静默活体检测
接口描述
用户通过发送HTTP POST请求方式提交数据至公有云服务器,服务器识别并返回json格式的识别结果。
接口说明
请求URL:http://api.exocr.com/face/v3/liveness
请求方式:HTTP Post
返回格式:json
Header
参数 | 值 |
---|---|
Content-Type | 使用二进制方式时,为multipart/form-data;使用base64方式时,为application/x-www-form-urlencoded |
请求参数
字段 | 必选 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
app_key | 是 | String | 请在控制台->我的应用中获取 |
app_secret | 是 | String | 请在控制台->我的应用中获取 |
image_base64 | 否 | String | 图像base64编码。image_base64、image_binary两个参数中至少选择一个,读取优先级从前到后依次降低。如:同时选择了以上两个参数,则以image_base64图像为准。 |
image_binary | 否 | Data | 图像二进制。image_base64、image_binary两个参数中至少选择一个,读取优先级从前到后依次降低。如:同时选择了以上两个参数,则以image_base64图像为准。 |
调用示例
java(相关依赖库下载)
public static void main(String[] args) {
String url = "http://api.exocr.com/face/v3/liveness";
Map<String, String> params = new HashMap<>();
params.put("app_key", "#####");
params.put("app_secret", "#####");
params.put("image_base64", "image_base64_str");
String result = HttpClientUtils.doPost(url, params);
System.out.println(result);
}
返回示例
{
"result": {
"position": {
"width": 796,
"top": 561,
"height": 816,
"left": 272
},
"liveness": {
"real": 99,
"fake": 0
},
"result": true
},
"error_code": 0,
"description": "检测成功",
"request_id": "CE8AA6361E544292990ABA71F8D9ED84",
"recognize_time": 38,
"available_count": 82,
"version": null
}
返回说明
通用参数
字段 | 类型 | 备注 |
---|---|---|
error_code | Int | 错误码,0:正确,1:无法识别,2:图像格式错误 |
description | String | 结果描述 |
request_id | String | 请求唯一标识符 |
recognize_time | Int | 识别所用时间,毫秒为单位 |
available_count | Int | 识别剩余可用次数,次数不足时无法继续识别,可在控制台进行充值次数 |
result | List | 返回结果数组,包括所有字段的识别信息 |
静默活体特有参数
参数 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
result/result | Boolean | 判断图片是否为活体 |
result/position | Array | 当前字段在图像上的位置信息 |
result/position/left | Int | 位置值,距离原图左侧距离x,单位为像素 |
result/position/top | Int | 位置值,距离原图上方距离y,单位为像素 |
result/position/width | Int | 位置值,字段所在图框宽度w,单位为像素 |
result/position/height | Int | 位置值,字段所在图框高度h,单位为像素 |
result/liveness | String | 静默活体得分,以base64格式编码 |
result/liveness/real | Int | 检测为活体的真实度 |
result/liveness/fake | Int | 检测为活体的虚假度 |