本文章主要介绍人脸对比API能力、应用场景、请求实例、参数说明。

接口能力

    两张人脸图片相似度对比：比对两张图片中人脸的相似度，并返回相似度分值。

    多种图片类型：支持生活照、证件照、身份证芯片照、带网纹照四种类型的人脸对比。

    活体检测控制：基于图片中的破绽分析，判断其中的人脸是否为二次翻拍（举例：如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一，用户B翻拍了图片一得到了图片二，并用图片二伪造成用户A去进行识别操作，这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节。）。

    质量检测控制：分析图片的中人脸的模糊度、角度、光照强度等特征，判断图片质量。

业务应用

用于比对多张图片中的人脸相似度并返回两两比对的得分，可用于判断两张脸是否是同一人的可能性大小。

应用场景

如人证合一验证，用户认证等，可与您现有的人脸库进行比对验证。

下载SDK

支持PHP版本：5.3+

人脸识别 PHP SDK目录结构

下载SDK 网址 

 

请求参数

参数	必选	类型	说明
image	是	string	图片信息(总数据大小应小于10M，图片尺寸在1920x1080以下)，图片上传方式根据image_type来判断。 两张图片通过json格式上传，格式参考表格下方示例
image_type	是	string	图片类型 BASE64:图片的base64值，base64编码后的图片数据，编码后的图片大小不超过2M； URL:图片的 URL地址( 可能由于网络等原因导致下载图片时间过长)； FACE_TOKEN: 人脸图片的唯一标识，调用人脸检测接口时，会为每个人脸图片赋予一个唯一的FACE_TOKEN，同一张图片多次检测得到的FACE_TOKEN是同一个。
face_type	否	string	人脸的类型 LIVE：表示生活照：通常为手机、相机拍摄的人像图片、或从网络获取的人像图片等， IDCARD：表示身份证芯片照：二代身份证内置芯片中的人像照片， WATERMARK：表示带水印证件照：一般为带水印的小图，如公安网小图 CERT：表示证件照片：如拍摄的身份证、工卡、护照、学生证等证件图片 INFRARED 表示红外照片：使用红外相机拍摄的照片 HYBRID：表示混合类型，如果传递此值时会先对图片进行检测判断所属类型(生活照 or 证件照)（仅针对请求参数 image_type 为 BASE64 或 URL 时有效） 默认LIVE
quality_control	否	string	图片质量控制 NONE: 不进行控制 LOW:较低的质量要求 NORMAL: 一般的质量要求 HIGH: 较高的质量要求 默认 NONE 若图片质量不满足要求，则返回结果中会提示质量检测失败
liveness_control	否	string	活体检测控制 NONE: 不进行控制 LOW:较低的活体要求(高通过率 低攻击拒绝率) NORMAL: 一般的活体要求(平衡的攻击拒绝率, 通过率) HIGH: 较高的活体要求(高攻击拒绝率 低通过率) 默认 NONE 若活体检测结果不满足要求，则返回结果中会提示活体检测失败
face_sort_type	否	int	人脸检测排序类型 0:代表检测出的人脸按照人脸面积从大到小排列 1:代表检测出的人脸按照距离图片中心从近到远排列 默认为0
spoofing_control	否	string	合成图控制参数 NONE: 不进行控制 LOW:较低的合成图阈值数值，由于合成图判定逻辑为大于阈值视为合成图攻击，该项代表低通过率、高攻击拒绝率 NORMAL: 一般的合成图阈值数值，由于合成图判定逻辑为大于阈值视为合成图攻击，该项代表平衡的攻击拒绝率, 通过率 HIGH: 较高的合成图阈值数值，由于合成图判定逻辑为大于阈值视为合成图攻击，该项代表高通过率、低攻击拒绝率 默认为NONE

两张图片上传格式

[
    {
        "image": "sfasq35sadvsvqwr5q...",
        "image_type": "BASE64",
        "face_type": "LIVE",
        "quality_control": "LOW",
        "liveness_control": "HIGH"
     },
     {
         "image": "sfasq35sadvsvqwr5q...",
         "image_type": "BASE64",
         "face_type": "IDCARD",
         "quality_control": "LOW",
         "liveness_control": "HIGH"
     }
 ]

 

 请求示例

/*
 * 人脸识别实例
 * @Yjl
 */

require_once 'AipFace.php';


// 应用API ID
const APP_ID = '应用API ID';

// 应用API KEY
const API_KEY = '应用API KEY';

// 应用 SECRET KEY
const SECRET_KEY = '应用 SECRET KEY';

class FaceAuth{

    /**
     * 人脸比对
     * author: YJL
     * @param $images
     * @return false|string
     */
    public function faceMatch($images)
    {
        // 传入必须参数 实例化类
        $client = new AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);

        // 调用人脸比对
        $data = $client->match($images);
        // 查看 restult 的值 为空表示不含人脸
        return json_encode($data);
    }
}

$obj = new FaceAuth();

// 人脸比对
$images = [
    [
        "image" => base64_encode(file_get_contents('./img/y1.png')),
        "image_type"=>  "BASE64",
        "face_type" =>  "LIVE",
    ],
    [
        "image" => base64_encode(file_get_contents('./img/1.jpg')),
        "image_type"=>  "BASE64",
        "face_type" =>  "LIVE",
    ],
];
print_r($obj->faceMatch($images));die;

返回参数

参数名	必选	类型	说明
score	是	float	人脸相似度得分，推荐阈值80分
face_list	是	array	人脸信息列表
+face_token	是	string	人脸的唯一标志

返回示例

{
    "error_code":0,
    "error_msg":"SUCCESS",
    "log_id":1389142201,
    "timestamp":1681366989,
    "cached":0,
    "result":{
        "score":93.84101105,
        "face_list":[
            {
                "face_token":"3f27c6e2d075c17e4a0b1b1a6412c81a"
            },
            {
                "face_token":"3be989d0f388c12ecc08640b91a2a7c5"
            }
        ]
    }
}

 到此为止了，剩下的就是放到项目中与真实业务场景结合进行使用。

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