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Java-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Java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:

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 4.11.1 人脸v3文档更新,新增N:M接口
2018.6.1 4.4.0 更新视频活体接口参数名
2018.5.10 4.3.2 修复h5视频活体检测接口问题
2018.5.10 4.3.1 修复人脸活体检测接口问题
2018.4.28 4.3.0 人脸接口更新为v3版本
2018.4.3 4.2.0 新增人脸在线活体检测、身份验证接口
2018.1.11 4.1.0 新增人脸比对M:N接口
2017.12.22 4.0.0 接口统一升级
2017.11.14 3.3.2 人脸检测接口升级v2版本
2017.10.18 3.2.1 使用proxy问题修复
2017.8.25 3.0.0 更新sdk打包方式:所有AI服务集成一个SDK
2017.7.14 1.3.6 更新SDK打包方式
2017.4.27 1.3.4 人脸比对、识别、认证和人脸库设置接口升级为v2版本
2017.4.20 1.3.3 AI SDK同步版本更新
2017.4.13 1.3.2 AI SDK同步版本更新
2017.3.23 1.3 兼容Android环境
2017.3.2 1.2 上线人脸查找接口,增加对图片参数要求限制的检查,增加设置超时接口
2017.1.20 1.1 上线人脸比对接口,同时修复部分云用户调用不成功的错误
2017.1.6 1.0 初始版本,上线人脸属性识别接口

快速入门

安装Face Java SDK

Face Java SDK目录结构

com.baidu.aip
       ├── auth                                //签名相关类
       ├── http                                //Http通信相关类
       ├── client                              //公用类
       ├── exception                           //exception类
       ├── face
       │       └── AipFace           //AipFace类
       └── util                                //工具类

支持 JAVA版本:1.7+

使用maven依赖

添加以下依赖即可。其中版本号可在maven官网查询

<dependency>
    <groupId>com.baidu.aip</groupId>
    <artifactId>java-sdk</artifactId>
    <version>${version}</version>
</dependency>

直接使用JAR包步骤如下

1.在官方网站下载Java SDK压缩工具包。

2.将下载的aip-java-sdk-version.zip解压后,复制到工程文件夹中。

3.在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。

4.添加SDK工具包aip-java-sdk-version.jar和第三方依赖工具包json-20160810.jar slf4j-api-1.7.25.jar slf4j-simple-1.7.25.jar(可选)

其中,version为版本号,添加完成后,用户就可以在工程中使用Face Java SDK。

新建AipFace

AipFace是人脸识别的Java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。

用户可以参考如下代码新建一个AipFace,初始化完成后建议单例使用,避免重复获取access_token:

public class Sample {
    //设置APPID/AK/SK
    public static final String APP_ID = "你的 App ID";
    public static final String API_KEY = "你的 Api Key";
    public static final String SECRET_KEY = "你的 Secret Key";

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化一个AipFace
        AipFace client = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);

        // 可选:设置网络连接参数
        client.setConnectionTimeoutInMillis(2000);
        client.setSocketTimeoutInMillis(60000);

        // 可选:设置代理服务器地址, http和socket二选一,或者均不设置
        client.setHttpProxy("proxy_host", proxy_port);  // 设置http代理
        client.setSocketProxy("proxy_host", proxy_port);  // 设置socket代理

        // 调用接口
        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";
        String imageType = "BASE64";
    
        // 人脸检测
        JSONObject res = client.detect(image, imageType, options);
        System.out.println(res.toString(2));
        
    }
}

在上面代码中,常量APP_ID在百度云控制台中创建,常量API_KEYSECRET_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”。

配置AipFace

如果用户需要配置AipFace的一些细节参数,可以在构造AipFace之后调用接口设置参数,目前只支持以下参数:

接口 说明
setConnectionTimeoutInMillis 建立连接的超时时间(单位:毫秒)
setSocketTimeoutInMillis 通过打开的连接传输数据的超时时间(单位:毫秒)
setHttpProxy 设置http代理服务器
setSocketProxy 设置socket代理服务器 (http和socket类型代理服务器只能二选一)

