
++type	否	string	human: 真实人脸 cartoon: 卡通人脸
++probability	否	double	人脸类型判断正确的置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
+landmark	否	array	4个关键点位置，左眼中心、右眼中心、鼻尖、嘴中心。face_field包含landmark时返回
+landmark72	否	array	72个特征点位置 face_field包含landmark时返回
+landmark150	否	array	150个特征点位置 face_field包含landmark150时返回
+quality	否	array	人脸质量信息。face_field包含quality时返回
++occlusion	否	array	人脸各部分遮挡的概率，范围[0~1]，0表示完整，1表示不完整
+++left_eye	否	double	左眼遮挡比例，[0-1] ，1表示完全遮挡
+++right_eye	否	double	右眼遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++nose	否	double	鼻子遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++mouth	否	double	嘴巴遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++left_cheek	否	double	左脸颊遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++right_cheek	否	double	右脸颊遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++chin_contour	否	double	下巴遮挡比例，，[0-1] ， 1表示完全遮挡
++blur	否	double	人脸模糊程度，范围[0~1]，0表示清晰，1表示模糊
++illumination	否	double	取值范围在[0~255], 表示脸部区域的光照程度越大表示光照越好
++completeness	否	int64	人脸完整度，0或1, 0为人脸溢出图像边界，1为人脸都在图像边界内

人脸检测返回示例

{
  "face_num": 1,
  "face_list": [
        {
            "face_token": "35235asfas21421fakghktyfdgh68bio",
            "location": {
                "left": 117,
                "top": 131,
                "width": 172,
                "height": 170,
                "rotation": 4
            },
            "face_probability": 1,
            "angle" :{
                 "yaw" : -0.34859421849251
                 "pitch" 1.9135693311691
                 "roll" :2.3033397197723
            }
            "landmark": [
                {
                    "x": 161.74819946289,
                    "y": 163.30244445801
                },
                ...
            ],
            "landmark72": [
                {
                    "x": 115.86531066895,
                    "y": 170.0546875
                }，
                ...
            ],
            "age": 29.298097610474,
            "beauty": 55.128883361816,
            "expression": {
                "type": "smile",
                "probability" : 0.5543018579483
            },
            "gender": {
                "type": "male",
                "probability": 0.99979132413864
            },
            "glasses": {
          "type": "sun",
                "probability": 0.99999964237213
            },

            "face_shape": {
                "type": "triangle",
                "probability": 0.5543018579483
            }
            "quality": {
                "occlusion": {
                    "left_eye": 0,
                    "right_eye": 0,
                    "nose": 0,
                    "mouth": 0,
                    "left_cheek": 0.0064102564938366,
                    "right_cheek": 0.0057411273010075,
                    "chin": 0
                },
                "blur": 1.1886881756684e-10,
                "illumination": 141,
                "completeness": 1
            }
        }
    ]
}

**72个关键点分布图（对应landmark72个点的顺序，序号从0-71）：https://ai.bdstatic.com/file/52BC00FFD4754A6298D977EDAD033DA0

人脸搜索

1：N人脸搜索：也称为1：N识别，在指定人脸集合中，找到最相似的人脸；
1：N人脸认证：基于uid维度的1：N识别，由于uid已经锁定固定数量的人脸，所以检索范围更聚焦；

1：N人脸识别与1：N人脸认证的差别在于：人脸搜索是在指定人脸集合中进行直接地人脸检索操作，而人脸认证是基于uid，先调取这个uid对应的人脸，再在这个uid对应的人脸集合中进行检索（因为每个uid通常对应的只有一张人脸，所以通常也就变为了1：1对比）；实际应用中，人脸认证需要用户或系统先输入id，这增加了验证安全度，但也增加了复杂度，具体使用哪个接口需要视您的业务场景判断。

var image = "取决于image_type参数，传入BASE64字符串或URL字符串或FACE_TOKEN字符串";

var imageType = "BASE64";

var groupIdList = "3,2";

// 调用人脸搜索
client.search(image, imageType, groupIdList).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

// 如果有可选参数
var options = {};
options["match_threshold"] = "70";
options["quality_control"] = "NORMAL";
options["liveness_control"] = "LOW";
options["user_id"] = "233451";
options["max_user_num"] = "3";

// 带参数调用人脸搜索
client.search(image, imageType, groupIdList, options).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});;

人脸搜索请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	默认值	说明
image	是	string		图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断
image_type	是	string		图片类型 BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个
group_id_list	是	string		从指定的group中进行查找用逗号分隔，上限10个
match_threshold	否	string		匹配阈值（设置阈值后，score低于此阈值的用户信息将不会返回）最大100 最小0 默认80 此阈值设置得越高，检索速度将会越快，推荐使用默认阈值`80`
quality_control	否	string	NONE	图片质量控制 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 NONE
liveness_control	否	string	NONE	活体检测控制 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NONE
user_id	否	string		当需要对特定用户进行比对时，指定user_id进行比对。即人脸认证功能。
max_user_num	否	string		查找后返回的用户数量。返回相似度最高的几个用户，默认为1，最多返回50个。

人脸搜索返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
face_token	是	string	人脸标志
user_list	是	array	匹配的用户信息列表
+group_id	是	string	用户所属的group_id
+user_id	是	string	用户的user_id
+user_info	是	string	注册用户时携带的user_info
+score	是	float	用户的匹配得分

人脸搜索返回示例

{
  "face_token": "fid",
  "user_list": [
     {
        "group_id" : "test1",
        "user_id": "u333333",
        "user_info": "Test User",
        "score": 99.3
    }
  ]
}

人脸搜索 M:N 识别

待识别的图片中，存在多张人脸的情况下，支持在一个人脸库中，一次请求，同时返回图片中所有人脸的识别结果。

var image = "取决于image_type参数，传入BASE64字符串或URL字符串或FACE_TOKEN字符串";

var imageType = "BASE64";

var groupIdList = "3,2";

// 调用人脸搜索 M:N 识别
client.faceMultiSearchV3(image, imageType, groupIdList).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

// 如果有可选参数
var options = {};
options["max_face_num"] = "3";
options["match_threshold"] = "70";
options["quality_control"] = "NORMAL";
options["liveness_control"] = "LOW";
options["max_user_num"] = "3";

// 带参数调用人脸搜索 M:N 识别
client.faceMultiSearchV3(image, imageType, groupIdList, options).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});;

