C++-SDK
简介
Hi,您好,欢迎使用百度人脸识别服务。
本文档主要针对C++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 | 0.8.1 | 人脸v3文档更新,新增N:M接口 |
2018.5.10 | 0.7.1 | 修复人脸V3接口问题 |
2018.4.28 | 0.7.0 | 全面切换为人脸V3接口 |
2018.4.9 | 0.6.0 | 新增身份验证,在线活体检测接口 |
2018.1.12 | 0.5.0 | 新增M:N多人脸识别接口 |
2017.12.21 | 0.4.0 | 更改了人脸认证,更新用户,人脸更新,组件复制用户的接口参数 |
2017.11.14 | 0.3.1 | 人脸检测接口升级到v2 |
2017.11.9 | 0.3.0 | 初始化参数修改 |
2017.10.31 | 0.1.0 | 人脸识别第一版 |
快速入门
安装人脸识别 C++ SDK
人脸识别 C++ SDK目录结构
├── base
│ ├── base.h // 请求客户端基类
│ ├── base64.h // base64加密相关类
│ ├── http.h // http请求封装类
│ └── utils.h // 工具类
└── face.h // 人脸识别 交互类
最低支持 C++ 11+
直接使用开发包步骤如下:
1.在官方网站下载C++ SDK压缩包。
2.将下载的aip-cpp-sdk-version.zip
解压, 其中文件为包含实现代码的头文件。
3.安装依赖库libcurl(需要支持https) openssl jsoncpp(>1.6.2版本,0.x版本将不被支持)。
4.编译工程时添加 C++11 支持 (gcc/clang 添加编译参数 -std=c++11), 添加第三方库链接参数 lcurl, lcrypto, ljsoncpp。
5.在源码中include face.h ,引入压缩包中的头文件以使用aip命名空间下的类和方法。
新建client
client是人脸识别的C++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。当您引入了相应头文件后就可以新建一个client对象
用户可以参考如下代码新建一个client:
#include "face.h"
// 设置APPID/AK/SK
std::string app_id = "你的 App ID";
std::string api_key = "你的 Api key";
std::string secret_key = "你的 Secret Key";
aip::Face client(app_id, api_key, secret_key);
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;
Json::Value result;
std::string 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";
std::string image_type = "BASE64";
// 调用人脸检测
result = client.detect(image, image_type, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> 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
result = client.detect(image, image_type, options);
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 | std::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 | std::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 | std::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 | std::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 | std::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 | std::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。
Json::Value result;
std::string 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";
std::string image_type = "BASE64";
std::string group_id_list = "3,2";
// 调用人脸搜索
result = client.face_search_v3(image, image_type, group_id_list, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> 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
result = client.face_search_v3(image, image_type, group_id_list, options);
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 | std::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 | std::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 | std::string | 从指定的group中进行查找 用逗号分隔,上限10个 | |
match_threshold | 否 | std::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 | std::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 | std::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 | std::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 | std::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。
Json::Value result;
std::string 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";
std::string image_type = "BASE64";
std::string group_id_list = "3,2";
// 调用人脸搜索 M:N 识别
result = client.multi_search(image, image_type, group_id_list, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> 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
result = client.multi_search(image, image_type, group_id_list, options);
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 | std::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 | std::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 | std::string | 从指定的group中进行查找 用逗号分隔,上限10个 | |
max_face_num | 否 | std::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 | std::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 | std::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 | std::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 | std::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:80*80~200*200 |
人脸部分不小于100*100像素 |
Json::Value result;
std::string 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";
std::string image_type = "BASE64";
std::string group_id = "group1";
std::string user_id = "user1";
// 调用人脸注册
result = client.user_add(image, image_type, group_id, user_id, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> 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
result = client.user_add(image, image_type, group_id, user_id, options);
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 | std::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 | std::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 | std::string | 用户组id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B | |
user_id | 是 | std::string | 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B | |
user_info | 否 | std::string | 用户资料,长度限制256B | |
quality_control | 否 | std::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 | std::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 | std::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。
Json::Value result;
std::string 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";
std::string image_type = "BASE64";
std::string group_id = "group1";
std::string user_id = "user1";
// 调用人脸更新
result = client.user_update(image, image_type, group_id, user_id, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> 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
result = client.user_update(image, image_type, group_id, user_id, options);
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 | std::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 | std::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 | std::string | 更新指定groupid下uid对应的信息 | |
user_id | 是 | std::string | 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B | |
user_info | 否 | std::string | 用户资料,长度限制256B | |
quality_control | 否 | std::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 | std::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 | std::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
Json::Value result;
std::string user_id = "user1";
std::string group_id = "group1";
std::string face_token = "face_token_23123";
// 调用人脸删除
result = client.face_delete(user_id, group_id, face_token, aip::null);
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 | std::string | 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B |
group_id | 是 | std::string | 用户组id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B |
face_token | 是 | std::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)。
Json::Value result;
std::string user_id = "user1";
std::string group_id = "group1";
// 调用用户信息查询
result = client.user_get(user_id, group_id, aip::null);
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 | std::string | 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B |
group_id | 是 | std::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。
Json::Value result;