SDK默认使用slf4j-simple包进行日志输出,若用户需要使用自定义日志实现,可去除slf4j-simple依赖包,再额外添加相应的日志实现包即可。 maven去除slf4j-simple依赖包示例:

<dependency>
    <groupId>com.baidu.aip</groupId>
    <artifactId>java-sdk</artifactId>
    <version>${version}</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

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;

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, Object> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("face_field", "age");
    options.put("max_face_num", "2");
    options.put("face_type", "LIVE");
    options.put("liveness_control", "LOW");
    
    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";
    String imageType = "BASE64";
    
    // 人脸检测
    JSONObject res = client.detect(image, imageType, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

人脸检测 请求参数详情

参数 必选 类型 说明
image 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 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 string 包括age,expression,face_shape,gender,glasses,landmark,landmark150,
quality,eye_status,emotion,face_type,mask,spoofing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 uint32 最多处理人脸的数目,默认值为1,根据人脸检测排序类型检测图片中排序第一的人脸(默认为人脸面积最大的人脸),最大值120
face_type 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 string 活体控制 检测结果中不符合要求的人脸会被过滤
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
face_sort_type 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
display_corp_image int 是否显示检测人脸的裁剪图base64值
0:不显示(默认)
1:显示
当取值为1时,max_face_num字段的取值上限按5计算,即最多可返回5张人脸的裁剪图

人脸检测 返回数据参数详情

字段 必选 类型 说明
face_num int 检测到的图片中的人脸数量
face_list array 人脸信息列表,具体包含的参数参考下面的列表。
+face_token string 人脸图片的唯一标识
+location array 人脸在图片中的位置
++left double 人脸区域离左边界的距离
++top double 人脸区域离上边界的距离
++width double 人脸区域的宽度
++height double 人脸区域的高度
++rotation int64 人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角,[-180,180]
+face_probability 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 array 人脸旋转角度参数
++yaw double 三维旋转之左右旋转角[-90(左), 90(右)]
++pitch double 三维旋转之俯仰角度[-90(上), 90(下)]
++roll double 平面内旋转角[-180(逆时针), 180(顺时针)]
+age double 年龄 ,当face_field包含age时返回
+beauty 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 array 表情,当 face_field包含expression时返回
++type string none:不笑;smile:微笑;laugh:大笑
++probability double 表情置信度,范围【0~1】,0最小、1最大。
+face_shape array 脸型,当face_field包含face_shape时返回
++type double square: 正方形 triangle:三角形 oval: 椭圆 heart: 心形 round: 圆形
++probability 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 array 性别,face_field包含gender时返回
++type string male:男性 female:女性
++probability double 性别置信度,范围【0~1】,0代表概率最小、1代表最大。
+glasses array 是否带眼镜,face_field包含glasses时返回
++type string none:无眼镜,common:普通眼镜,sun:墨镜
++probability double 眼镜置信度,范围【0~1】,0代表概率最小、1代表最大。
+eye_status array 双眼状态(睁开/闭合) face_field包含eye_status时返回
++left_eye double 左眼状态 [0,1]取值,越接近0闭合的可能性越大
++right_eye double 右眼状态 [0,1]取值,越接近0闭合的可能性越大
+emotion array 情绪 face_field包含emotion时返回
++type string angry:愤怒 disgust:厌恶 fear:恐惧 happy:高兴
sad:伤心 surprise:惊讶 neutral:无情绪
++probability double 情绪置信度,范围0~1
++probability double 人种置信度,范围【0~1】,0代表概率最小、1代表最大。
+face_type array 真实人脸/卡通人脸 face_field包含face_type时返回
++type string human: 真实人脸 cartoon: 卡通人脸
++probability 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 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 array 72个特征点位置 face_field包含landmark时返回
+landmark150 array 150个特征点位置 face_field包含landmark150时返回
+quality array 人脸质量信息。face_field包含quality时返回
++occlusion 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 double 左眼遮挡比例,[0-1] ,1表示完全遮挡
+++right_eye double 右眼遮挡比例,[0-1] , 1表示完全遮挡
+++nose double 鼻子遮挡比例,[0-1] , 1表示完全遮挡
+++mouth double 嘴巴遮挡比例,[0-1] , 1表示完全遮挡
+++left_cheek double 左脸颊遮挡比例,[0-1] , 1表示完全遮挡
+++right_cheek double 右脸颊遮挡比例,[0-1] , 1表示完全遮挡
+++chin double 下巴遮挡比例,,[0-1] , 1表示完全遮挡
++blur double 人脸模糊程度,范围[0~1],0表示清晰,1表示模糊
++illumination 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 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。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("match_threshold", "70");
    options.put("quality_control", "NORMAL");
    options.put("liveness_control", "LOW");
    options.put("user_id", "233451");
    options.put("max_user_num", "3");
    
