Skip to main content
У цьому документі буде представлено інструкцію з інтеграції API для перевірки фотографій на посвідченні особи, яка може бути використана для передачі фотографії з обличчям на посвідченні особи, розпізнавання інформації на фотографії посвідчення та порівняння імені, номера посвідчення, фотографії з обличчям на посвідченні з авторитетною базою даних, щоб визначити, чи належать вони одній і тій же особі, тим самим перевіряючи достовірність інформації на посвідченні.

Процес подачі заявки

Щоб використовувати API для перевірки фотографій на посвідченні особи, спочатку перейдіть до консолі Ace Data Cloud, щоб отримати ваш API Token, зберігши його для подальшого використання. Якщо ви ще не увійшли в систему або не зареєстровані, вас автоматично перенаправлять на сторінку входу, щоб запросити реєстрацію та вхід, після чого ви будете автоматично повернені на цю сторінку. Один API Token дозволяє викликати всі послуги платформи, не потрібно окремо запитувати для кожної послуги. Перший запит на отримання токена надає безкоштовний ліміт, щоб ви могли безкоштовно протестувати; якщо ліміт вичерпано, ви можете поповнити загальний баланс в консолі.
📘 Повна документація: API для перевірки фотографій на посвідченні особи →

Основне використання

Спочатку ознайомтеся з основним способом використання, тобто введіть посилання на зображення посвідчення, щоб отримати результати перевірки. Спочатку потрібно просто передати поле image_url, після чого ми можемо заповнити відповідні дані на інтерфейсі, як показано на малюнку:

Ми бачимо, що тут ми налаштували заголовки запиту, включаючи:
  • accept: формат відповіді, який ви хочете отримати, тут вказано application/json, тобто формат JSON.
  • authorization: ключ для виклику API, після запиту ви можете вибрати його зі списку.
Також налаштовано тіло запиту, яке включає:
  • image_url: посилання на зображення посвідчення, яке потрібно обробити.
  • config: необов’язковий параметр конфігурації, булеве поле, за замовчуванням всі значення false, підтримує copy_warn, border_check_warn, reshoot_warn, detect_ps_warn, temp_id_warn, quality (поріг 0-100).
Після вибору ви можете помітити, що праворуч також згенеровано відповідний код, як показано на малюнку:

Натисніть кнопку «Спробувати», щоб провести тестування, як показано на малюнку, і ми отримали такі результати:
У відповіді є кілька полів, описаних нижче:
  • sim, схожість, діапазон значень [0.00, 100.00]. Рекомендується вважати, що схожість більше або дорівнює 70 свідчить про те, що це одна і та ж особа, поріг можна налаштувати відповідно до конкретного сценарію (помилковий прохід при порозі 70 становить одну тисячу, при порозі 80 - одну десяту тисячі).
  • result, код помилки бізнесу, у випадку успіху повертає Success, у випадку помилки дивіться нижче в списку кодів помилок у частині FailedOperation.
  • description, результат перевірки імені та номера посвідчення.
  • name, інформація про ім’я на посвідченні, якщо зображення посвідчення не було завантажено, то поле порожнє.
  • sex, інформація про стать на посвідченні, якщо зображення посвідчення не було завантажено, то поле порожнє.
  • nation, інформація про національність на посвідченні, якщо зображення посвідчення не було завантажено, то поле порожнє.
  • birth, інформація про дату народження на посвідченні, якщо зображення посвідчення не було завантажено, то поле порожнє.
  • address, інформація про адресу на посвідченні, якщо зображення посвідчення не було завантажено, то поле порожнє.
  • id_num, інформація про номер на посвідченні, якщо зображення посвідчення не було завантажено, то поле порожнє.
  • portrait, base64-код фотографії з обличчям на посвідченні, якщо вирізання зображення не вдалося, буде використано все зображення посвідчення для порівняння, і повернеться порожнє.
  • warnings, інформація про попередження, коли в конфігурації налаштовано попередження, порівняння облич не буде, результат поверне помилку (FailedOperation.OcrWarningOccurred) і міститиме цю інформацію про попередження.
  • quality, оцінка якості зображення, цей параметр має значення лише тоді, коли в конфігурації запиту налаштовано попередження про розмитість зображення, діапазон значень (0-100), наразі поріг за замовчуванням становить 50, нижче 50 спрацює попередження про розмитість.
  • encryption, інформація про шифрування чутливих даних.
Можна побачити, що інформація на посвідченні має високу достовірність. Крім того, якщо ви хочете згенерувати відповідний код інтеграції, ви можете просто скопіювати його, наприклад, код CURL виглядає так:
Код інтеграції на Python виглядає так:

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

Висновок

Завдяки цьому документу ви дізналися, як використовувати API для перевірки фотографій на посвідченні особи, щоб передати фотографію з обличчям на посвідченні, розпізнати інформацію на фотографії посвідчення та порівняти ім’я, номер посвідчення, фотографію з обличчям на посвідченні з авторитетною базою даних, щоб визначити, чи належать вони одній і тій же особі, тим самим перевіряючи достовірність інформації на посвідченні. 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.