std::string user_id = "user1";
std::string group_id = "group1";
// 调用获取用户人脸列表
result = client.face_getlist(user_id, group_id, aip::null);
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 | std::string | 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B |
group_id | 是 | std::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。
Json::Value result;
std::string group_id = "group1";
// 调用获取用户列表
result = client.group_getusers(group_id, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["start"] = "0";
options["length"] = "50";
// 带参数调用获取用户列表
result = client.group_getusers(group_id, options);
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 | std::string | 用户组id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B | |
start | 否 | std::string | 0 | 默认值0,起始序号 |
length | 否 | std::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。
Json::Value result;
std::string user_id = "user1";
// 调用复制用户
result = client.user_copy(user_id, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["src_group_id"] = "11111";
options["dst_group_id"] = "222222";
// 带参数调用复制用户
result = client.user_copy(user_id, options);
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 | std::string | 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B |
src_group_id | 否 | std::string | 从指定组里复制信息 |
dst_group_id | 否 | std::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。
Json::Value result;
std::string group_id = "group1";
std::string user_id = "user1";
// 调用删除用户
result = client.user_delete(group_id, user_id, aip::null);
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 | std::string | 用户组id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B |
user_id | 是 | std::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。
Json::Value result;
std::string group_id = "group1";
// 调用创建用户组
result = client.group_add(group_id, aip::null);
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 | std::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。
Json::Value result;
std::string group_id = "group1";
// 调用删除用户组
result = client.group_delete(group_id, aip::null);
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 | std::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。
Json::Value result;
// 调用组列表查询
result = client.group_getlist(aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["start"] = "0";
options["length"] = "50";
// 带参数调用组列表查询
result = client.group_getlist(options);
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 | std::string | 0 | 默认值0,起始序号 |
length | 否 | std::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)
Json::Value result;
std::string 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";
std::string image_type = "BASE64";
std::string id_card_number = "110233112299822211";
std::string name = "张三";
// 调用身份验证
result = client.person_verify(image, image_type, id_card_number, name, aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["quality_control"] = "NORMAL";
options["liveness_control"] = "LOW";
// 带参数调用身份验证
result = client.person_verify(image, image_type, id_card_number, name, options);
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 | std::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 | std::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 | std::string | 身份证号(真实身份证号号码) | |
name | 是 | std::string | utf8,姓名(真实姓名,和身份证号匹配) | |
quality_control | 否 | std::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 | std::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。
Json::Value result;
// 调用语音校验码接口
result = client.video_sessioncode(aip::null);
// 如果有可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["appid"] = "223245";
// 带参数调用语音校验码接口
result = client.video_sessioncode(options);
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 | std::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。
std::string file_content;
Json::Value data;
Json::Value image_desp_1;
Json::Value image_desp_2;
aip::get_file_content("./assets/sample1.jpg", &file_content);
image_desp_1["image"] = aip::base64_encode(file_content.c_str(), (int) file_content.size());
image_desp_1["image_type"] = "BASE64";
aip::get_file_content("./assets/sample2.jpg", &file_content);
image_desp_2["image"] = aip::base64_encode(file_content.c_str(), (int) file_content.size());
image_desp_2["image_type"] = "BASE64";
data[0] = image_desp_1;
data[1] = image_desp_2;
Json::Value result = client->faceverify(data);
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。 |
+angle | 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。 |
+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。
std::string file_content;
Json::Value data;
Json::Value image_desp_1;
Json::Value image_desp_2;
aip::get_file_content("./assets/sample1.jpg", &file_content);
image_desp_1["image"] = aip::base64_encode(file_content.c_str(), (int) file_content.size());
image_desp_1["image_type"] = "BASE64";
aip::get_file_content("./assets/sample2.jpg", &file_content);
image_desp_2["image"] = aip::base64_encode(file_content.c_str(), (int) file_content.size());
image_desp_2["image_type"] = "BASE64";
data[0] = image_desp_1;
data[1] = image_desp_2;
Json::Value result = client->match(data);
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。
Json::Value result;
// 必填参数
std::string idCardNumber = "";
std::string name = "";
std::string image = "";
// 可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["xxx"] = "xxx";
// 调用接口
result = client.faceMingJingVerify(idCardNumber, name, image, options);
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 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。
Json::Value result;
// 必填参数
std::string image = "";
std::string imageType = "";
std::string registerImage = "";
std::string registerImageType = "";
// 可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["xxx"] = "xxx";
// 调用接口
result = client.faceMingJingMatch(id_card_number, name, image, options);
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 | 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;
Json::Value result;
// 必填参数
std::string sdkVersion = "1";
// 可选参数
std::map<std::string, std::string> options;
options["xxx"] = "xxx";
// 调用接口
result = client.onlinePictureLiveV4(sdkVersion, options);
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": {
"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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"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) |
222901 | system busy | 系统繁忙 |
222902 | system busy | 系统繁忙 |
222903 | system busy | 系统繁忙 |
222904 | system busy | 系统繁忙 |
222905 | system busy | 系统繁忙 |
222906 | system busy | 系统繁忙 |
222907 | system busy | 系统繁忙 |
222908 | system busy | 系统繁忙 |
222909 | system busy | 系统繁忙 |
222910 | system busy | 系统繁忙 |
222911 | system busy | 系统繁忙 |
222912 | system busy | 系统繁忙 |
222913 | system busy | 系统繁忙 |
222914 | system busy | 系统繁忙 |
222915 | system busy | 系统繁忙 |
222916 | system busy | 系统繁忙 |
222361 | system busy | 系统繁忙 |