Перейти до основного вмісту
У цьому документі буде представлено інтеграційну документацію для API статичного виявлення живих облич (високоточна версія), який можна використовувати для виявлення живих облич у статичних зображеннях, завантажених користувачем, щоб визначити, чи є це зображенням, зробленим з екрана.

​
Процес подачі заявки

Щоб використовувати API, спочатку потрібно перейти на відповідну сторінку API статичного виявлення живих облич (високоточна версія) для подачі заявки на відповідну послугу. Після переходу на сторінку натисніть кнопку «Acquire», як показано на малюнку: Якщо ви ще не увійшли в систему або не зареєстровані, вас автоматично перенаправлять на сторінку входу, запрошуючи вас зареєструватися та увійти. Після входу або реєстрації ви автоматично повернетеся на цю сторінку. При першій подачі заявки вам буде надано безкоштовний ліміт, який дозволяє безкоштовно використовувати цей API.

​
Основне використання

Спочатку розглянемо основний спосіб використання, а саме введення посилання на зображення, щоб отримати оброблене зображення. Спочатку потрібно просто передати поле image_url, зображення обличчя показано на малюнку нижче:

Далі ми можемо заповнити відповідні поля на інтерфейсі, як показано на малюнку:

Ми бачимо, що тут ми налаштували заголовки запиту, включаючи:
  • accept: вказує, в якому форматі ви хочете отримати відповідь, тут вказано application/json, тобто формат JSON.
  • authorization: ключ для виклику API, після подачі заявки ви можете вибрати його зі списку.
Також налаштовано тіло запиту, яке включає:
  • image_url: посилання на зображення обличчя, яке потрібно обробити.
  • face_model_version: версія алгоритму моделі, що використовується для розпізнавання облич. Наразі підтримується версія “3.0”.
Після вибору ви можете помітити, що праворуч також згенеровано відповідний код, як показано на малюнку:

Натисніть кнопку «Try», щоб провести тестування, як показано на малюнку, і ми отримали наступний результат: 
{
  "score": 0,
  "face_model_version": "3.0"
}
Ми бачимо, що отримали результат статичного виявлення живих облич, включаючи оцінку живості. Опис полів:
  • score: оцінка живості, діапазон значень [0,100], за якою можна визначити, чи є це зображенням, зробленим з екрана, відповідно до порогових значень. Наразі пороги можуть бути [5,10,40,70,90], з рекомендованим порогом 40.
  • face_model_version: версія алгоритму моделі, що використовується для розпізнавання облич.
Якщо ви хочете згенерувати відповідний код інтеграції, ви можете просто скопіювати його, наприклад, код CURL виглядає так: 
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"
}'
Код інтеграції на Python виглядає так: 
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)

​
Обробка помилок

При виклику API, якщо виникає помилка, API поверне відповідний код помилки та інформацію. Наприклад:
  • 400 token_mismatched: Неправильний запит, можливо, через відсутні або недійсні параметри.
  • 400 api_not_implemented: Неправильний запит, можливо, через відсутні або недійсні параметри.
  • 401 invalid_token: Неавторизовано, недійсний або відсутній токен авторизації.
  • 429 too_many_requests: Занадто багато запитів, ви перевищили ліміт запитів.
  • 500 api_error: Внутрішня помилка сервера, щось пішло не так на сервері.

​
Приклад відповіді з помилкою

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

​
Висновок

Завдяки цьому документу ви дізналися, як використовувати API статичного виявлення живих облич (високоточна версія) для виявлення живих облич у статичних зображеннях, завантажених користувачем, щоб визначити, чи є це зображенням, зробленим з екрана. Сподіваємося, що цей документ допоможе вам краще інтегрувати та використовувати цей API. Якщо у вас є будь-які питання, будь ласка, звертайтеся до нашої команди технічної підтримки.