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Este documento irá apresentar as instruções de integração da API de Detecção de Vida Estática de Rosto (Versão de Alta Precisão), que pode ser utilizada para realizar a detecção de vida em imagens estáticas enviadas pelos usuários, a fim de determinar se são imagens reproduzidas.

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Processo de Solicitação

Para usar a API, é necessário primeiro acessar a página correspondente da API de Detecção de Vida Estática de Rosto (Versão de Alta Precisão) e solicitar o serviço correspondente. Após entrar na página, clique no botão “Acquire”, conforme mostrado na imagem: Se você ainda não estiver logado ou registrado, será redirecionado automaticamente para a página de login, convidando-o a se registrar e fazer login. Após o registro e login, você será redirecionado de volta para a página atual. Na primeira solicitação, haverá um limite gratuito disponível, permitindo o uso gratuito da API.

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Uso Básico

Primeiro, entenda a forma básica de uso, que é inserir o link da imagem, e você poderá obter a imagem resultante após o processamento. Primeiro, é necessário passar um campo image_url, a imagem do rosto é mostrada na figura abaixo:

Em seguida, podemos preencher o conteúdo correspondente na interface, conforme mostrado na imagem:

Podemos ver que aqui configuramos os Request Headers, incluindo:
  • accept: o formato de resposta desejado, aqui preenchido como application/json, ou seja, formato JSON.
  • authorization: a chave para chamar a API, que pode ser selecionada diretamente após a solicitação.
Além disso, configuramos o Request Body, incluindo:
  • image_url: o link da imagem do rosto a ser processada.
  • face_model_version: a versão do modelo de algoritmo utilizado pelo serviço de reconhecimento facial. Atualmente, o parâmetro suporta “3.0”.
Após a seleção, podemos notar que o código correspondente também foi gerado à direita, conforme mostrado na imagem:

Clique no botão “Try” para realizar o teste, como mostrado na imagem acima, e aqui obtivemos o seguinte resultado: 
{
  "score": 0,
  "face_model_version": "3.0"
}
Podemos ver que neste momento obtivemos o resultado da detecção de vida estática do rosto, incluindo o conteúdo da pontuação de vida. A descrição dos campos é a seguinte:
  • score: pontuação de vida, com intervalo de valores [0,100], que determina se é uma imagem reproduzida com base nos intervalos de limiar correspondentes à pontuação de vida. Atualmente, os limiares podem ser [5,10,40,70,90], sendo que o limiar recomendado é 40.
  • face_model_version: a versão do modelo de algoritmo utilizado para reconhecimento facial.
Além disso, se você quiser gerar o código de integração correspondente, pode copiá-lo diretamente, por exemplo, o código CURL é o seguinte: 
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"
}'
O código de integração em Python é o seguinte: 
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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Tratamento de Erros

Ao chamar a API, se ocorrer um erro, a API retornará o código de erro e a mensagem correspondente. Por exemplo:
  • 400 token_mismatched: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos.
  • 400 api_not_implemented: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos.
  • 401 invalid_token: Não autorizado, token de autorização inválido ou ausente.
  • 429 too_many_requests: Muitas solicitações, você excedeu o limite de taxa.
  • 500 api_error: Erro interno do servidor, algo deu errado no servidor.

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Exemplo de Resposta de Erro

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

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Conclusão

Através deste documento, você já entendeu como usar a API de Detecção de Vida Estática de Rosto (Versão de Alta Precisão) para realizar a detecção de vida em imagens estáticas enviadas pelos usuários, a fim de determinar se são imagens reproduzidas. Esperamos que este documento possa ajudá-lo a integrar e usar melhor a API. Se tiver alguma dúvida, entre em contato com nossa equipe de suporte técnico.