人脸搜索 M:N 识别请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	默认值	说明
image	是	string		图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断
image_type	是	string		图片类型 BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个
group_id_list	是	string		从指定的group中进行查找用逗号分隔，上限10个
max_face_num	否	string		最多处理人脸的数目默认值为1(仅检测图片中面积最大的那个人脸) 最大值10
match_threshold	否	string		匹配阈值（设置阈值后，score低于此阈值的用户信息将不会返回）最大100 最小0 默认80 此阈值设置得越高，检索速度将会越快，推荐使用默认阈值`80`
quality_control	否	string	NONE	图片质量控制 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 NONE
liveness_control	否	string	NONE	活体检测控制 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NONE
max_user_num	否	string		查找后返回的用户数量。返回相似度最高的几个用户，默认为1，最多返回20个。

人脸搜索 M:N 识别返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
face_num	是	int	图片中的人脸数量
face_list	是	array	人脸信息列表
+face_token	是	string	人脸标志
+location	是	array	人脸在图片中的位置
++left	是	double	人脸区域离左边界的距离
++top	是	double	人脸区域离上边界的距离
++width	是	double	人脸区域的宽度
++height	是	double	人脸区域的高度
++rotation	是	int64	人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角，[-180,180]
+user_list	是	array	匹配的用户信息列表
++group_id	是	string	用户所属的group_id
++user_id	是	string	用户的user_id
++user_info	是	string	注册用户时携带的user_info
++score	是	float	用户的匹配得分 80分以上可以判断为同一人，此分值对应万分之一误识率

人脸搜索 M:N 识别返回示例

{
    "error_code": 0,
    "error_msg": "SUCCESS",
    "log_id": 240483475,
    "timestamp": 1535533440,
    "cached": 0,
    "result": {
        "face_num": 2,
        "face_list": [
            {
                "face_token": "6fe19a6ee0c4233db9b5bba4dc2b9233",
                "location": {
                    "left": 31.95568085,
                    "top": 120.3764267,
                    "width": 87,
                    "height": 85,
                    "rotation": -5
                },
                "user_list": [
                    {
                        "group_id": "group1",
                        "user_id": "5abd24fd062e49bfa906b257ec40d284",
                        "user_info": "userinfo1",
                        "score": 69.85684967041
                    },
                    {
                        "group_id": "group1",
                        "user_id": "2abf89cffb31473a9948268fde9e1c3f",
                        "user_info": "userinfo2",
                        "score": 66.586112976074
                    }
                ]
            },
            {
                "face_token": "fde61e9c074f48cf2bbb319e42634f41",
                "location": {
                    "left": 219.4467773,
                    "top": 104.7486954,
                    "width": 81,
                    "height": 77,
                    "rotation": 3
                },
                "user_list": [
                    {
                        "group_id": "group1",
                        "user_id": "088717532b094c3990755e91250adf7d",
                        "user_info": "userinfo",
                        "score": 65.154159545898
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}

人脸注册

用于从人脸库中新增用户，可以设定多个用户所在组，及组内用户的人脸图片，

典型应用场景：构建您的人脸库，如会员人脸注册，已有用户补全人脸信息等。

人脸库、用户组、用户、用户下的人脸层级关系如下所示：

|- 人脸库
   |- 用户组一
      |- 用户01
         |- 人脸
      |- 用户02
         |- 人脸
         |- 人脸
         ....
       ....
   |- 用户组二
   |- 用户组三
   |- 用户组四
   ....

关于人脸库的设置限制

每个appid对应一个人脸库，且不同appid之间，人脸库互不相通；
每个人脸库下，可以创建多个用户组，用户组（group）数量没有限制；
每个用户组（group）下，可添加最多无限张人脸，无限个uid；
每个用户（uid）所能注册的最大人脸数量20个；

为了保证识别效果，请控制注册人脸的质量（通过/detect人脸检测接口判断），具体参数可详见下表所示：

质量判断

可通过人脸检测接口，基于以下字段和对应阈值，进行质量检测的判断，以保证人脸质量符合后续业务操作要求。

指标	字段与解释	推荐数值界限
遮挡范围	occlusion（0~1），0为无遮挡，1是完全遮挡含有多个具体子字段，表示脸部多个部位通常用作判断头发、墨镜、口罩等遮挡	left_eye : 0.6, #左眼被遮挡的阈值 right_eye : 0.6, #右眼被遮挡的阈值 nose : 0.7, #鼻子被遮挡的阈值 mouth : 0.7, #嘴巴被遮挡的阈值 left_check : 0.8, #左脸颊被遮挡的阈值 right_check : 0.8, #右脸颊被遮挡的阈值 chin_contour : 0.6, #下巴被遮挡阈值
模糊度范围	Blur（0~1），0是最清晰，1是最模糊	小于0.7
光照范围	illumination（0~255）脸部光照的灰度值，0表示光照不好以及对应客户端SDK中，YUV的Y分量	大于40
姿态角度	Pitch：三维旋转之俯仰角度[-90(上), 90(下)] Roll：平面内旋转角[-180(逆时针), 180(顺时针)] Yaw：三维旋转之左右旋转角[-90(左), 90(右)]	分别小于20度
人脸完整度	completeness（0或1），0为人脸溢出图像边界，1为人脸都在图像边界内	视业务逻辑判断
人脸大小	人脸部分的大小建议长宽像素值范围：8080~200200	人脸部分不小于*100100**像素

var image = "取决于image_type参数，传入BASE64字符串或URL字符串或FACE_TOKEN字符串";

var imageType = "BASE64";

var groupId = "group1";

var userId = "user1";

// 调用人脸注册
client.addUser(image, imageType, groupId, userId).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

// 如果有可选参数
var options = {};
options["user_info"] = "user's info";
options["quality_control"] = "NORMAL";
options["liveness_control"] = "LOW";
options["action_type"] = "REPLACE";

// 带参数调用人脸注册
client.addUser(image, imageType, groupId, userId, options).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});;

人脸注册请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	默认值	说明
image	是	string		图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断。注：组内每个uid下的人脸图片数目上限为20张
image_type	是	string		图片类型 BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个
group_id	是	string		用户组id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
user_id	是	string		用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
user_info	否	string		用户资料，长度限制256B
quality_control	否	string	NONE	图片质量控制 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 NONE
liveness_control	否	string	NONE	活体检测控制 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NONE
action_type	否	string	APPEND	操作方式 APPEND: 当user_id在库中已经存在时，对此user_id重复注册时，新注册的图片默认会追加到该user_id下,REPLACE : 当对此user_id重复注册时,则会用新图替换库中该user_id下所有图片,默认使用APPEND

人脸注册返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
log_id	是	uint64	请求标识码，随机数，唯一
face_token	是	string	人脸图片的唯一标识
location	是	array	人脸在图片中的位置
+left	是	double	人脸区域离左边界的距离
+top	是	double	人脸区域离上边界的距离
+width	是	double	人脸区域的宽度
+height	是	double	人脸区域的高度
+rotation	是	int64	人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角，[-180,180]

