人脸识别特征值同步接口
更新时间：2025-07-21
人脸识别特征值同步接口
人脸识别特征值同步接口可以实现人脸特征抽取和人脸库的构建。 该接口主要用于在服务端（云端）提取与人脸离线识别SDK通用的人脸特征值，通过调用该接口获取到的人脸特征值及构建的人脸库可以直接导入离线设备端作为人脸离线识别SDK的底库。
特征抽取接口
说明：该接口用于检测图片中的人脸并获得人脸位置信息及特征数据
1. 请求参数
1.1. 请求方法
HTTP方法：POST
请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v1/feature
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 |
1.2. 参数列表
| 参数 | 是否必选 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| image | 是 | string | 图片信息(数据大小应小于10M) |
| image_type | 是 | string | 图片类型: BASE64:图片的base64值 URL:图片的 URL( 下载图片时可能由于网络等原因导致下载图片时间过长) |
| platform_version | 否 | string | 平台版本（私有化部署版本）可选值有Android_4300、Android_4501、Android_5101、Android_6001、Android_60011、Android_6002、Android_6003、Android_8001、Android_8002、HiSilicon_2000、HiSilicon_2001、Windows_8001、Windows_8002 |
| version | 是 | string | 服务版本（公有云接口版本）, 当前支持【4300、4501、5101、6001、60011、6002、Android_7001、Android_7002、Android_7003、Android_905D3、Android_8001、Android_8002、Windows_8001、Windows_8002、HiSilicon_2000、HiSilicon_2001、HiSilicon_2003、HiSilicon_3000、RV1109_2000、RV1109_2001、RV1109_2003、RV1109_3000】 4300对应安卓sdk的4.3.0.1版本; 4501对应安卓sdk4.5.0.1版本; 5101对应安卓sdk5.1.0.1版本; 6001: 对应安卓/Windows 6.0通行版; 60011:对应安卓6.0通行红外照版; 6002: 对应安卓/Windows 6.0口罩版； 6003:对应安卓6.0证件照识别模型； Android_7001:对应7.0通用版RGB识别模型； Android_7002:对应7.0通用版RGB&NIR识别模型； Android_7003:对应7.0海外版RGB识别模型； Android_905D3: 对应905D3 1.0 RGB识别模型； Android_8001:对应8.0通用版RGB识别模型； Android_8002:对应8.0通用版RGB&NIR识别模型； Windows_8001:对应8.0通用版RGB识别模型； Windows_8002:对应8.0通用版RGB&NIR识别模型； HiSilicon_2000:对应海思2.0通用版RGB识别模型； HiSilicon_2001:对应海思2.0通用版RGB&NIR识别模型； HiSilicon_2003:对应海思2.0海外版RGB识别模型； HiSilicon_3000:对应HiSilicon 3.0通用版RGB识别模型 RV1109_2000:对应RV1109 2.0通用版RGB识别模型； RV1109_2001:对应RV1109 2.0通用版RGB&NIR识别模型； RV1109_2003:对应RV1109 2.0海外版RGB识别模型； RV1109_3000:对应RV1109 3.0通用版RGB识别模型 备注：只有大版本号一致才能满足不同系统版本SDK的特征值互通，例如安卓6.x和Windows 6.x，新版本安卓8.x和Windows 8.x |
| max_face_num | 否 | uint32 | 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100 |
| prob_threshold | 否 | float | 人脸检测置信度过滤阈值 范围0~1 默认值为0.5 |
| min_face_size | 否 | uint32 | 人脸大小过滤阈值 默认值为50(仅检测人脸区域宽度在50以上的人脸) |
1.3. 请求示例
Plain Text
1{
2 "image": "/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHB...",
3 "image_type": "BASE64",
4 "version": 4300
5}2.返回结果
2.1. 参数列表
| 字段 | 是否必选 | 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 字段信息见下 |
| ----------------------------- | ---- | ---- | ----------------------------------------------------------------- |
| location | 是 | array | 人脸在图片中的位置 |
| +center_x | 是 | float | 人脸区域中心点离左边界的距离 |
| +center_y | 是 | float | 人脸区域中心点离上边界的距离 |
| +width | 是 | float | 人脸区域的宽度 |
| +height | 是 | float | 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 | float | 人脸置信度，范围0-1 |
| landmark72 | 否 | array | 72个特征点位置 face_field包含landmark时返回 具体对应位置见72个关键点示意图 |
| landmark72_probability | 是 | float | 人脸置信度，范围0-1 |
| feature | 是 | string | 人脸特征信息 |
2.2. 返回示例
Plain Text
1{
2"error_code": 0,
3"error_msg": "SUCCESS",
4"log_id": 2858021767,
5"timestamp": 1586767658,
6"cached": 0,
7"result": {
8 "face_num": 1,
9 "face_list": [
10 {
11 "location": {
12 "center_x": 77.58989716,
13 "center_y": 142.822937,
14 "width": 88.65403748,
15 "height": 111.686615,
16 "rotation": 0
17 },
18 "landmark72_probability": 0.9992024302,
19 "landmark72": [
20 {
21 "x": 31.85945511,
22 "y": 134.6939392
23 },
24 {
25 "x": 34.70507431,
26 "y": 149.3773804
27 },
28 {
29 "x": 38.71540833,
30 "y": 163.9017944
31 },
32 {
33 "x": 45.37094498,
34 "y": 178.0964508
35 },
36 {
37 "x": 58.14535522,
38 "y": 190.8776245
39 },
40 {
41 "x": 73.57247925,
42 "y": 198.5220337
43 },
44 {
45 "x": 88.43057251,
46 "y": 200.3898926
47 },
48 {
49 "x": 101.6749039,
50 "y": 194.270813
51 },
52 {
53 "x": 113.2898407,