    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";
    String imageType = "BASE64";
    String groupIdList = "3,2";
    
    // 人脸搜索
    JSONObject res = client.search(image, imageType, groupIdList, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 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 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 String 从指定的group中进行查找 用逗号分隔,上限10个
match_threshold 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 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 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 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 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 string 人脸标志
user_list array 匹配的用户信息列表
+group_id string 用户所属的group_id
+user_id string 用户的user_id
+user_info string 注册用户时携带的user_info
+score 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。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("max_face_num", "3");
    options.put("match_threshold", "70");
    options.put("quality_control", "NORMAL");
    options.put("liveness_control", "LOW");
    options.put("max_user_num", "3");
    
    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";
    String imageType = "BASE64";
    String groupIdList = "3,2";
    
    // 人脸搜索 M:N 识别
    JSONObject res = client.multiSearch(image, imageType, groupIdList, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 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 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 String 从指定的group中进行查找 用逗号分隔,上限10个
max_face_num 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 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 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 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 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 int 图片中的人脸数量
face_list array 人脸信息列表
+face_token string 人脸标志
+location array 人脸在图片中的位置
++left double 人脸区域离左边界的距离
++top double 人脸区域离上边界的距离
++width double 人脸区域的宽度
++height double 人脸区域的高度
++rotation int64 人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角,[-180,180]
+user_list array 匹配的用户信息列表
++group_id string 用户所属的group_id
++user_id string 用户的user_id
++user_info string 注册用户时携带的user_info
++score 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
public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("user_info", "user's info");
    options.put("quality_control", "NORMAL");
    options.put("liveness_control", "LOW");
    options.put("action_type", "REPLACE");
    
    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";
    String imageType = "BASE64";
    String groupId = "group1";
    String userId = "user1";
    
    // 人脸注册
    JSONObject res = client.addUser(image, imageType, groupId, userId, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 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 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 String 用户组id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B
user_id String 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B
user_info String 用户资料,长度限制256B
quality_control 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 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 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 uint64 请求标识码,随机数,唯一
face_token string 人脸图片的唯一标识
location array 人脸在图片中的位置
+left double 人脸区域离左边界的距离
+top double 人脸区域离上边界的距离
+width double 人脸区域的宽度
+height double 人脸区域的高度
+rotation 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。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("user_info", "user's info");
    options.put("quality_control", "NORMAL");
    options.put("liveness_control", "LOW");
    options.put("action_type", "REPLACE");
    
    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";
    String imageType = "BASE64";
    String groupId = "group1";
    String userId = "user1";
    
    // 人脸更新
    JSONObject res = client.updateUser(image, imageType, groupId, userId, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 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 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 String 更新指定groupid下uid对应的信息
user_id String 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B
user_info String 用户资料,长度限制256B
quality_control 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 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 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 uint64 请求标识码,随机数,唯一
face_token string 人脸图片的唯一标识
location array 人脸在图片中的位置
+left double 人脸区域离左边界的距离
+top double 人脸区域离上边界的距离
+width double 人脸区域的宽度
+height double 人脸区域的高度
+rotation 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
public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    
    String userId = "user1";
    String groupId = "group1";
    String faceToken = "face_token_23123";
    
    // 人脸删除
    JSONObject res = client.faceDelete(userId, groupId, faceToken, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

人脸删除 请求参数详情

参数名称 是否必选 类型 说明
user_id String 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B
group_id String 用户组id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B
face_token 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 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)。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    
    String userId = "user1";
    String groupId = "group1";
    
