人脸实名认证（含有效期核验）

更新时间：2022-12-12

人脸实名认证（含有效期核验）接口

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能力介绍

业务能力

质量检测（可选）：判断图片中是否包含人脸，以及人脸在姿态、遮挡、模糊、光照等方面是否符合识别条件。
活体检测（可选）：基于图片中的破绽分析，判断其中的人脸是否为二次翻拍（举例：如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一，用户B翻拍了图片一得到了图片二，并用图片二伪造成用户A去进行识别操作，这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节）。
人脸实名信息及有效期核验（必选）：验证用户输入的身份证号码、姓名、身份证有效期是否匹配，判断用户信息是否真实。并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。

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->人脸实名信息及有效期核验。
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信息及有效期核验，节约您的成本。

推荐阈值

此接口使用的对比算法，针对带水纹证件照采用了专项的模型处理，可保证水纹信息的影响降到尽可能低。
如比对成功，最终返回的有效数据为一个对比分值，在0~100之间，您可以设定具体的阈值来判断是否验证通过。
人证相似度的推荐阈值为80，对应的误识率为万分之一。

请求说明

注意事项：

请求体格式化：Content-Type为application/json，通过json格式化请求体。
Base64编码：请求的图片需经过Base64编码，图片的base64编码指将图片数据编码成一串字符串，使用该字符串代替图像地址。您可以首先得到图片的二进制，然后用Base64格式编码即可。需要注意的是，图片的base64编码是不包含图片头的，如data:image/jpg;base64,
图片格式：现支持PNG、JPG、JPEG、BMP，不支持GIF图片

请求示例

HTTP方法：POST

请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v4/verify_date

URL参数：

参数	值
access_token	通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取”

Header：

参数	值
Content-Type	application/json

Body中放置请求参数，参数详情如下：

请求参数

参数	必选	类型	说明
name	是	string	姓名(需要是 utf8 编码)
id_card_number	是	string	身份证件号
start_date	是	string	身份证有效期起始日期：年月日8位数字完整传入（如20120422）；起始日期不得早于19840101（第一代身份证签发日期）
end_date	是	string	身份证有效期截止日期：年月日8位数字完整传入（如20170422）， 1：截止日期须晚于起始日期5年以上（包含5年）； 2：有效期截止日期为 ”长期”时，须转换为“00000000”入参请求；
image	是	string	图片信息(数据大小应小于10M 分辨率应小于1920*1080)
image_type	是	string	图片类型 BASE64 : 图片的base64值
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

请求示例

{
    "name": "黄*杰",
    "id_card_number": "460200********1396",
    "start_date": "20160304",
    "end_date": "20260304",
    "image_type": "BASE64",
    "image": "/9j/4AAQSkZJRgAB..."
}

返回参数

参数	类型	说明
error_code	number	错误码
error_msg	string	错误信息
log_id	number	调用的日志id
result	Object	认证返回的结果
+verify_status	number	认证状态字段 0：身份信息核验成功 1：身份信息无效，包含“身份证号与姓名不匹配、身份证号不存在、身份证有效期信息不匹配、身份证已挂失”4种情况 2：公安网图片不存在或质量过低
+verify_score	number	仅在verify_status字段取值为0时返回，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

返回示例

{
    "result": {
        "verify_status": 0,
        "verify_score": 39.138
    },
    "error_code": 0,
    "error_msg": "SUCCESS",
    "log_id": 1556871318792218696
}

参数说明

质量控制参数说明

不同的控制度下所对应的质量控制阈值，如果检测出来的质量信息某一项不符合控制阈值的要求，则会返回错误信息。

控制度	left_eye	right_eye	nose	mouth	left_cheek	right_cheek	chin_contour	illumination	blurdegree	completeness
LOW	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	20	0.8	0
NORMAL	0.6	0.6	0.6	0.6	0.6	0.6	0.6	40	0.6	0
HIGH	0.3	0.3	0.2	0.2	0.3	0.3	0.3	50	0.2	1

活体控制参数说明

不同的控制度下所对应的活体控制阈值，如果检测出来的活体分数小于控制阈值，则会返回错误信息。

控制度	阈值	说明
LOW	0.05	活体误拒率：万分之一；拒绝率：97.75%
NORMAL（推荐）	0.3	活体误拒率：千分之一；拒绝率：98.82%
HIGH	0.9	活体误拒率：百分之一；拒绝率：99.77%

1、误拒率：把真人识别为假人的概率。阈值越高，安全性越高，要求也就越高，对应的误识率就越高。 2、通过率=1-误拒率

关于以上数值的概念介绍：

拒绝率（TRR）：如99%，代表100次作弊假体攻击，会有99次被拒绝。误拒率（FRR）：如0.5%，指1000次真人请求，会有5次因为活体分数低于阈值被错误拒绝。通过率（TAR）：如99%，指100次真人请求，会有99次因为活体分数高于阈值而通过。阈值（Threshold）：高于此数值，则可判断为活体。

合成图控制参数说明

不同的控制度下所对应的合成图检测（PS、人脸融合等）阈值，如果检测出来的分数大于控制阈值，则会返回错误信息。

控制度	阈值	误拒率（FRR）	通过率	攻击拒绝率（TRR））
LOW	0.00023	5%	95%	94.93%
NORMAL（推荐）	0.00048	1%	99%	89.71%
HIGH	0.00109	0.1%	99.9%	84.57%

1、误拒率：把正常图片识别为合成图片的概率。阈值越低，安全性越高，要求也就越高，对应的误识率就越高。 2、通过率=1-误拒率

关于以上数值的概念介绍：

阈值（Threshold）：高于此数值，则可判断为是合成图攻击。

错误码

请参考错误码说明文档。

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