54 "y": 181.7249756
55 },
56 {
57 "x": 120.3853683,
58 "y": 167.4402008
59 },
60 {
61 "x": 122.5986481,
62 "y": 153.5954437
63 },
64 {
65 "x": 123.1974487,
66 "y": 139.8652344
67 },
68 {
69 "x": 122.687851,
70 "y": 126.2104416
71 },
72 {
73 "x": 52.40658951,
74 "y": 135.2301331
75 },
76 {
77 "x": 56.85477448,
78 "y": 132.2627563
79 },
80 {
81 "x": 61.40156555,
82 "y": 131.2002563
83 },
84 {
85 "x": 65.94801331,
86 "y": 131.8759308
87 },
88 {
89 "x": 70.11144257,
90 "y": 135.0392303
91 },
92 {
93 "x": 65.93842316,
94 "y": 135.842926
95 },
96 {
97 "x": 61.48118591,
98 "y": 136.3649902
99 },
100 {
101 "x": 56.84508896,
102 "y": 136.0989227
103 },
104 {
105 "x": 61.41680908,
106 "y": 133.6108093
107 },
108 {
109 "x": 44.35185242,
110 "y": 125.7888184
111 },
112 {
113 "x": 50.08662415,
114 "y": 120.1439972
115 },
116 {
117 "x": 57.18831635,
118 "y": 118.5079346
119 },
120 {
121 "x": 64.31583405,
122 "y": 118.9860992
123 },
124 {
125 "x": 71.02742767,
126 "y": 122.8297577
127 },
128 {
129 "x": 64.24365234,
130 "y": 123.2055359
131 },
132 {
133 "x": 57.56406403,
134 "y": 123.3519287
135 },
136 {
137 "x": 50.91134644,
138 "y": 124.1832886
139 },
140 {
141 "x": 92.80820465,
142 "y": 132.9268494
143 },
144 {
145 "x": 96.26389313,
146 "y": 128.844574
147 },
148 {
149 "x": 100.5915298,
150 "y": 127.3882294
151 },
152 {
153 "x": 105.1667709,
154 "y": 127.6879349
155 },
156 {
157 "x": 109.6202545,
158 "y": 129.9836884
159 },
160 {
161 "x": 105.8541565,
162 "y": 131.58078
163 },
164 {
165 "x": 101.5338593,
166 "y": 132.6605225
167 },
168 {
169 "x": 97.05542755,
170 "y": 132.9283447
171 },
172 {
173 "x": 100.1235352,
174 "y": 129.9213257
175 },
176 {
177 "x": 90.2924881,
178 "y": 121.1221771
179 },
180 {
181 "x": 96.0561142,
182 "y": 116.0347748
183 },
184 {
185 "x": 102.5889816,
186 "y": 114.3559265
187 },
188 {
189 "x": 109.3289413,
190 "y": 114.6903839
191 },
192 {
193 "x": 115.2678986,
194 "y": 119.429985
195 },
196 {
197 "x": 109.318779,
198 "y": 118.7310181
199 },
200 {
201 "x": 103.117363,
202 "y": 119.074173
203 },
204 {
205 "x": 96.82205963,
206 "y": 120.2095337
207 },
208 {
209 "x": 76.32652283,
210 "y": 135.2134247
211 },
212 {
213 "x": 75.47886658,
214 "y": 142.9312134
215 },
216 {
217 "x": 74.66484833,
218 "y": 150.6994934
219 },
220 {
221 "x": 71.87775421,
222 "y": 159.0964966
223 },
224 {
225 "x": 78.33350372,
226 "y": 160.4037628
227 },
228 {
229 "x": 91.78503418,
230 "y": 159.0786133
231 },
232 {
233 "x": 96.69219971,
234 "y": 156.4392853
235 },
236 {
237 "x": 92.56558228,
238 "y": 148.8883667
239 },
240 {
241 "x": 90.01399231,
242 "y": 141.4549561
243 },
244 {
245 "x": 87.45940399,
246 "y": 134.0280151
247 },
248 {
249 "x": 85.36231995,
250 "y": 155.7476807
251 },
252 {
253 "x": 66.46245575,
254 "y": 172.3835449
255 },
256 {
257 "x": 76.1668396,
258 "y": 170.0975342
259 },
260 {
261 "x": 85.70652771,
262 "y": 169.4825439
263 },
264 {
265 "x": 94.3141861,
266 "y": 168.2900391
267 },
268 {
269 "x": 102.5781555,
270 "y": 168.4827271
271 },
272 {
273 "x": 96.42169952,
274 "y": 176.848175
275 },
276 {
277 "x": 86.68830109,
278 "y": 180.6125488
279 },
280 {
281 "x": 75.61171722,
282 "y": 179.1507874
283 },
284 {
285 "x": 76.39985657,
286 "y": 172.5153046
287 },
288 {
289 "x": 85.97942352,
290 "y": 172.4254913
291 },
292 {
293 "x": 94.55542755,
294 "y": 170.6518555
295 },
296 {
297 "x": 94.6856842,
298 "y": 173.494873
299 },
300 {
301 "x": 86.11052704,
302 "y": 175.6858673
303 },
304 {
305 "x": 76.53229523,
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307 }
308 ],
309 "feature": "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",
310 "face_probability": 0.9996234179
311 }
312 ]
313}
314}3. 72个关键点示意图