人脸注册返回示例

{
  "face_token": "2fa64a88a9d5118916f9a303782a97d3",
  "location": {
      "left": 117,
      "top": 131,
      "width": 172,
      "height": 170,
      "rotation": 4
  }
}

人脸更新

用于对人脸库中指定用户，更新其下的人脸图像。

说明：针对一个uid执行更新操作，新上传的人脸图像将覆盖此uid原有所有图像。

var image = "取决于image_type参数，传入BASE64字符串或URL字符串或FACE_TOKEN字符串";

var imageType = "BASE64";

var groupId = "group1";

var userId = "user1";

// 调用人脸更新
client.updateUser(image, imageType, groupId, userId).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

// 如果有可选参数
var options = {};
options["user_info"] = "user's info";
options["quality_control"] = "NORMAL";
options["liveness_control"] = "LOW";
options["action_type"] = "REPLACE";

// 带参数调用人脸更新
client.updateUser(image, imageType, groupId, userId, options).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});;

人脸更新请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	默认值	说明
image	是	string		图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断
image_type	是	string		图片类型 BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个
group_id	是	string		更新指定groupid下uid对应的信息
user_id	是	string		用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
user_info	否	string		用户资料，长度限制256B
quality_control	否	string	NONE	图片质量控制 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 NONE
liveness_control	否	string	NONE	活体检测控制 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NONE
action_type	否	string	UPDATE	操作方式 UPDATE: 当user_id在库中已经存在时，对此user_id重复注册时，新注册的图片默认会追加到该user_id下,REPLACE : 当对此user_id重复注册时,则会用新图替换库中该user_id下所有图片,默认使用UPDATE

人脸更新返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
log_id	是	uint64	请求标识码，随机数，唯一
face_token	是	string	人脸图片的唯一标识
location	是	array	人脸在图片中的位置
+left	是	double	人脸区域离左边界的距离
+top	是	double	人脸区域离上边界的距离
+width	是	double	人脸区域的宽度
+height	是	double	人脸区域的高度
+rotation	是	int64	人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角，[-180,180]

人脸更新返回示例

{
  "face_token": "2fa64a88a9d5118916f9a303782a97d3",
  "location": {
      "left": 117,
      "top": 131,
      "width": 172,
      "height": 170,
      "rotation": 4
  }
}

人脸删除

用于从人脸库中删除一个用户。

人脸删除注意事项：

删除的内容，包括用户所有图像和身份信息；
如果一个uid存在于多个用户组内，将会同时将从各个组中把用户删除
如果指定了group_id，则只删除此group下的uid相关信息

var userId = "user1";

var groupId = "group1";

var faceToken = "face_token_23123";

// 调用人脸删除
client.faceDelete(userId, groupId, faceToken).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

人脸删除请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	说明
user_id	是	string	用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
group_id	是	string	用户组id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
face_token	是	string	需要删除的人脸图片token，（由数字、字母、下划线组成）长度限制64B

人脸删除返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	请求唯一标识码，随机数

人脸删除返回示例

// 删除成功
{
  "error_code": 0,
  "log_id": 73473737,
}
// 删除发生错误
{
  "error_code": 223106,
  "log_id": 1382953199,
  "error_msg": "face is not exist"
}

用户信息查询

获取人脸库中某个用户的信息(user_info信息和用户所属的组)。

var userId = "user1";

var groupId = "group1";

// 调用用户信息查询
client.getUser(userId, groupId).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

用户信息查询请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	说明
user_id	是	string	用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
group_id	是	string	用户组id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B

用户信息查询返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
log_id	是	uint64	请求标识码，随机数，唯一
user_list	是	array	查询到的用户列表
+user_info	是	string	用户资料，被查询用户的资料
+group_id	是	string	用户组id，被查询用户的所在组

用户信息查询返回示例

{
  "user_list": [
      {
          "user_info": "user info ...",
          "group_id": "gid1"
      },
      {
          "user_info": "user info2 ...",
          "group_id": "gid2"
      }
  ]
}

获取用户人脸列表

用于获取一个用户的全部人脸列表。

var userId = "user1";

var groupId = "group1";

// 调用获取用户人脸列表
client.faceGetlist(userId, groupId).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

获取用户人脸列表请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	说明
user_id	是	string	用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
group_id	是	string	用户组id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B

获取用户人脸列表返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
log_id	是	uint64	请求标识码，随机数，唯一
face_list	是	array	人脸列表
+face_token	是	string	人脸图片的唯一标识
+ctime	是	string	人脸创建时间

获取用户人脸列表返回示例

{
  "face_list": [
      {
          "face_token": "fid1",
          "ctime": "2018-01-01 00:00:00"
      },
      {
          "face_token": "fid2",
          "ctime": "2018-01-01 10:00:00"
      }
  ]
}

获取用户列表

用于查询指定用户组中的用户列表。

var groupId = "group1";

// 调用获取用户列表
client.getGroupUsers(groupId).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

// 如果有可选参数
var options = {};
options["start"] = "0";
options["length"] = "50";

// 带参数调用获取用户列表
client.getGroupUsers(groupId, options).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});;

获取用户列表请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	默认值	说明
group_id	是	string		用户组id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
start	否	string	0	默认值0，起始序号
length	否	string	100	返回数量，默认值100，最大值1000

获取用户列表返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
user_id_list	是	array	用户ID列表

获取用户列表返回示例

{
  "user_id_list": [
      "uid1",
      "uid2"
  ]
}

复制用户

用于将已经存在于人脸库中的用户复制到一个新的组。

var userId = "user1";

// 调用复制用户
client.userCopy(userId).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

// 如果有可选参数
var options = {};
options["src_group_id"] = "11111";
options["dst_group_id"] = "222222";

// 带参数调用复制用户
client.userCopy(userId, options).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});;

复制用户请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	说明
user_id	是	string	用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
src_group_id	否	string	从指定组里复制信息
dst_group_id	否	string	需要添加用户的组id

复制用户返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
log_id	是	id	log_id

复制用户返回示例

// 正确返回值
{
   "error_code": 0,
  "log_id": 3314921889,
}
// 发生错误时返回值
{
  "error_code": 216100,
  "log_id": 3111284097,
  "error_msg": "already add"
}

删除用户

用于将用户从某个组中删除。

var groupId = "group1";

var userId = "user1";

// 调用删除用户
client.deleteUser(groupId, userId).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

删除用户请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	说明
group_id	是	string	用户组id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B
user_id	是	string	用户id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B

删除用户返回数据参数详情

字段	是否必选	类型	说明
log_id	是	uint64	请求唯一标识码，随机数

删除用户返回示例

// 正确返回值
{

  "error_code": 0,
  "log_id": 3314921889,
}
// 发生错误时返回值
{
  "error_code":  223103,
  "log_id": 815967402,
  "error_msg": "user is not exist"
}

