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前言
活體檢測有多種情形,本文所指:從攝像頭獲取的影像中判斷是活體,還是使用了相片等靜態(tài)圖片。
場景描述
用戶個人信息中上傳了近照,當(dāng)用戶經(jīng)過攝像頭時進行身份識別。
此時,如果單純的使用攝像頭獲取的影像進行人臉相似度比對,則舉一張合適的相片對準(zhǔn)攝像頭也是可以通過的。于是檢測攝像頭前影像是否為活體的需求就產(chǎn)生了。
解決方案
使用百度AI開放平臺,它免費開放一定并發(fā)量的該場景活體檢測 API:
https://ai.baidu.com/tech/face/faceliveness
第一步,申請百度應(yīng)用
點擊“立即使用”,登錄后“創(chuàng)建應(yīng)用”,可以得到 API Key 與 Secret Key 等信息。
第二步,使用 API 進行活體檢測
這里的場景比較簡單,攝像頭獲取的影像可以保存為圖片,則功能接口可以這樣定義:給定圖片(這里使用URL),判斷其活體影像的概率。根據(jù)百度建議,概率設(shè)置為 99.5%,即達到此值或以上認(rèn)為活體檢測通過。
(1)獲取 accessToken
accessToken 有效期為 30 天,因此,可以緩存起來使用。此為示例,時長又足夠長,所以未加刷新機制。代碼如下,其中,clientId 為百度應(yīng)用中的 API Key,clientSecret 為百度應(yīng)用中的 Secret Key。
public static class AccessToken { // 有效期30天,緩存獲取的 access token public static String TOKEN = null; // 百度云中開通對應(yīng)服務(wù)應(yīng)用的 API Key private static String clientId = "API Key"; // 百度云中開通對應(yīng)服務(wù)應(yīng)用的 Secret Key private static String clientSecret = "Secret Key"; public static String getAccessToken() { if (String.IsNullOrEmpty(TOKEN)) { String authHost = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"; HttpClient client = new HttpClient(); List<KeyValuePair<String, String>> paraList = new List<KeyValuePair<string, string>>(); paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("grant_type", "client_credentials")); paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("client_id", clientId)); paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("client_secret", clientSecret)); HttpResponseMessage response = client.PostAsync(authHost, new FormUrlEncodedContent(paraList)).Result; String result = response.Content.ReadAsStringAsync().Result; JObject jr = JObject.Parse(result); TOKEN = jr.Value<string>("access_token"); } return TOKEN; } }
(2)調(diào)用 API 取得活體概率
API 的返回結(jié)果為 JSON,其中包括了活體概率,這里,方法直接返回 API 的 JSON 結(jié)果。
public class FaceLivenessHelper { // 在線活體檢測 public static string FaceVerify(string imgUrl) { string token = AccessToken.getAccessToken(); string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/faceverify?access_token=" + token; Encoding encoding = Encoding.Default; HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(host); request.Method = "post"; request.KeepAlive = true; // String str = "[{\"image\":\"sfasq35sadvsvqwr5q...\",\"image_type\":\"BASE64\",\"face_field\":\"age,beauty,expression\"}]"; String str = "[{\"image\":\"" + imgUrl + "\",\"image_type\":\"URL\",\"face_field\":\"age,beauty,expression\"}]"; byte[] buffer = encoding.GetBytes(str); request.ContentLength = buffer.Length; request.GetRequestStream().Write(buffer, 0, buffer.Length); HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse(); StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.Default); string result = reader.ReadToEnd(); Console.WriteLine("在線活體檢測:"); Console.WriteLine(result); return result; } }
詳細 API 文檔見此:https://ai.baidu.com/docs#/Face-Liveness-V3/top
結(jié)果中:face_liveness 即表示“活體分?jǐn)?shù)值”。
(3)應(yīng)用
API 的調(diào)用結(jié)果中,error_code 為 0 時表示執(zhí)行成功,此時,會有 result 屬性表示計算的相關(guān)值,從中取出 face_liveness 即可,其值為 0 ~ 1之間。
string imgUrl = "------"; string result = FaceLivenessHelper.FaceVerify(imgUrl); JObject jresult = JObject.Parse(result); JObject lvresult = jresult.Value<JObject>("result"); // error_code 為 0 時表示執(zhí)行成功,其它表示失敗 if (jresult.Value<int>("error_code") == 0) { double face_liveness = lvresult.Value<double>("face_liveness"); // 活體率達到要求 if (face_liveness >= 0.995) { // 通過檢測 } }
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,謝謝大家對億速云的支持。
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