静默活体检测动作活体检测有什么区别

功能介绍

静默活体检测是基于人脸图片中可能存在的畸变、摩尔纹、反光、倒影、边框等信息，判断图片中的人脸是否来自于真人活体，进行实人检测，有效抵御纸质翻拍照、电子翻拍照以及视频翻拍等各种攻击方式。静默活体检测支持单张图片，也支持多人脸图片，当图片中有多个人脸时，会检测其中最大的人脸是否为活体。新老用户均可用该接口。

前提条件：

请确保您已开通 人脸识别 服务，具体操作方法请参见申请服务。

约束限制：

• 只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。
• application/json请求的body中，请使用标准Json格式。
• Base64编码中请勿使用回车换行。
• 系统不保存用户图片。
• 图片大小小于2MB，由于过大图片会导致时延较长，并且图片信息量不大，建议小于1MB。
• 图片分辨率小于4096*4096，图片中人脸像素大于40*40，建议120*120以上。
• 为保证识别效果，人脸图片建议要求如下：
  1. 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。
  2. 人脸无遮挡、整体清晰无拖尾抖动等运动模糊。
  3. 侧脸不超过30°、俯仰角小于15°、偏转角小于15°、图片中人脸保持竖置正脸。
• 其他的约束限制信息请参见1.4 约束限制章节。

建议：

• 由于过大图片对识别算法精度无明显提升，同时会导致时延较长，建议传入图片小于1MB，一般500KB左右足够。
• OBS 上存储的图片也建议小于1MB。
• 图片中人脸像素建议120*120以上。

调试

您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

URI

POST /v1/{project_id}/live-detect-face

请求参数

响应参数

状态码：200

状态码： 400

请求示例

X-Auth-Token值获取方法请参见快速入门。

• 通过传入图片的B AS E64编码，判断图片中的人脸是否来自于真人活体

  POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/live-detect-faceRequest Header: Content-Type: application/json X-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDT...  Request Body: {         "image_base64": "/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD"}

• 通过传入图片文件，判断图片中的人脸是否来自于真人活体

  POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/live-detect-faceRequest Header: X-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDT...  Request Body:   image_file: File(图片文件)

• 通过传入图片URL，判断图片中的人脸是否来自于真人活体

  POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/live-detect-faceRequest Header: Content-Type: application/json X-Auth-Token: MIINRwYJKoZIhvcNAQcCoIINODCCDTQCAQExDT...  Request Body: {     "image_url": "https://<bucket-name>.<endpoint>/<object-name>"}

• 使用Python3语言读取本地图片，判断图片中的人脸是否来自于真人活体

  # -*- coding:utf-8 -*-import requestsimport base64endpoint = '开通服务所在region的人脸识别服务域名'project_id = '开通服务所在region的用户项目ID'token = "用户获取得到的实际token值"headers = {'Content-Type': 'application/json', 'X-Auth-Token': token}url = "https://{endpoint}/v1/{project_id}/live-detect-face".format(endpoint=endpoint, project_id=project_id)image_file_path = r'./data/face-demo.png'with open(image_file_path, "rb") as bin_data:image_data = bin_data.read()image_base64 = base64.b64encode(image_data).decode("utf-8")body = {"image_base64": image_base64}response = requests.post(url, headers=headers, json=body, verify=False)print(response.text)  