创建用户组

用于创建一个空的用户组，如果用户组已存在则返回错误。

var groupId = "group1";

// 调用创建用户组
client.groupAdd(groupId).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

创建用户组请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	说明
group_id	是	string	用户组id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B

创建用户组返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
log_id	是	uint64	请求标识码，随机数，唯一

创建用户组返回示例

{

  "error_code": 0,
  "log_id": 3314921889,
}
// 发生错误时返回值
{
  "error_code":  223101,
  "log_id": 815967402,
  "error_msg": " group is already exist"
}

删除用户组

删除用户组下所有的用户及人脸，如果组不存在则返回错误。

var groupId = "group1";

// 调用删除用户组
client.groupDelete(groupId).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

删除用户组请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	说明
group_id	是	string	用户组id（由数字、字母、下划线组成），长度限制128B

删除用户组返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
log_id	是	uint64	请求标识码，随机数，唯一

删除用户组返回示例

// 正确返回值
{

  "error_code":0,
  "log_id": 3314921889,
}
// 发生错误时返回值
{
  "error_code": 223100,
  "log_id": 815967402,
  "error_msg": " group is not exist"
}

组列表查询

用于查询用户组的列表。

// 调用组列表查询
client.getGrouplist().then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

// 如果有可选参数
var options = {};
options["start"] = "0";
options["length"] = "50";

// 带参数调用组列表查询
client.getGrouplist(, options).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});;

组列表查询请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	默认值	说明
start	否	string	0	默认值0，起始序号
length	否	string	100	返回数量，默认值100，最大值1000

组列表查询返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
group_id_list	是	array	group

组列表查询返回示例

{
    "group_id_list": [
        "gid1",
        "gid2"
    ]
}

身份验证

质量检测（可选）活体检测（可选）公安验证（必选）

var image = "取决于image_type参数，传入BASE64字符串或URL字符串或FACE_TOKEN字符串";

var imageType = "BASE64";

var idCardNumber = "110233112299822211";

var name = "张三";

// 调用身份验证
client.personVerify(image, imageType, idCardNumber, name).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

// 如果有可选参数
var options = {};
options["quality_control"] = "NORMAL";
options["liveness_control"] = "LOW";

// 带参数调用身份验证
client.personVerify(image, imageType, idCardNumber, name, options).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});;

身份验证请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	默认值	说明
image	是	string		图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断
image_type	是	string		图片类型 BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个
id_card_number	是	string		身份证号（真实身份证号号码）
name	是	string		utf8，姓名（真实姓名，和身份证号匹配）
quality_control	否	string	NONE	图片质量控制 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 NONE
liveness_control	否	string	NONE	活体检测控制 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NONE

身份验证返回数据参数详情

参数	必须	类型	说明
log_id	是	uint64	日志id
score	是	float	与公安小图相似度可能性，用于验证生活照与公安小图是否为同一人，有正常分数时为[0~1]，推荐阈值0.8，超过即判断为同一人

身份验证返回示例

{
  "score": 44.3,
}

语音校验码接口

此接口主要用于生成随机码，用于视频的语音识别校验使用，以判断视频的即时性，而非事先录制的，提升作弊的难度。

// 调用语音校验码接口
client.videoSessioncode().then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

// 如果有可选参数
var options = {};
options["appid"] = "223245";

// 带参数调用语音校验码接口
client.videoSessioncode(, options).then(function(result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});;

语音校验码接口请求参数详情

参数名称	是否必选	类型	说明
appid	否	string	百度云创建应用时的唯一标识ID

语音校验码接口返回数据参数详情

字段	必选	类型	说明
session_id	是	string	语音校验码会话id
code	是	string	语音验证码，数字形式，3~6位数字

语音校验码接口返回示例

{
  "err_no": 0,
  "err_msg": "SUCCESS",
  "result": {
    "session_id": "S59faeeebb9111890355690",
    "code": "9940"
  },
  "timestamp": 1509617387,
  "cached": 0,
  "serverlogid": "0587756642"
}

在线活体检测

接口能力

人脸基础信息：包括人脸框位置，人脸空间旋转角度，人脸置信度等信息。
人脸质量检测：判断人脸的遮挡、光照、模糊度、完整度等质量信息。可用于判断上传的人脸是否符合标准。
基于图片的活体检测：基于单张图片，判断图片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）。此能力可用于H5场景下的一些人脸采集场景中，增加人脸注册的安全性和真实性。

client.faceverify([{
        image: new Buffer(fs.readFileSync('./assets/face/sample.jpg')).toString('base64'),
        image_type: 'BASE64'
    },{
        image: new Buffer(fs.readFileSync('./assets/face/sample.jpg')).toString('base64'),
        image_type: 'BASE64'
    }]).then(function (result) {
    console.log('<faceverify>: ' + JSON.stringify(result));
});

请求参数

参数	是否必选	类型	说明
image	是	string	图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断；可以上传同一个用户的1张、3张或8张图片来进行活体判断，注：后端会选择每组照片中的最高分数作为整体分数。
image_type	是	string	图片类型 BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M； URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)； FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个。
face_field	否	string	包括age,beauty,expression,faceshape,gender,glasses,landmark,quality,facetype信息，逗号分隔，默认只返回face_token、活体数、人脸框、概率和旋转角度