    // 用户信息查询
    JSONObject res = client.getUser(userId, groupId, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 String 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B
group_id 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 uint64 请求标识码,随机数,唯一
user_list array 查询到的用户列表
+user_info string 用户资料,被查询用户的资料
+group_id 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。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    
    String userId = "user1";
    String groupId = "group1";
    
    // 获取用户人脸列表
    JSONObject res = client.faceGetlist(userId, groupId, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 String 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B
group_id 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 uint64 请求标识码,随机数,唯一
face_list array 人脸列表
+face_token string 人脸图片的唯一标识
+ctime 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。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("start", "0");
    options.put("length", "50");
    
    String groupId = "group1";
    
    // 获取用户列表
    JSONObject res = client.getGroupUsers(groupId, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 String 用户组id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B
start String 0 默认值0,起始序号
length 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 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

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("src_group_id", "11111");
    options.put("dst_group_id", "222222");
    
    String userId = "user1";
    
    // 复制用户
    JSONObject res = client.userCopy(userId, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

复制用户 请求参数详情

参数名称 是否必选 类型 说明
user_id String 用户id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B
src_group_id String 从指定组里复制信息
dst_group_id 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 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。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    
    String groupId = "group1";
    String userId = "user1";
    
    // 删除用户
    JSONObject res = client.deleteUser(groupId, userId, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

删除用户 请求参数详情

参数名称 是否必选 类型 说明
group_id String 用户组id(由数字、字母、下划线组成),长度限制128B
user_id 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 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。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    
    String groupId = "group1";
    
    // 创建用户组
    JSONObject res = client.groupAdd(groupId, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 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 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。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    
    String groupId = "group1";
    
    // 删除用户组
    JSONObject res = client.groupDelete(groupId, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 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 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。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("start", "0");
    options.put("length", "50");
    
    
    // 组列表查询
    JSONObject res = client.getGroupList(options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 String 0 默认值0,起始序号
length 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 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)

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("quality_control", "NORMAL");
    options.put("liveness_control", "LOW");
    
    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";
    String imageType = "BASE64";
    String idCardNumber = "110233112299822211";
    String name = "张三";
    
    // 身份验证
    JSONObject res = client.personVerify(image, imageType, idCardNumber, name, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 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 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 String 身份证号(真实身份证号号码)
name String utf8,姓名(真实姓名,和身份证号匹配)
quality_control 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 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 uint64 日志id
score 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。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("appid", "223245");
    
    
    // 语音校验码接口
    JSONObject res = client.videoSessioncode(, options);
    System.out.println(res.toString(2));

}

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 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 string 语音校验码会话id
code 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"
}

视频活体检测接口

此接口一方面通过语音识别得到校验码,通过session code来判断视频是否作弊。另一方面进行视频抽帧,判断是否为活体。

public void sample(AipFace client) {
    // 传入可选参数调用接口
    HashMap<String, String> options = new HashMap<String, Object>();

    String sessionId = "110233112299822211";

    // 参数为本地路径
    String video = "video.mp4";
    JSONObject res = client.videoFaceliveness(sessionId, video, options);
    System.out.println(res.toString(2));

    // 参数为二进制数组
    byte[] file = readFile("video.mp4");
    res = client.videoFaceliveness(file, sessionId, options);
    System.out.println(res.toString(2));
}

视频活体检测接口 请求参数详情

参数名称 是否必选 类型 说明
session_id String 语音校验码会话id,使用此接口的前提是已经调用了语音校验码接口
video_base64 String base64编码后的视频数据(视频限制:最佳为上传5-15s的mp4文件。视频编码方式:h264编码;音频编码格式:aac,pcm均可。)

视频活体检测接口 返回数据参数详情

字段 必选 类型 说明
score float 活体检测分数
thresholds array 阈值参考,实际业务应用中,请以score>阈值判定通过,可直接选择不同误识别率的阈值,无需对应具体的分值,选择阈值参数即可。
code array 语音校验码信息
create string 生成的校验码,通过createidentify两个字段的对比,可以判断上传的视频是否为目标视频。
identify string 语音识别出来的校验码
pic_list array 抽取图片信息列表
pic_list[i].face_id string face唯一ID
pic_list[i].pic string/encryption base64编码后的图片信息