• 使用Java语言读取图片base64编码，判断图片中的人脸是否来自于真人活体

  import com.huawei.trace.http.apache.httpclient.TraceApacheHttpClientBuilder;import org.apache.http.HttpEntity;import org.apache.http.HttpHeaders;import org.apache.http.HttpResponse;import org.apache.http.client.config.RequestConfig;import org.apache.http.client.methods.HttpPost;import org.apache.http.config.Registry;import org.apache.http.config.RegistryBuilder;import org.apache.http.conn.socket.ConnectionSocketFactory;import org.apache.http.conn.socket.PlainConnectionSocketFactory;import org.apache.http.conn.ssl.NoopHostnameVerifier;import org.apache.http.conn.ssl.SSLConnectionSocketFactory;import org.apache.http.entity.ContentType;import org.apache.http.entity.StringEntity;import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;import org.apache.http.impl.client.HttpClientBuilder;import org.apache.http.impl.conn.PoolingHttpClientConnectionManager;import org.apache.http.ssl.SSLContextBuilder;import org.apache.http.ssl.TrustStrategy;import org.apache.http.util.EntityUtils;import java.io.IOException;import java.nio.charset.StandardCharsets;import java.security.KeyManagementException;import java.security.KeyStoreException;import java.security.NoSuchAlgorithmException;import java.security.cert.CertificateException;import java.security.cert.X509Certificate;import java.util.concurrent.TimeUnit;import javax.net.ssl.HostnameVerifier;import javax.net.ssl.SSLContext;/** * 此demo仅供测试使用，强烈建议使用SDK * 使用前需已配置HttpClient jar包。jar包可通过下载SDK获取 */public class LiveDetectFace {    protected static HttpClientBuilder buildClient(HttpClientBuilder httpClientBuilder) {        SSLContext sslContext = null;        try {            sslContext = new SSLContextBuilder().loadTrustMaterial(null, new TrustStrategy() {                public boolean isTrusted(X509Certificate[] arg0, String arg1) throws CertificateException {                    return true;                }            }).build();        } catch (NoSuchAlgorithmException e) {            throw new RuntimeException(e.getMessage());        } catch (KeyManagementException e) {            throw new RuntimeException(e.getMessage());        } catch (KeyStoreException e) {            throw new RuntimeException(e.getMessage());        }        httpClientBuilder.setSSLContext(sslContext);        httpClientBuilder.setConnectionTimeToLive(30, TimeUnit.SECONDS);        HostnameVerifier hostnameVerifier = NoopHostnameVerifier.INSTANCE;        SSLConnectionSocketFactory sslSocketFactory = new SSLConnectionSocketFactory(sslContext, hostnameVerifier);        Registry<ConnectionSocketFactory> socketFactoryRegistry            = RegistryBuilder.<ConnectionSocketFactory>create().register("http",            PlainConnectionSocketFactory.getSocketFactory()).register("https", sslSocketFactory).build();        PoolingHttpClientConnectionManager connMgr = new PoolingHttpClientConnectionManager(socketFactoryRegistry);        connMgr.setMaxTotal(200);        connMgr.setDefaultMaxPerRoute(100);        httpClientBuilder.setConnectionManager(connMgr);        return httpClientBuilder;    }    public static String doPost(String url, String jsonStr, String token, CloseableHttpClient client) {        HttpPost post = new HttpPost(url);        StringEntity entity = new StringEntity(jsonStr, ContentType.APPLICATION_JSON);        post.setEntity(entity);        post.setHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, "application/json");        //time unit is milliseconds        RequestConfig requestConfig = RequestConfig.custom().setConnectTimeout(3000).setSocketTimeout(3000).build();        post.setConfig(requestConfig);        post.setHeader("X-Auth-Token", token);        HttpResponse response = null;        String result = "";        try {            response = client.execute(post);            HttpEntity responseBody = response.getEntity();            if (responseBody == null) {                System.out.println("the response body is null.");                return result;            } else {                byte[] byteStream = EntityUtils.toByteArray(responseBody);                System.arraycopy(byteStream, 0, new byte[byteStream.length], 0, byteStream.length);                result = new String(byteStream, StandardCharsets.UTF_8);            }        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }        return result;    }    public static void main(String[] args) {        CloseableHttpClient client = buildClient(TraceApacheHttpClientBuilder.create()).build();        // endpoint和project_id需要替换成实际信息。        String url = "https://{{endpoint}}/v1/{{project_id}}/live-detect-face";        String jsonStr = "{ \"image_base64\": \"/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD...\" }";        String token = "对应region的token";        String result = doPost(url, jsonStr, token, client);        System.out.println(result);    }}

响应示例

状态码：200

状态码

状态码请参见状态码。

错误码

错误码请参见错误码。