返回参数

参数	类型	是否必须	说明
face_liveness	是	float	活体分数值
thresholds	是	array	由服务端返回最新的阈值数据（随着模型的优化，阈值可能会变化），将此参数与返回的face_liveness进行比较，可以作为活体判断的依据。 frr_1e-4：万分之一误识率的阈值；frr_1e-3：千分之一误识率的阈值；frr_1e-2：百分之一误识率的阈值。误识率越低，准确率越高，相应的拒绝率也越高
face_list	是	array	每张图片的详细信息描述，如果只上传一张图片，则只返回一个结果。
+face_token	是	string	人脸图片的唯一标识
+location	是	array	人脸在图片中的位置
++left	是	double	人脸区域离左边界的距离
++top	是	double	人脸区域离上边界的距离
++width	是	double	人脸区域的宽度
++height	是	double	人脸区域的高度
++rotation	是	int64	人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角，[-180,180]
+face_probability	是	double	人脸置信度，范围【0~1】，代表这是一张人脸的概率，0最小、1最大。
+angel	是	array	人脸旋转角度参数
++yaw	是	double	三维旋转之左右旋转角[-90(左), 90(右)]
++pitch	是	double	三维旋转之俯仰角度[-90(上), 90(下)]
++roll	是	double	平面内旋转角[-180(逆时针), 180(顺时针)]
+age	否	double	年龄，当face_field包含age时返回
+beauty	否	int64	美丑打分，范围0-100，越大表示越美。当face_fields包含beauty时返回
+expression	否	array	表情，当 face_field包含expression时返回
++type	否	string	none:不笑；smile:微笑；laugh:大笑
++probability	否	double	表情置信度，范围【0~1】，0最小、1最大。
+face_shape	否	array	脸型，当face_field包含faceshape时返回
++type	否	double	square: 正方形 triangle:三角形 oval: 椭圆 heart: 心形 round: 圆形
++probability	否	double	置信度，范围【0~1】，代表这是人脸形状判断正确的概率，0最小、1最大。
+gender	否	array	性别，face_field包含gender时返回
++type	否	string	male:男性 female:女性
++probability	否	double	性别置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
+glasses	否	array	是否带眼镜，face_field包含glasses时返回
++type	否	string	none:无眼镜，common:普通眼镜，sun:墨镜
++probability	否	double	眼镜置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
+face_type	否	array	真实人脸/卡通人脸 face_field包含facetype时返回
++type	否	string	human: 真实人脸 cartoon: 卡通人脸
++probability	否	double	人脸类型判断正确的置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
+landmark	否	array	4个关键点位置，左眼中心、右眼中心、鼻尖、嘴中心。face_field包含landmark时返回
+landmark72	否	array	72个特征点位置 face_field包含landmark时返回
+quality	否	array	人脸质量信息。face_field包含quality时返回
++occlusion	否	array	人脸各部分遮挡的概率，范围[0~1]，0表示完整，1表示不完整
+++left_eye	否	double	左眼遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++right_eye	否	double	右眼遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++nose	否	double	鼻子遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++mouth	否	double	嘴巴遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++left_cheek	否	double	左脸颊遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++right_cheek	否	double	右脸颊遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++chin	否	double	下巴遮挡比例，，[0-1] ， 1表示完全遮挡
++blur	否	double	人脸模糊程度，范围[0~1]，0表示清晰，1表示模糊
++illumination	否	double	取值范围在[0~255], 表示脸部区域的光照程度越大表示光照越好
++completeness	否	int64	人脸完整度，0或1, 0为人脸溢出图像边界，1为人脸都在图像边界内
+parsing_info	否	string	人脸分层结果结果数据是使用gzip压缩后再base64编码使用前需base64解码后再解压缩原数据格式为string 形如0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,…

返回示例

{
  "thresholds": {
      "frr_1e-4": 0.05,  //万分之一误拒率的阈值
      "frr_1e-3": 0.3,   //千分之一误拒率的阈值
      "frr_1e-2": 0.9    //百分之一误拒率的阈值
  },
  "face_liveness": 0.05532243927,
  "face_list": [
      {
          "face_token": "df46f7c7db4aa09a093c26fb8d1a8d44",
          "location": {
              "left": 328.9026489,
              "top": 97.16340637,
              "width": 162,
              "height": 154,
              "rotation": 32
          },
          "face_probability": 1,
          "angle": {
              "yaw": 10.16196251,
              "pitch": 2.244354248,
              "roll": 33.82199097
          },
          "liveness": {
              "faceliveness": 0.004187555984,
              "livemapscore": 0.04492170034
          },
          "age": 23,
          "beauty": 20.23693275
      },
      {
          "face_token": "901d2c64274fccd687d311a6e6110a01",
          "location": {
              "left": 411.4876404,
              "top": 166.3593445,
              "width": 329,
              "height": 308,
              "rotation": 45
          },
          "face_probability": 0.9194830656,
          "angle": {
              "yaw": -1.716423035,
              "pitch": 7.344647408,
              "roll": 45.79914856
          },
          "liveness": {
              "faceliveness": 0.0001665892196,
              "livemapscore": 0.001787073661
          },
          "age": 23,
          "beauty": 12.6438179
      },
      {
          "face_token": "7d57e36981c48b4946eb97c8d838b02a",
          "location": {
              "left": 161.4559937,
              "top": 199.8726501,
              "width": 218,
              "height": 201,
              "rotation": -1
          },
          "face_probability": 1,
          "angle": {
              "yaw": -8.187754631,
              "pitch": 6.973727226,
              "roll": -1.25429821
          },
          "liveness": {
              "faceliveness": 0.02942637168,
              "livemapscore": 0.05532243927
          },
          "age": 23,
          "beauty": 8.20657444
      }
  ]
  }

人脸对比

接口能力

两张人脸图片相似度对比：比对两张图片中人脸的相似度，并返回相似度分值；
多种图片类型：支持生活照、证件照、身份证芯片照、带网纹照四种类型的人脸对比；
活体检测：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。）；
质量检测：返回模糊、光照等质量检测信息，用于辅助判断图片是否符合识别要求；

业务应用

用于比对多张图片中的人脸相似度并返回两两比对的得分，可用于判断两张脸是否是同一人的可能性大小。

典型应用场景：如人证合一验证，用户认证等，可与您现有的人脸库进行比对验证。

client.match([{
        image: new Buffer(fs.readFileSync('./assets/face/sample.jpg')).toString('base64'),
        image_type: 'BASE64'
    },{
        image: new Buffer(fs.readFileSync('./assets/face/sample.jpg')).toString('base64'),
        image_type: 'BASE64'
    }]).then(function (result) {
    console.log('<match>: ' + JSON.stringify(result));
});

请求参数

参数	必选	类型	说明
image	是	string	图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断。两张图片通过json格式上传，格式参考表格下方示例
image_type	是	string	图片类型 BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M；URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)；FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个。
face_type	否	string	人脸的类型 LIVE表示生活照：通常为手机、相机拍摄的人像图片、或从网络获取的人像图片等，IDCARD表示身份证芯片照：二代身份证内置芯片中的人像照片， WATERMARK表示带水印证件照：一般为带水印的小图，如公安网小图 CERT表示证件照片：如拍摄的身份证、工卡、护照、学生证等证件图片默认LIVE
quality_control	否	string	图片质量控制 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 NONE
liveness_control	否	string	活体检测控制 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NONE

返回参数

参数名	必选	类型	说明
score	是	float	人脸相似度得分
face_list	是	array	人脸信息列表
+face_token	是	string	人脸的唯一标志

返回示例

{
    "score": 44.3,
    "face_list": [  //返回的顺序与传入的顺序保持一致
        {
            "face_token": "fid1"
        },
        {
            "face_token": "fid2"
        }
    ]
}

人脸实名认证V4

能力介绍

1. 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）：当配合增强级采集SDK、增强级安全加固采集SDK、金融级采集SDK、金融级安全加固采集SDK版本使用，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）：基于姓名和身份证号，调取公安权威数据源人脸图，将当前获取的人脸图片，与公安数据源人脸图进行对比，得出比对分数，并基于此进行业务判断是否为同一人。由于公安数据源人脸图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。

