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Este documento presentará las instrucciones de integración de la API de detección de vida estática de rostros (versión de alta precisión), que se puede utilizar para realizar la detección de vida en imágenes estáticas subidas por el usuario, con el fin de determinar si se trata de imágenes regrabadas.

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Proceso de solicitud

Para utilizar la API, primero debe ir a la página correspondiente de la API de detección de vida estática de rostros (versión de alta precisión) para solicitar el servicio correspondiente. Una vez en la página, haga clic en el botón “Acquire”, como se muestra en la imagen: Si aún no ha iniciado sesión o registrado, será redirigido automáticamente a la página de inicio de sesión que le invita a registrarse e iniciar sesión. Después de iniciar sesión o registrarse, será redirigido automáticamente a la página actual. En la primera solicitud, se le otorgará un límite gratuito que le permitirá utilizar la API de forma gratuita.

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Uso básico

Primero, comprenda la forma básica de uso, que consiste en ingresar el enlace de la imagen para obtener la imagen de resultado procesada. Primero, necesita pasar un campo image_url, la imagen del rostro se muestra a continuación:

A continuación, podemos completar el contenido correspondiente en la interfaz, como se muestra en la imagen:

Aquí podemos ver que hemos configurado los Request Headers, que incluyen:
  • accept: el formato de respuesta que desea recibir, aquí se establece como application/json, es decir, formato JSON.
  • authorization: la clave para llamar a la API, que se puede seleccionar directamente después de la solicitud.
Además, se ha configurado el Request Body, que incluye:
  • image_url: el enlace de la imagen del rostro que necesita ser procesada.
  • face_model_version: la versión del modelo de algoritmo utilizado para el servicio de reconocimiento facial. Actualmente, se admite “3.0”.
Después de seleccionar, se puede observar que también se ha generado el código correspondiente a la derecha, como se muestra en la imagen:

Haga clic en el botón “Try” para realizar la prueba, como se muestra en la imagen anterior, aquí hemos obtenido el siguiente resultado: 
{
  "score": 0,
  "face_model_version": "3.0"
}
Se puede ver que en este momento hemos obtenido el resultado de la detección de vida estática del rostro, que incluye el contenido de la puntuación de vida. La descripción de los campos es la siguiente:
  • score: puntuación de vida, rango de valores [0,100], que se utiliza para determinar si es una imagen regrabada según el intervalo de umbral correspondiente a la puntuación de vida. Actualmente, los umbrales se pueden dividir en [5,10,40,70,90], donde se recomienda un umbral de 40.
  • face_model_version: versión del modelo de algoritmo utilizado para el reconocimiento facial.
Además, si desea generar el código de integración correspondiente, puede copiarlo directamente, por ejemplo, el código de CURL es el siguiente: 
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"
}'
El código de integración en Python es el siguiente: 
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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Manejo de errores

Al llamar a la API, si se encuentra con un error, la API devolverá el código de error y la información correspondiente. Por ejemplo:
  • 400 token_mismatched: Solicitud incorrecta, posiblemente debido a parámetros faltantes o inválidos.
  • 400 api_not_implemented: Solicitud incorrecta, posiblemente debido a parámetros faltantes o inválidos.
  • 401 invalid_token: No autorizado, token de autorización inválido o faltante.
  • 429 too_many_requests: Demasiadas solicitudes, ha superado el límite de tasa.
  • 500 api_error: Error interno del servidor, algo salió mal en el servidor.

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Ejemplo de respuesta de error

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

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Conclusión

A través de este documento, ha aprendido cómo utilizar la API de detección de vida estática de rostros (versión de alta precisión) para realizar la detección de vida en imágenes estáticas subidas por el usuario, con el fin de determinar si se trata de imágenes regrabadas. Esperamos que este documento le ayude a integrar y utilizar mejor la API. Si tiene alguna pregunta, no dude en ponerse en contacto con nuestro equipo de soporte técnico.