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。
livemapscore 否 double 单张图片的活体打分 范围[0~1] +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,… ++char 否 string 人脸当前正在读出的文字(当前只支持对数字进行识别
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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。
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。
方案优势 纯离线 :满足无网、弱网、专网等多种网络需求,在数据私密的场景下也可以使用 纯软件 :纯软件方案可以快速测试、快速交付,且不与硬件进行捆绑,更灵活、利润也更高 超大人脸库 :支持百万级人脸库,毫秒级输出搜索结果,理论上人脸库大小无上限,且搜索响应时间不随人脸库增大而增加 识别效果领先 :支持百万级规模的人脸库管理和搜索,人脸识别在 LFW 测评准确度高达99.77%,检索速度业界领先,可应对各种业务需求
base64编码后的结果 3.2 开始请求 点击右上角蓝色“send”,即可在下方返回值区域中获取处理后图片的base64编码结果。
result{ // 处理整体流程状态 if (status == BDFaceCompletionStatusCameraStarted) { [self.videoCapture startRecordingVideo]; // 【注意:需要调用方法启动视频录制】 } else { // 其他处理方式请参考demo } } 六、原金融级APP方案升级文档 1、从console平台下载新金融版示例工程代码
典型场景及设备类型 零售会员识别 人脸支付 手机APP 移动考勤 远程开户 1.5.3 使用离线SDK+API接口 以下特点及场景,适合使用离线SDK+API接口 适用的场景特点 网络条件较好 人脸库较小,但变更频繁 业务常为集中时段的高并发(如考勤) 典型场景及设备类型 上下班刷脸考勤 社区闸机 楼宇门禁 离线人脸库处理固定人员的识别请求,将在本地抵消掉很多API请求量;同时API处理变动人员的请求