视频活体检测接口 返回示例

{
  err_no:0,
  err_msg: 'success',
  result: {
    score: 0.984654366,
    thresholds: {
      "frr_1e-4": 0.05, //万分之一误识别率的阈值
      "frr_1e-3": 0.3,  //千分之一误识别率的阈值
      "frr_1e-2": 0.9   //百分之一误识别率的阈值
      },
      code: {
        "create": "5789",
        "identify": "5789"
      },
      pic_list: [
        {
          "face_id": 5745745747,
          "pic": "gsagaheryzxv..."
        },
        {
          "face_id": 5745745747,
          "pic": "gsagaheryzxv..."
        }
      ]
  },
  "timestamp": 1509611848,
  "cached": 0,
  "serverlogid": "2248375729"
}

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。

public void sample(AipFace client) {
    String image1 = "base64_1";
    String image2 = "base64_2";

    // image1/image2也可以为url或facetoken, 相应的imageType参数需要与之对应。
    MatchRequest req1 = new MatchRequest(image1, "BASE64");
    MatchRequest req2 = new MatchRequest(image2, "BASE64");
    ArrayList<MatchRequest> requests = new ArrayList<MatchRequest>();
    requests.add(req1);
    requests.add(req2);

    JSONObject res = client.match(requests);
    System.out.println(res.toString(2));

}

请求参数

参数 必选 类型 说明
image 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 string 图片类型 BASE64:图片的base64值,base64编码后的图片数据,需urlencode,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 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 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 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 float 人脸相似度得分
face_list array 人脸信息列表
+face_token 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"
      }
  ]
}

在线活体检测

人脸基础信息,人脸质量检测,基于图片的活体检测

public void sample(AipFace client) {
    String image = "image_base64_content";
    FaceVerifyRequest req = new FaceVerifyRequest(image, "BASE64");
    ArrayList<FaceVerifyRequest> list = new ArrayList<FaceVerifyRequest>();
    list.add(req);
    JSONObject res = client.faceverify(list);
    System.out.println(res.toString(2));
}

在线活体检测 请求参数详情

参数名称 是否必选 类型 说明
image 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 String 图片类型 BASE64:图片的base64值,base64编码后的图片数据,需urlencode,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_fields 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。

在线活体检测 返回数据参数详情

参数 类型 是否必须 说明
log_id uint64 请求唯一标识码,随机数
face_liveness float 活体分数值
thresholds 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),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。误识率越底,准确率越高。
face_list 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。

在线活体检测 返回示例

{
    "thresholds": {
        "frr_1e-4": 0.05,
        "frr_1e-3": 0.3,
        "frr_1e-2": 0.9
    },
    "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
public void sample(AipFace client) {
  
    // 必填参数
    String idCardNumber = "";
    String name = "";
    String image = "";
  
    // 选填参数
    HashMap<String, Object> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("xxx", "xxx");

    // 调用接口
    JSONObject res = client.faceMingJingVerify(idCardNumber, name, image, options);
    System.out.println(res.toString(2));
}

请求参数

参数 必选 类型 说明
app 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 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 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 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 string 使用5.2版本SDK请求时必填, SDK输出的加密数据
id_card_number string 身份证件号
name string 姓名(需要是 utf8 编码)
liveness_control 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 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 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 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 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。
public void sample(AipFace client) {
  
    // 必填参数
  	String image = "";
    String imageType = "";
    String registerImage = "";
    String registerImageType = "";
  
    // 选填参数
    HashMap<String, Object> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("xxx", "xxx");

    // 调用接口
    JSONObject res = client.faceMingJingMatch(image, imageType, registerImage, registerImageType, null);
    System.out.println(res.toString(2));
}

请求参数

参数 必选 类型 说明
app 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 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 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 string 使用5.2版本SDK请求时必填 从SDK获取的密钥信息
data string 使用5.2版本SDK请求时必填 SDK输出的加密数据
image 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 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 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 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 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 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 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 string 人脸的类型
register_quality_control 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 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 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;
public void sample(AipFace client) {
  