2. 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。

3. 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。

// 必填参数
var idCardNumber = '';
var name = '';
var image = '';

// 选填参数
var options = {};
options["xxx"] = "xxx";

// 调用接口
client.faceMingJingVerify(idCardNumber, name, image, options).then(function (result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

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19201080)，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 URL : 图片的 URL FACE_TOKEN : 人脸标识默认 BASE64

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
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"
    ]
}

人脸比对V4

能力介绍

1. 接口能力

两张人脸图片相似度对比：对比两张图片中人脸的相似度，并返回相似度分值；
多种图片类型：支持生活照、证件照、身份证芯片照、带网纹照四种类型的人脸对比；
活体检测控制：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。）；
质量检测控制：分析图片的中人脸的模糊度、角度、光照强度等特征，判断图片质量；
图片加密及风控：配合增强级、金融级采集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；

2. 业务应用

用于对比多张图片中的人脸相似度并返回两两对比的得分，可用于判断两张脸是否是同一人的可能性大小。
典型应用场景：如人证合一验证，用户认证等，可与您现有的人脸库进行对比验证。

// 必填参数
var image = '';
var imageType = '';
var registerImage = '';
var registerImageType = '';

// 选填参数
var options = {};
options["xxx"] = "xxx";

// 调用接口
client.faceMingJingMatch(image, imageType, registerImage, registerImageType, options).then(function (result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

请求参数

参数	必选	类型	说明
app	否	string	APP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SDK使用，人脸图片未进行加密处理 lite：配合5.2版本SDK使用
skey	否	string	使用5.2版本SDK请求时必填从SDK获取的密钥信息
x_device_id	否	string	使用5.2版本SDK请求时必填从SDK获取的密钥信息
data	否	string	使用5.2版本SDK请求时必填 SDK输出的加密数据
image	是	string	图片信息(数据大小应小于10M 分辨率应小于19201080)，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	是	string	图片类型 BASE64 : 图片的base64值 URL : 图片的URL FACE_TOKEN : 人脸标识默认 BASE64
face_type	否	string	人脸的类型 LIVE：表示生活照：通常为手机、相机拍摄的人像图片、或从网络获取的人像图片等 IDCARD：表示身份证芯片照：二代身份证内置芯片中的人像照片 WATERMARK：表示带水印证件照：一般为带水印的小图，如公安网小图 CERT：表示证件照片：如拍摄的身份证、工卡、护照、学生证等证件图片 INFRARED 表示红外照片：使用红外相机拍摄的照片默认LIVE
quality_control	否	string	质量控制 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NONE
liveness_control	否	string	活体控制 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NONE
register_image	是	string	图片信息(总数据大小应小于10M)，图片上传方式根据image_type来判断。本图片特指客户服务器上传图片，非加密图片Base64值
register_image_type	是	string	图片类型 BASE64 : 图片的base64值 URL : 图片的 URL FACE_TOKEN : 人脸标识默认 BASE64
register_face_type	否	string	人脸的类型
register_quality_control	否	string	图片质量控制 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 NONE 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示质量检测失败
register_liveness_control	否	string	活体检测控制 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 NONE 若活体检测结果不满足要求，则返回结果中会提示活体检测失败
face_sort_type	否	int	人脸检测排序类型 0:代表检测出的人脸按照人脸面积从大到小排列 1:代表检测出的人脸按照距离图片中心从近到远排列默认为0

返回参数

参数名	类型	说明
log_id	number	调用的日志id
result	jsonObject	认证返回的结果
+ score	number	人脸相似度得分，推荐阈值80分
+ face_list	jsonArray	人脸信息列表
++ face_token	string	人脸标志
dec_image	string	APP场景传入加密图片时，该项返回解密后的图片
risk_level	string	风控返回参数，只有在 risk_identify 为 true 时才返回，判断设备是否发生过风险行为来判断风险级别，取值（数值有高到低）： 1 – 高危 2 – 嫌疑 3 – 普通 4 – 正常
risk_tag	jsonArray	风控返回参数，只有在 risk_identify 为 true 时才返回，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
risk_warn_code	number	风控返回参数，只有在 risk_identify 为 true 时才返回，只有在风控服务异常的时候才返回这个字段

返回示例

  {
    "log_id": 1370585066551377920,
    "result": {
        "score": 99.06919861,
        "face_list": [
            {
                "face_token": "549f9f1d1c7ec8c86931540b1939e8ed"
            },
            {
                "face_token": "1a319460ef89e8d27fb59062a28dbad7"
            }
        ]
    },
    "dec_image": "/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD",
    "risk_level": "3",
    "risk_tag": [
        "空"
    ]
}

在线图片活体V4

能力介绍

1. 接口能力

人脸基础信息：包括人脸框位置，人脸空间旋转角度，人脸置信度等信息。
人脸质量检测：判断人脸的遮挡、光照、模糊度、完整度等质量信息。可用于判断上传的人脸是否符合标准。
基于图片的活体检测：基于单张图片，判断图片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）以及是否为合成图攻击。此能力可用于H5场景下的一些人脸采集场景中，增加人脸注册的安全性和真实性。
图片加密及风控：配合采集SDK5.0版本使用，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；

// 必填参数
var sdkVersion = '';

// 选填参数
var options = {};
options["xxx"] = "xxx";

// 调用接口
client.onlinePictureLiveV4(sdkVersion, options).then(function (result) {
    console.log(JSON.stringify(result));
}).catch(function(err) {
    // 如果发生网络错误
    console.log(err);
});

请求参数

参数	是否必选	类型	说明
sdk_version	是	string	1 ：非加密图片，适用于4.1/4.1.5版本SDK、H5场景或纯服务端场景 4：适用于5.2版本SDK
face_field	否	string	包括age,beauty,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,quality,face_type,spoofing信息，逗号分隔，默认只返回face_token、活体数、人脸框、概率和旋转角度
option	否	string	场景信息，程序会视不同的场景选用相对应的模型。当前支持的场景有COMMON(通用场景)，GATE(闸机场景)，FINANCE(金融场景)，LOGISTICS(物流场景)，INTERNET(泛互联网场景), 默认使用COMMON 。注意：如果请求参数中存在多个option值时，则取第一个option的值，同时除通用场景外的其他场景需要联系工作人员对您所使用的appid进行配置
app	否	string	端类型 ios / android 5.2版本SDK必传该项
s_key	否	string	端上提供的用于解密图片的skey 5.2版本SDK必传该项
device_id	否	string	端上提供的用于解密图片的deviceId 5.2版本SDK必传该项
data	否	string	端上提供的加密后的图片数组 5.2版本SDK必传该项
image_list	否	array	图片BASE64数组 4.1/4.1.5版本SDK、H5场景或纯服务端场景必填

