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Cet article présentera les instructions d’intégration de l’API de détection de vie statique du visage (version haute précision), qui peut être utilisée pour effectuer une détection de vie contre la reproduction sur les images statiques téléchargées par les utilisateurs, afin de déterminer s’il s’agit d’images reproduites.

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Processus de demande

Pour utiliser l’API, vous devez d’abord vous rendre sur la page correspondante de l’API de détection de vie statique du visage (version haute précision) pour demander le service correspondant. Une fois sur la page, cliquez sur le bouton « Acquire », comme indiqué dans l’image ci-dessous : Si vous n’êtes pas encore connecté ou inscrit, vous serez automatiquement redirigé vers la page de connexion vous invitant à vous inscrire et à vous connecter. Après vous être connecté ou inscrit, vous serez automatiquement renvoyé à la page actuelle. Lors de la première demande, un quota gratuit sera offert, vous permettant d’utiliser cette API gratuitement.

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Utilisation de base

Tout d’abord, comprenons la méthode d’utilisation de base, qui consiste à entrer le lien de l’image pour obtenir l’image résultante après traitement. Vous devez d’abord transmettre un champ image_url, l’image du visage est montrée ci-dessous :

Nous pouvons ensuite remplir le contenu correspondant sur l’interface, comme indiqué dans l’image ci-dessous :

Ici, nous avons configuré les en-têtes de requête, y compris :
  • accept : le format de réponse que vous souhaitez recevoir, ici rempli avec application/json, c’est-à-dire au format JSON.
  • authorization : la clé d’API pour appeler l’API, que vous pouvez sélectionner directement après la demande.
De plus, nous avons configuré le corps de la requête, y compris :
  • image_url : le lien de l’image du visage à traiter.
  • face_model_version : la version du modèle d’algorithme utilisé pour le service de reconnaissance faciale. Actuellement, l’entrée prend en charge « 3.0 ».
Après avoir fait votre sélection, vous pouvez constater que le code correspondant a également été généré à droite, comme indiqué dans l’image ci-dessous :

Cliquez sur le bouton « Try » pour effectuer un test, comme indiqué sur l’image ci-dessus, et nous avons obtenu le résultat suivant : 
{
  "score": 0,
  "face_model_version": "3.0"
}
Nous pouvons voir que nous avons obtenu le résultat de la détection de vie statique du visage, y compris le score de vie. Les explications des champs sont les suivantes :
  • score : score de vie, plage de valeurs [0,100], déterminé en fonction de l’intervalle de seuil correspondant au score de vie pour juger s’il s’agit d’une image reproduite. Actuellement, les seuils peuvent être [5,10,40,70,90], le seuil recommandé étant 40.
  • face_model_version : version du modèle d’algorithme utilisé pour la reconnaissance faciale.
De plus, si vous souhaitez générer le code d’intégration correspondant, vous pouvez le copier directement, par exemple, le code CURL est le suivant : 
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"
}'
Le code d’intégration Python est le suivant : 
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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Gestion des erreurs

Lors de l’appel de l’API, si une erreur se produit, l’API renverra le code d’erreur et les informations correspondantes. Par exemple :
  • 400 token_mismatched : Mauvaise requête, probablement en raison de paramètres manquants ou invalides.
  • 400 api_not_implemented : Mauvaise requête, probablement en raison de paramètres manquants ou invalides.
  • 401 invalid_token : Non autorisé, jeton d’autorisation invalide ou manquant.
  • 429 too_many_requests : Trop de requêtes, vous avez dépassé la limite de taux.
  • 500 api_error : Erreur interne du serveur, quelque chose s’est mal passé sur le serveur.

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Exemple de réponse d’erreur

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

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Conclusion

Grâce à ce document, vous avez compris comment utiliser l’API de détection de vie statique du visage (version haute précision) pour effectuer une détection de vie contre la reproduction sur les images statiques téléchargées par les utilisateurs, afin de déterminer s’il s’agit d’images reproduites. Nous espérons que ce document vous aidera à mieux intégrer et utiliser cette API. Si vous avez des questions, n’hésitez pas à contacter notre équipe de support technique.