Przejdź do głównej treści
W artykule tym przedstawiono wskazówki dotyczące integracji API detekcji statycznej żywej twarzy (wersja o wysokiej precyzji), które można wykorzystać do wykrywania żywych twarzy w przesłanych przez użytkowników statycznych obrazach, aby ocenić, czy jest to zdjęcie zrobione z reprodukcji.

​
Proces aplikacji

Aby skorzystać z API, należy najpierw przejść do odpowiedniej strony API detekcji statycznej żywej twarzy (wersja o wysokiej precyzji) i złożyć wniosek o odpowiednią usługę. Po wejściu na stronę kliknij przycisk „Acquire”, jak pokazano na obrazku: Jeśli nie jesteś zalogowany lub zarejestrowany, automatycznie zostaniesz przekierowany na stronę logowania, aby zarejestrować się i zalogować. Po zalogowaniu lub rejestracji automatycznie wrócisz na bieżącą stronę. Podczas pierwszej aplikacji otrzymasz darmowy limit, który pozwala na bezpłatne korzystanie z tego API.

​
Podstawowe użycie

Najpierw zapoznaj się z podstawowym sposobem użycia, polegającym na wprowadzeniu linku do obrazu, aby uzyskać przetworzony wynik obrazu. Należy najpierw przekazać prosty parametr image_url, a obraz twarzy przedstawiony jest na poniższym obrazku:

Następnie możemy wypełnić odpowiednie pola na interfejsie, jak pokazano na obrazku:

Możemy zauważyć, że ustawiliśmy nagłówki żądania, w tym:
  • accept: jakiego formatu odpowiedzi oczekujesz, tutaj wpisujemy application/json, czyli format JSON.
  • authorization: klucz do wywołania API, po złożeniu wniosku można go bezpośrednio wybrać z rozwijanej listy.
Dodatkowo ustawiono ciało żądania, w tym:
  • image_url: link do obrazu twarzy, który ma być przetworzony.
  • face_model_version: wersja modelu algorytmu używanego w usłudze rozpoznawania twarzy. Obecnie akceptowane jest „3.0”.
Po dokonaniu wyboru można zauważyć, że po prawej stronie wygenerowano odpowiedni kod, jak pokazano na obrazku:

Kliknij przycisk „Try”, aby przeprowadzić test, jak pokazano na powyższym obrazku, a otrzymamy następujący wynik: 
{
  "score": 0,
  "face_model_version": "3.0"
}
Możemy zauważyć, że otrzymaliśmy wynik detekcji statycznej żywej twarzy, w tym zawartość oceny żywej. Opis pól jest następujący:
  • score: ocena żywej, zakres wartości [0,100], na podstawie progu odpowiadającego ocenie żywej, aby ocenić, czy jest to zdjęcie z reprodukcji. Obecnie progi można podzielić na [5,10,40,70,90], z zalecanym progiem wynoszącym 40.
  • face_model_version: wersja modelu algorytmu używanego w rozpoznawaniu twarzy.
Dodatkowo, jeśli chcesz wygenerować odpowiedni kod do integracji, możesz go bezpośrednio skopiować, na przykład kod CURL wygląda następująco: 
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"
}'
Kod do integracji w Pythonie wygląda następująco: 
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)

​
Obsługa błędów

Podczas wywoływania API, jeśli wystąpi błąd, API zwróci odpowiedni kod błędu i informacje. Na przykład:
  • 400 token_mismatched: Zły wniosek, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
  • 400 api_not_implemented: Zły wniosek, prawdopodobnie z powodu brakujących lub nieprawidłowych parametrów.
  • 401 invalid_token: Nieautoryzowany, nieprawidłowy lub brakujący token autoryzacyjny.
  • 429 too_many_requests: Zbyt wiele żądań, przekroczono limit.
  • 500 api_error: Błąd wewnętrzny serwera, coś poszło nie tak na serwerze.

​
Przykład odpowiedzi błędu

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

​
Wnioski

Dzięki temu dokumentowi zrozumiałeś, jak korzystać z API detekcji statycznej żywej twarzy (wersja o wysokiej precyzji), które można wykorzystać do wykrywania żywych twarzy w przesłanych przez użytkowników statycznych obrazach, aby ocenić, czy jest to zdjęcie z reprodukcji. Mamy nadzieję, że ten dokument pomoże Ci lepiej zintegrować i korzystać z tego API. W razie jakichkolwiek pytań, prosimy o kontakt z naszym zespołem wsparcia technicznego.