返回参数

参数	是否必须	类型	说明
log_id	是	string	日志id
error_code	是	int	错误码状态，若为0则表示认证成功
error_msg	是	string	错误码说明，若为 success 则表示认证成功
result	是	object	活体结果
+face_liveness	是	float	活体分数值
+thresholds	是	array	由服务端返回最新的阈值数据（随着模型的优化，阈值可能会变化），将此参数与返回的face_liveness进行比较，可以作为活体判断的依据。 frr_1e-4：万分之一误识率的阈值； frr_1e-3：千分之一误识率的阈值； frr_1e-2：百分之一误识率的阈值。误识率越低，准确率越高，相应的拒绝率也越高
+face_list	是	array	每张图片的详细信息描述，如果只上传一张图片，则只返回一个结果。
++face_token	是	string	人脸图片的唯一标识
++location	是	array	人脸在图片中的位置
+++left	是	double	人脸区域离左边界的距离
+++top	是	double	人脸区域离上边界的距离
+++width	是	double	人脸区域的宽度
+++height	是	double	人脸区域的高度
+++rotation	是	int64	人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角，[-180,180]
++face_probability	是	double	人脸置信度，范围【0~1】，代表这是一张人脸的概率，0最小、1最大。
++angel	是	array	人脸旋转角度参数
+++yaw	是	double	三维旋转之左右旋转角[-90(左), 90(右)]
+++pitch	是	double	三维旋转之俯仰角度[-90(上), 90(下)]
+++roll	是	double	平面内旋转角[-180(逆时针), 180(顺时针)]
++age	否	double	年龄，当face_field包含age时返回
++expression	否	array	表情，当 face_field包含expression时返回
+++type	否	string	none:不笑；smile:微笑；laugh:大笑
+++probability	否	double	表情置信度，范围【0~1】，0最小、1最大。
++face_shape	否	array	脸型，当face_field包含face_shape时返回
+++type	否	double	square: 正方形 triangle:三角形 oval: 椭圆 heart: 心形 round: 圆形
+++probability	否	double	置信度，范围【0~1】，代表这是人脸形状判断正确的概率，0最小、1最大。
++gender	否	array	性别，face_field包含gender时返回
+++type	否	string	male:男性 female:女性
+++probability	否	double	性别置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
++glasses	否	array	是否带眼镜，face_field包含glasses时返回
++type	否	string	none:无眼镜，common:普通眼镜，sun:墨镜
+++probability	否	double	眼镜置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
++face_type	否	array	真实人脸/卡通人脸 face_field包含face_type时返回
+++type	否	string	human: 真实人脸 cartoon: 卡通人脸
+++probability	否	double	人脸类型判断正确的置信度，范围【0~1】，0代表概率最小、1代表最大。
++landmark	否	array	4个关键点位置，左眼中心、右眼中心、鼻尖、嘴中心。face_field包含landmark时返回
++landmark72	否	array	72个特征点位置 face_field包含landmark时返回
++quality	否	array	人脸质量信息。face_field包含quality时返回
+++occlusion	否	array	人脸各部分遮挡的概率，范围[0~1]，0表示完整，1表示不完整
++++left_eye	否	double	左眼遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
++++right_eye	否	double	右眼遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
++++nose	否	double	鼻子遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
++++mouth	否	double	嘴巴遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
++++left_cheek	否	double	左脸颊遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
++++right_cheek	否	double	右脸颊遮挡比例，[0-1] ， 1表示完全遮挡
++++chin	否	double	下巴遮挡比例，，[0-1] ， 1表示完全遮挡
+++blur	否	double	人脸模糊程度，范围[0~1]，0表示清晰，1表示模糊
+++illumination	否	double	取值范围在[0~255], 表示脸部区域的光照程度越大表示光照越好
+++completeness	否	int64	人脸完整度，0或1, 0为人脸溢出图像边界，1为人脸都在图像边界内
++spoofing	否	double	合成图打分判断图片是否为合成图 face_field包含时返回spoofing
risk_level	否	string	判断设备是否发生过风险行为来判断风险级别，取值（数值有高到低）：1 – 高危 2 – 嫌疑 3 – 普通 4 – 正常
risk_tag	否	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
dec_image	否	array	非安全加固增强级采集sdk、非安全加固金融级采集sdk、安全加固增强级采集sdk、安全加固金融级采集sdk会返回解密后的原图

返回示例

{
    "result": {
        "thresholds": {
            "frr_1e-3": 0.3,
            "frr_1e-2": 0.9,
            "frr_1e-4": 0.05
        },
        "face_liveness": 0.1976952702,
        "face_list": [
            {
                "liveness": {
                    "livemapscore": 0.1976952702
                },
                "angle": {
                    "roll": 0.31,
                    "pitch": -2.07,
                    "yaw": 0.85
                },
                "face_token": "abd1b4ce743099336cfed40193ff4944",
                "location": {
                    "top": 161.74,
                    "left": 79.04,
                    "rotation": 1,
                    "width": 318,
                    "height": 333
                },
                "face_probability": 1
            },
            {
                "liveness": {
                    "livemapscore": 0.1976952702
                },
                "angle": {
                    "roll": 0.31,
                    "pitch": -2.07,
                    "yaw": 0.85
                },
                "face_token": "abd1b4ce743099336cfed40193ff4944",
                "location": {
                    "top": 161.74,
                    "left": 79.04,
                    "rotation": 1,
                    "width": 318,
                    "height": 333
                },
                "face_probability": 1
            },
            {
                "liveness": {
                    "livemapscore": 0.1976952702
                },
                "angle": {
                    "roll": 0.31,
                    "pitch": -2.07,
                    "yaw": 0.85
                },
                "face_token": "abd1b4ce743099336cfed40193ff4944",
                "location": {
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                    "left": 79.04,
                    "rotation": 1,
                    "width": 318,
                    "height": 333
                },
                "face_probability": 1
            },
            {
                "liveness": {
                    "livemapscore": 0.1976952702
                },
                "angle": {
                    "roll": 0.31,
                    "pitch": -2.07,
                    "yaw": 0.85
                },
                "face_token": "abd1b4ce743099336cfed40193ff4944",
                "location": {
                    "top": 161.74,
                    "left": 79.04,
                    "rotation": 1,
                    "width": 318,
                    "height": 333
                },
                "face_probability": 1
            },
            {
                "liveness": {
                    "livemapscore": 0.1976952702
                },
                "angle": {
                    "roll": 0.31,
                    "pitch": -2.07,
                    "yaw": 0.85
                },
                "face_token": "abd1b4ce743099336cfed40193ff4944",
                "location": {
                    "top": 161.74,
                    "left": 79.04,
                    "rotation": 1,
                    "width": 318,
                    "height": 333
                },
                "face_probability": 1
            },
            {
                "liveness": {
                    "livemapscore": 0.1976952702
                },
                "angle": {
                    "roll": 0.31,
                    "pitch": -2.07,
                    "yaw": 0.85
                },
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                "location": {
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                    "left": 79.04,
                    "rotation": 1,
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                    "height": 333
                },
                "face_probability": 1
            },
            {
                "liveness": {
                    "livemapscore": 0.1976952702
                },
                "angle": {
                    "roll": 0.31,
                    "pitch": -2.07,
                    "yaw": 0.85
                },
                "face_token": "abd1b4ce743099336cfed40193ff4944",
                "location": {
                    "top": 161.74,
                    "left": 79.04,
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                    "height": 333
                },
                "face_probability": 1
            },
            {
                "liveness": {
                    "livemapscore": 0.1976952702
                },
                "angle": {
                    "roll": 0.31,
                    "pitch": -2.07,
                    "yaw": 0.85
                },
                "face_token": "abd1b4ce743099336cfed40193ff4944",
                "location": {
                    "top": 161.74,
                    "left": 79.04,
                    "rotation": 1,
                    "width": 318,
                    "height": 333
                },
                "face_probability": 1
            }
        ]
    },
    "risk_level": "3",
    "log_id": 1423545654699779516,
    "risk_tag": [
        "空"
    ],
    "dec_image": [
            "/9j/4AAQ..."
    ]
}

