活体检测有多种情形,本文所指:从摄像头获取的影像中判断是活体,还是使用了相片等静态图片。
用户个人信息中上传了近照,当用户经过摄像头时进行身份识别。
此时,如果单纯的使用摄像头获取的影像进行人脸相似度比对,则举一张合适的相片对准摄像头也是可以通过的。于是检测摄像头前影像是否为活体的需求就产生了。
使用百度AI开放平台,它免费开放一定并发量的该场景活体检测API:
https://ai.baidu.com/tech/face/faceliveness
<强>第一步,申请百度应用
点击“立即使用”,登录后“创建应用”,可以得到API键与密钥等信息。
<强>第二步,使用API进行活体检测
这里的场景比较简单,摄像头获取的影像可以保存为图片,则功能接口可以这样定义:给定图片(这里使用URL),判断其活体影像的概率。根据百度建议,概率设置为99.5%,即达到此值或以上认为活体检测通过。
<强>(1)获取accessToken
accessToken有效期为30天,因此,可以缓存起来使用。此为示例,时长又足够长,所以未加刷新机制。代码如下,其中,clientId为百度应用中关键的API, clientSecret为百度应用中关键的秘密。
公共静态类AccessToken
{//有效期30天,缓存获取的访问令牌
公共静态字符串标记=零;//百度云中开通对应服务应用的API密钥
私有静态字符串clientId=癆PI键”;//百度云中开通对应服务应用的密钥
私有静态字符串clientSecret=懊茉俊?
公共静态字符串getAccessToken ()
{
如果(String.IsNullOrEmpty(令牌))
{
字符串authHost=" https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token ";
HttpClient客户=new HttpClient ();
List比;paraList=new List在();
paraList。添加(新KeyValuePair<字符串,string> (“grant_type”、“client_credentials”));
paraList。Add(新KeyValuePair<字符串,string> (“client_id”, clientId));
paraList。Add(新KeyValuePair<字符串,string> (“client_secret”, clientSecret));
HttpResponseMessage=客户的反应。PostAsync (authHost新FormUrlEncodedContent (paraList)) .Result;
字符串的结果=response.Content.ReadAsStringAsync () .Result;
小JObject=JObject.Parse(结果);
令牌=jr.Value (“access_token”);
}
返回标记;
}
}
<强>(2)调用API取得活体概率
API的返回结果为JSON,其中包括了活体概率,这里,方法直接返回JSON API的结果。
公开课FaceLivenessHelper
{//在线活体检测
imgUrl FaceVerify公共静态字符串(字符串)
{
字符串标记=AccessToken.getAccessToken ();
字符串主机=" https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/faceverify& # 63; access_token=" +令牌;
编码编码=Encoding.Default;
HttpWebRequest请求=(HttpWebRequest) WebRequest.Create(主机);
请求。方法=皃ost”;
请求。KeepAlive=true;//字符串str="[{\“形象\”:\“sfasq35sadvsvqwr5q…\”, \“image_type \”, \“BASE64 \”, \“face_field \”, \“年龄、美丽、表达式\”}]”;
字符串str="[{\“形象\”:\ " + imgUrl +“\”, \“image_type \”, \“URL \”, \“face_field \”, \“年龄、美丽、表达式\”}]”;
缓冲区byte []=encoding.GetBytes (str);
请求。ContentLength=buffer.Length;
request.GetRequestStream ()。写(缓冲区,0,buffer.Length);
HttpWebResponse响应=(HttpWebResponse) request.GetResponse ();
StreamReader读者=new StreamReader (response.GetResponseStream (), Encoding.Default);
字符串的结果=reader.ReadToEnd ();
Console.WriteLine(“在线活体检测:”);
Console.WriteLine(结果);
返回结果;
}
}
详细API文档见此:https://ai.baidu.com/docs/Face-Liveness-V3/顶级
结果中:face_liveness即表示“活体分数值”。
<强>(3)应用
API的调用结果中,error_code为0时表示执行成功,此时,会有结果属性表示计算的相关值,从中取出face_liveness即可,其值为0 ~ 1之间。
字符串imgUrl=" - - - - - -”;
字符串的结果=FaceLivenessHelper.FaceVerify (imgUrl);
JObject jresult=JObject.Parse(结果);
JObject lvresult=jresult.Value
