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本文では、人顔静的活体検出（高精度版）API接続説明を紹介します。これは、ユーザーがアップロードした静的画像に対して防翻拍活体検出を行い、翻拍画像かどうかを判断するために使用されます。

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申請プロセス

APIを使用するには、まず人顔静的活体検出（高精度版）APIの該当ページでサービスを申請する必要があります。ページに入ったら、「Acquire」ボタンをクリックします。以下の図のように： まだログインまたは登録していない場合は、自動的にログインページにリダイレクトされ、登録とログインを促されます。ログインまたは登録後、現在のページに自動的に戻ります。 初回申請時には無料のクレジットが付与され、このAPIを無料で使用できます。

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基本使用

まず、基本的な使用方法を理解します。画像リンクを入力することで、処理後の結果画像を取得できます。最初に、image_urlフィールドを簡単に渡す必要があります。人顔画像は以下の図のように：

次に、画面上に対応する内容を記入できます。以下の図のように：

ここでは、Request Headersを設定しました。含まれるのは：
  • accept：受け取りたいレスポンス結果の形式。ここではapplication/json、つまりJSON形式を記入します。
  • authorization：APIを呼び出すためのキー。申請後、直接ドロップダウンから選択できます。
さらに、Request Bodyを設定しました。含まれるのは：
  • image_url：処理する人顔画像のリンク。
  • face_model_version：顔認識サービスで使用するアルゴリズムモデルのバージョン。現在、入力パラメータは「3.0」をサポートしています。
選択後、右側にも対応するコードが生成されていることがわかります。以下の図のように：

「Try」ボタンをクリックするとテストが行えます。上の図のように、以下の結果が得られました： 
{
  "score": 0,
  "face_model_version": "3.0"
}
この時点で、人顔静的活体検出の結果が得られ、活体スコアの内容が含まれています。 フィールドの説明は以下の通りです：
  • score ：活体スコア。値の範囲は[0,100]で、活体スコアに基づく閾値範囲により翻拍かどうかを判断します。現在の閾値は[5,10,40,70,90]に分かれており、推奨閾値は40です。
  • face_model_version ：顔認識に使用されるアルゴリズムモデルのバージョン。
また、対応する接続コードを生成したい場合は、生成されたものを直接コピーできます。例えば、CURLのコードは以下の通りです： 
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"
}'
Pythonの接続コードは以下の通りです： 
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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エラー処理

APIを呼び出す際にエラーが発生した場合、APIは対応するエラーコードと情報を返します。例えば：
  • 400 token_mismatched：不正なリクエスト、パラメータが不足または無効である可能性があります。
  • 400 api_not_implemented：不正なリクエスト、パラメータが不足または無効である可能性があります。
  • 401 invalid_token：未承認、無効または不足している承認トークン。
  • 429 too_many_requests：リクエストが多すぎます、レート制限を超えました。
  • 500 api_error：内部サーバーエラー、サーバーで何かがうまくいきませんでした。

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エラー応答の例

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

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結論

この文書を通じて、あなたは人顔静的活体検出（高精度版）APIを使用して、ユーザーがアップロードした静的画像に対して防翻拍活体検出を行い、翻拍画像かどうかを判断する方法を理解しました。この文書が、あなたがこのAPIをより良く接続し、使用するのに役立つことを願っています。何か問題があれば、いつでも私たちの技術サポートチームにお問い合わせください。