错误信息

错误返回格式

若请求错误，服务器将返回的JSON文本包含以下参数：

error_code：错误码。
error_msg：错误描述信息，帮助理解和解决发生的错误。

错误码

错误码	错误信息	描述
1	Unknown error	服务器内部错误，请再次请求，如果持续出现此类错误，请通过QQ群（860337848）或提交工单联系技术支持团队。
2	Service temporarily unavailable	服务暂不可用，请再次请求，如果持续出现此类错误，请通过QQ群（860337848）或提交工单联系技术支持团队。
3	Unsupported openapi method	调用的API不存在，请检查请求URL后重新尝试，一般为URL中有非英文字符，如“-”，可手动输入重试
4	Open api request limit reached	集群超限额，请再次请求，如果持续出现此类错误，请通过QQ群（860337848）或提交工单联系技术支持团队。
6	No permission to access data	无权限访问该用户数据，创建应用时未勾选相关接口
13	Get service token failed	获取token失败
14	IAM Certification failed	IAM 鉴权失败
15	app not exsits or create failed	应用不存在或者创建失败
17	Open api daily request limit reached	每天请求量超限额，可通过QQ群（860337848）联系群管、提交工单提升限额
18	Open api qps request limit reached	QPS超限额，可通过QQ群（860337848）联系群管、提交工单提升限额
19	Open api total request limit reached	请求总量超限额，可通过QQ群（860337848）联系群管、提交工单提升限额
100	Invalid parameter	无效的access_token参数，请检查后重新尝试
110	Access token invalid or no longer valid	access_token无效
111	Access token expired	access token过期
222001	param[] is null	必要参数未传入
222002	param[start] format error	参数格式错误
222003	param[length] format error	参数格式错误
222004	param[op_app_id_list] format error	参数格式错误
222005	param[group_id_list] format error	参数格式错误
222006	group_id format error	参数格式错误
222007	uid format error	参数格式错误
222008	face_id format error	参数格式错误
222009	quality_conf format error	参数格式错误
222010	user_info format error	参数格式错误
222011	param[uid_list] format error	参数格式错误
222012	param[op_app_id] format error	参数格式错误
222013	param[image] format error	参数格式错误
222014	param[app_id] format error	参数格式错误
222015	param[image_type] format error	参数格式错误
222016	param[max_face_num] format error	参数格式错误
222017	param[face_field] format error	参数格式错误
222018	param[user_id] format error	参数格式错误
222019	param[quality_control] format error	参数格式错误
222020	param[liveness_control] format error	参数格式错误
222021	param[max_user_num] format error	参数格式错误
222022	param[id_card_number] format error	参数格式错误
222023	param[name] format error	参数格式错误
222024	param[face_type] format error	参数格式错误
222025	param[face_token] format error	参数格式错误
222026	param[max_star_num] format error	参数格式错误
222201	network not available	服务端请求失败
222202	pic not has face	图片中没有人脸
222203	image check fail	无法解析人脸
222204	image_url_download_fail	从图片的url下载图片失败
222205	network not availablel	服务端请求失败
222206	rtse service return fail	服务端请求失败
222207	match user is not found	未找到匹配的用户
222208	the number of image is incorrect	图片的数量错误
222209	face token not exist	face token不存在
222300	add face fail	人脸图片添加失败
222301	get face fail	获取人脸图片失败
222302	system error	服务端请求失败
222303	get face fail	获取人脸图片失败
223100	group is not exist	操作的用户组不存在
223101	group is already exist	该用户组已存在
223102	user is already exist	该用户已存在
223103	user is not exist	找不到该用户
223104	group_list is too large	group_list包含组数量过多
223105	face is already exist	该人脸已存在
223106	face is not exist	该人脸不存在
223110	uid_list is too large	uid_list包含数量过多
223111	dst group is not exist	目标用户组不存在
223112	quality_conf format error	quality_conf格式不正确
223113	face is covered	人脸有被遮挡
223114	face is fuzzy	人脸模糊
223115	face light is not good	人脸光照不好
223116	incomplete face	人脸不完整
223117	app_list is too large	app_list包含app数量过多
223118	quality control error	质量控制项错误
223119	liveness control item error	活体控制项错误
223120	liveness check fail	活体检测未通过
223121	left eye is occlusion	质量检测未通过左眼遮挡程度过高
223122	right eye is occlusion	质量检测未通过右眼遮挡程度过高
223123	left cheek is occlusion	质量检测未通过左脸遮挡程度过高
223124	right cheek is occlusion	质量检测未通过右脸遮挡程度过高
223125	chin contour is occlusion	质量检测未通过下巴遮挡程度过高
223126	nose is occlusion	质量检测未通过鼻子遮挡程度过高
223127	mouth is occlusion	质量检测未通过嘴巴遮挡程度过高
222350	police picture is none or low quality	公安网图片不存在或质量过低
222351	id number and name not match or id number not exist	身份证号与姓名不匹配或该身份证号不存在
222352	name format error	身份证名字格式错误
222353	id number format error	身份证号码格式错误
222354	id number not exist	公安库里不存在此身份证号
222355	police picture not exist	身份证号码正确，公安库里没有对应的照片
222360	invalid name or id number	身份证号码或名字非法（公安网校验不通过）
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