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百度人脸识别使用指南-人脸对比API文档

人脸识别接口分为V2、V3和V4三个版本，本文档为V3版本接口的说明文档，请确认您在百度云后台获得的是V3版本接口权限，再来阅读本文档。如您希望使用最新版接口，体验图片加密及风控功能，请移步人脸对比V4

辨别接口版本的方法是：在百度云后台进入【应用列表】，点击【应用名称】，在【API列表】中可以看到【请求地址】，若请求地址中带有【v3】标识，则您具有的是v3权限，可以阅读本文档；若请求地址中带有【v2】标识，则您具有的是v2权限，应该去阅读v2文档。 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。
• 如有需要讨论的疑问，欢迎进入 AI社区 与其他开发者们一同交流。

能力介绍

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。

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。

在线调试

您可以在 示例代码中心 中调试该接口，可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。

调用方式

请求URL数据格式

向API服务地址使用POST发送请求，必须在URL中带上参数access_token，可通过后台的API Key和Secret Key生成，具体方式请参考“Access Token获取”。

示例代码

#!/bin/bash curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【百度云应用的AK】&client_secret=【百度云应用的SK】'

注意：access_token的有效期为30天，切记需要每30天进行定期更换，或者每次请求都拉取新token；

例如此接口，使用HTTPS POST发送：

https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v1/merge?access_token=24.f9ba9c5341b67688ab4added8bc91dec.2592000.1485570332.282335-8574074

POST中Body的参数，按照下方请求参数说明选择即可。

提示：如果您为百度云老用户，正在使用其他非AI的服务，可以参考百度云AKSK鉴权方式发送请求，虽然请求方式和鉴权方法和本文所介绍的不同，但请求参数和返回结果一致。

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。
• 人脸识别接口分为V2和V3两个版本，本文档为V3版本接口的说明文档，请确认您在百度云后台获得的是V3版本接口权限，再来阅读本文档。

辨别接口版本的方法是：在百度云后台进入【应用列表】，点击【应用名称】，在【API列表】中可以看到【请求地址】，若请求地址中带有【v3】标识，则您具有的是v3权限，可以阅读本文档；若请求地址中带有【v2】标识，则您具有的是v2权限，应该去阅读v2文档。

请求示例

HTTP方法：POST

请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match

URL参数：

Header：

Body中放置请求参数，参数详情如下：

请求参数

说明：两张图片的上传使用json格式，如下：

[ { "image": "sfasq35sadvsvqwr5q...", "image_type": "BASE64", "face_type": "LIVE", "quality_control": "LOW", "liveness_control": "HIGH" }, { "image": "sfasq35sadvsvqwr5q...", "image_type": "BASE64", "face_type": "IDCARD", "quality_control": "LOW", "liveness_control": "HIGH" } ]

示例代码

提示一：使用示例代码前，请记得替换其中的示例Token、图片地址或Base64信息。

提示二：部分语言依赖的类或库，请在代码注释中查看下载地址。

人脸对比 curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match?access_token=【调用鉴权接口获取的token】' --data '[{"image": "sfasq35sadvsvqwr5q...", "image_type": "BASE64", "face_type": "LIVE", "quality_control": "LOW"},
 {"image": "sfasq35sadvsvqwr5q...", "image_type": "BASE64", "face_type": "IDCARD", "quality_control": "LOW"}]' -H 'Content-Type:application/json; charset=UTF-8'

返回说明

返回参数

• 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" } ] }

• 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。

遮挡情况的阈值

光照、模糊度、完整度的阈值

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。

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。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。

错误码

请参考人脸识别错误码