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Dieser Artikel beschreibt die Integrationsanleitung für die Gesichtsstatische Lebendigkeitserkennung (Hochpräzisionsversion) API, die verwendet werden kann, um eine Lebendigkeitserkennung für statische Bilder, die von Benutzern hochgeladen wurden, durchzuführen, um festzustellen, ob es sich um ein nachgemachtes Bild handelt.

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Antragsprozess

Um die API zu nutzen, müssen Sie zunächst auf die entsprechende Seite der Gesichtsstatischen Lebendigkeitserkennung (Hochpräzisionsversion) API gehen und den entsprechenden Dienst beantragen. Nachdem Sie die Seite betreten haben, klicken Sie auf die Schaltfläche „Acquire“, wie im Bild gezeigt: Wenn Sie noch nicht angemeldet oder registriert sind, werden Sie automatisch zur Anmeldeseite weitergeleitet, um sich zu registrieren und anzumelden. Nach der Anmeldung werden Sie automatisch zur aktuellen Seite zurückgeleitet. Bei der ersten Antragstellung gibt es ein kostenloses Kontingent, das Ihnen die kostenlose Nutzung dieser API ermöglicht.

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Grundlegende Nutzung

Zunächst sollten Sie die grundlegende Nutzungsmethode verstehen, bei der Sie einfach den Bildlink eingeben, um das verarbeitete Ergebnisbild zu erhalten. Zunächst müssen Sie ein einfaches image_url Feld übermitteln, das das Gesichtbild wie im folgenden Bild zeigt:

Nun können wir die entsprechenden Inhalte auf der Benutzeroberfläche ausfüllen, wie im Bild gezeigt:

Hier haben wir die Request-Header festgelegt, einschließlich:
  • accept: In welchem Format Sie die Antwort erhalten möchten, hier eingetragen als application/json, also im JSON-Format.
  • authorization: Der Schlüssel zur Nutzung der API, den Sie nach der Beantragung direkt auswählen können.
Zusätzlich haben wir den Request-Body festgelegt, einschließlich:
  • image_url: Der Link zum Gesichtbild, das verarbeitet werden soll.
  • face_model_version: Die Version des Algorithmusmodells, das für den Gesichtserkennungsdienst verwendet wird. Derzeit unterstützt der Parameter „3.0“.
Nach der Auswahl können Sie feststellen, dass auf der rechten Seite auch der entsprechende Code generiert wurde, wie im Bild gezeigt:

Klicken Sie auf die Schaltfläche „Try“, um einen Test durchzuführen, wie im obigen Bild gezeigt. Hier haben wir das folgende Ergebnis erhalten: 
{
  "score": 0,
  "face_model_version": "3.0"
}
Hier haben wir das Ergebnis der Gesichtsstatischen Lebendigkeitserkennung erhalten, einschließlich des Lebendigkeitsscores. Die Feldbeschreibung ist wie folgt:
  • score: Lebendigkeitsscore, Wertebereich [0,100], um zu bestimmen, ob es sich um ein nachgemachtes Bild handelt, basierend auf dem entsprechenden Schwellenwertbereich des Lebendigkeitsscores. Derzeit können die Schwellenwerte in [5,10,40,70,90] unterteilt werden, wobei der empfohlene Schwellenwert 40 beträgt.
  • face_model_version: Die Version des Algorithmusmodells, das für die Gesichtserkennung verwendet wird.
Wenn Sie den entsprechenden Integrationscode generieren möchten, können Sie ihn direkt kopieren, zum Beispiel ist der CURL-Code wie folgt: 
curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/face/detect-live' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/lrbtcn.jpg"
}'
Der Integrationscode in Python sieht wie folgt aus: 
import requests

url = "https://api.acedata.cloud/face/detect-live"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/lrbtcn.jpg"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

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Fehlerbehandlung

Wenn beim Aufruf der API ein Fehler auftritt, gibt die API den entsprechenden Fehlercode und die Fehlermeldung zurück. Zum Beispiel:
  • 400 token_mismatched: Ungültige Anfrage, möglicherweise aufgrund fehlender oder ungültiger Parameter.
  • 400 api_not_implemented: Ungültige Anfrage, möglicherweise aufgrund fehlender oder ungültiger Parameter.
  • 401 invalid_token: Unbefugt, ungültiger oder fehlender Autorisierungstoken.
  • 429 too_many_requests: Zu viele Anfragen, Sie haben das Rate-Limit überschritten.
  • 500 api_error: Interner Serverfehler, etwas ist auf dem Server schiefgelaufen.

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Beispiel für eine Fehlerantwort

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

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Fazit

Durch dieses Dokument haben Sie erfahren, wie Sie die Gesichtsstatische Lebendigkeitserkennung (Hochpräzisionsversion) API verwenden können, um eine Lebendigkeitserkennung für statische Bilder, die von Benutzern hochgeladen wurden, durchzuführen, um festzustellen, ob es sich um ein nachgemachtes Bild handelt. Wir hoffen, dass dieses Dokument Ihnen hilft, die API besser zu integrieren und zu nutzen. Bei Fragen wenden Sie sich bitte jederzeit an unser technisches Support-Team.