人脸对比

更新时间：2020-12-22

人脸识别接口分为V2和V3两个版本，本文档为V2版本接口的说明文档，请确认您在百度云后台获得的是V2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【v2】标识，则您具有的是v2权限，可以阅读本文档；若请求地址中带有【v3】标识，则您具有的是v3权限，应该去阅读v3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：

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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：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。

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”。

获取access_token的示例代码

{% AccessToken %}

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/v2/match?access_token=24.f9ba9c5341b67688ab5added8bc91dec.2592000.1485570332.282335-8574075

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/x-www-form-urlencoded，通过urlencode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V2版本接口的说明文档，请确认您在百度云后台获得的是V2版本接口权限，再来阅读本文档。

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请求示例

HTTP方法：POST

请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v2/match

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/x-www-form-urlencoded

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
images	是	string	分别base64编码后的2张图片数据，需urlencode，半角逗号分隔，单次请求最大不超过20M
ext_fields	否	string	返回质量信息，取值固定，目前支持qualities(质量检测)(对所有图片都会做改处理)
image_liveness	否	string	返回的活体信息，“faceliveness,faceliveness” 表示对比对的两张图片都做活体检测；“,faceliveness” 表示对第一张图片不做活体检测、第二张图做活体检测；“faceliveness,” 表示对第一张图片做活体检测、第二张图不做活体检测； *注：需要用于判断活体的图片，图片中的人脸像素面积需要不小于100px100px，人脸长宽与图片长宽比例，不小于1/3**
types	否	string	请求对比的两张图片的类型，示例：“7，13” 7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 11表示身份证芯片照：二代身份证内置芯片中的人像照片 12表示带水印证件照：一般为带水印的小图，如公安网小图 13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，注：需要确保人脸部分不可太小，通常为100px*100px

说明：两张请求的图片请分别进行base64编码。

请求代码示例

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。

{% Face-API-Match %}

返回说明

返回参数

字段	必选	类型	说明
log_id	是	uint64	请求唯一标识码，随机数
result_num	是	uint32	返回结果数目，即：result数组中元素个数
result	是	array(object)	结果数据，index和请求图片index对应。数组元素为每张图片的匹配得分数组，top n。得分范围[0,100.0]
+index_i	是	uint32	比对图片1的index
+index_j	是	uint32	比对图片2的index
+score	是	double	比对得分，推荐80分作为阈值，80分以上可以判断为同一人，此分值对应万分之一误识率
ext_info	否	array（dict）	对应参数中的ext_fields
+qualities	否	string	质量相关的信息，无特殊需求可以不使用
+faceliveness	否	string	活体检测分数，单帧活体检测参考阈值0.3，超过此分值以上则可认为是活体。注意：活体检测接口主要用于判断是否为二次翻拍，需要限制用户为当场拍照获取图片；推荐配合客户端SDK有动作校验活体使用

返回示例

//请求两张图片
{
    "log_id": 73473737,
    "result_num":1,
    "result": [
        {
            "index_i": 0,
            "index_j": 1,
            "score": 44.3
        }
    ]
}

关于活体检测faceliveness的判断阈值选择，可参考以下数值信息：

阈值（Threshold）	误拒率（FRR）	通过率（TAR）	攻击拒绝率（TRR））
0.05	0.01%	99.99%	97.75%
0.1	0.05%	99.95%	98.33%
0.3 （推荐）	0.1%	99.9%	98.82%
0.5	0.5%	99.5%	99.67%
0.9	1%	99%	99.77%

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

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