  	// 必填参数
    String sdkVersion = "";
  
    // 选填参数
    HashMap<String, Object> options = new HashMap<String, Object>();
    options.put("xxx", "xxx");

   	// 调用接口
    JSONObject res = client.onlinePictureLiveV4(sdkVersion, options);
    System.out.println(res.toString(2));
}

请求参数

参数 是否必选 类型 说明
sdk_version 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 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 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 string 端类型 ios / android 5.2版本SDK必传该项
s_key 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 string 端上提供的用于解密图片的deviceId 5.2版本SDK必传该项
data 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 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 string 日志id
error_code int 错误码状态,若为0则表示认证成功
error_msg string 错误码说明,若为 success 则表示认证成功
result object 活体结果
+face_liveness float 活体分数值
+thresholds 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 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 string 人脸图片的唯一标识
++location array 人脸在图片中的位置
+++left double 人脸区域离左边界的距离
+++top double 人脸区域离上边界的距离
+++width double 人脸区域的宽度
+++height double 人脸区域的高度
+++rotation int64 人脸框相对于竖直方向的顺时针旋转角,[-180,180]
++face_probability 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 array 人脸旋转角度参数
+++yaw double 三维旋转之左右旋转角[-90(左), 90(右)]
+++pitch double 三维旋转之俯仰角度[-90(上), 90(下)]
+++roll double 平面内旋转角[-180(逆时针), 180(顺时针)]
++age double 年龄 ,当face_field包含age时返回
++expression array 表情,当 face_field包含expression时返回
+++type string none:不笑;smile:微笑;laugh:大笑
+++probability double 表情置信度,范围【0~1】,0最小、1最大。
++face_shape array 脸型,当face_field包含face_shape时返回
+++type double square: 正方形 triangle:三角形 oval: 椭圆 heart: 心形 round: 圆形
+++probability 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 array 性别,face_field包含gender时返回
+++type string male:男性 female:女性
+++probability double 性别置信度,范围【0~1】,0代表概率最小、1代表最大。
++glasses array 是否带眼镜,face_field包含glasses时返回
++type string none:无眼镜,common:普通眼镜,sun:墨镜
+++probability double 眼镜置信度,范围【0~1】,0代表概率最小、1代表最大。
++face_type array 真实人脸/卡通人脸 face_field包含face_type时返回
+++type string human: 真实人脸 cartoon: 卡通人脸
+++probability 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 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 array 72个特征点位置 face_field包含landmark时返回
++quality array 人脸质量信息。face_field包含quality时返回
+++occlusion 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 double 左眼遮挡比例,[0-1] , 1表示完全遮挡
++++right_eye double 右眼遮挡比例,[0-1] , 1表示完全遮挡
++++nose double 鼻子遮挡比例,[0-1] , 1表示完全遮挡
++++mouth double 嘴巴遮挡比例,[0-1] , 1表示完全遮挡
++++left_cheek double 左脸颊遮挡比例,[0-1] , 1表示完全遮挡
++++right_cheek double 右脸颊遮挡比例,[0-1] , 1表示完全遮挡
++++chin double 下巴遮挡比例,,[0-1] , 1表示完全遮挡
+++blur double 人脸模糊程度,范围[0~1],0表示清晰,1表示模糊
+++illumination 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 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 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 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 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 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
                },
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                },
                "face_probability": 1
            },
            {
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                },
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                },
                "face_probability": 1
            },
            {
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                },
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                },
                "face_token": "abd1b4ce743099336cfed40193ff4944",
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                    "height": 333
                },
                "face_probability": 1
            },
            {
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                },
                "face_probability": 1
            },
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                },
                "face_probability": 1
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                "angle": {
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                    "pitch": -2.07,
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                },
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                },
                "face_probability": 1
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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

SDK本地检测参数返回的错误码

error_code error_msg 备注
SDK100 image size error 图片大小超限
SDK101 image length error 图片边长不符合要求
SDK102 read image file error 读取图片文件错误
SDK108 connection or read data time out 连接超时或读取数据超时
SDK109 unsupported image format 不支持的图片格式

服务端返回的错误码

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
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