使用百度AI接口v3进行人脸对比

一. 百度AI人脸接口介绍

1.基本介绍

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：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：返回模糊、光照等质量检测信息，用于辅助判断图片是否符合识别要求；

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。

典型应用场景：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。

2.请求参数和返回参数

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，需urlencode，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
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

返回参数

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

3.请求示例（v3版本）

请求示例

（1）HTTP方法：POST

（2）请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match

（3）URL参数：

参数	值
access_token	通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取”

Header：

参数	值
Content-Type	application/x-www-form-urlencoded

完整的请求url如下：

request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match?access_token=" + access_token

二.算法思路

1.首先根据自己的API Key和Secret Key获取对应的access_token，将access_token添加到请求url参数中。

2.将要进行对比的两张图片分别经过Base64编码成一串字符串，使用该字符串代替图像地址。需要注意的是，图片的base64编码是不包含图片头的。如data:image/jpg;base64,

3.构建要传入request请求中的json格式的数据。

4.发送post请求，返回响应结果。

具体过程：

1.首先根据自己的API Key和Secret Key获取对应的access_token，将access_token添加到请求url参数中。

# encoding:utf-8
import requests# 将API_KEY和SECRET_KEY分别替换成自己的
API_KEY = 'bIK................'
SECRET_KEY = 'oCb................'# client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + API_KEY + '&client_secret=' + SECRET_KEY
response = requests.get(host)
if response:print(response.json())######## 输出结果 #########
"""
{
'refresh_token': 'xxxxxxx',
'expires_in': 2592000,
'session_key': 'xxxxxxx',
'access_token': 'xxxxxxx',
'scope': 'xxxxxxx'
}
"""
###########################

可以看到输出结果是一个字典，而 'access_token' 即为需要的值所对应的键，故我们可通过response.json()['access_token']进行获取。

filename1 = '1.jpg'
img1 = cv.imread(filename1)
f1 = open(filename1, 'rb')
img_1 = base64.b64encode(f1.read())filename2 = '2.jpg'
img2 = cv.imread(filename2)
f2 = open(filename2, 'rb')
img_2 = base64.b64encode(f2.read())print(str(img_1, 'utf-8'))
print(str(img_2, 'utf-8'))

通过上述代码即可得到图片对应的Base64编码，可以将其封装成一个函数：

def pic2base64(filename):"""读取文件对应的图片，将其经过Base64编码成不带图片头的字符串代替图像地址。- 请求的图片需经过Base64编码，图片的base64编码指将图片数据编码成一串字符串，使用该字符串代替图像地址。- 需要注意的是，图片的base64编码是不包含图片头的，如data:image/jpg;base64:param filename::return:"""img = cv.imread(filename)f = open(filename, 'rb')res_img = base64.b64encode(f.read())return str(res_img, 'utf-8')

3.构建要传入request请求中的json格式的数据。

# pic_1和pic_2分别是Base64编码后的字符串
pic_1 = pic2base64(filename1)
pic_2 = pic2base64(filename2)access_token = 'xxxxxxxxxxx'   # 根据自己获取的access_token
# 构建请求url
request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match?access_token=" + access_token# 构建headers，作为post的headers参数
headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
}# 构建json类型的数据，作为post请求的data参数
params = "[" \"{\"image\": \"%s\", " \"\"image_type\": \"BASE64\", " \"\"face_type\": \"LIVE\", " \"\"quality_control\": \"LOW\"}," \"{\"image\": \"%s\", " \"\"image_type\": \"BASE64\", " \"\"face_type\": \"LIVE\", " \"\"quality_control\": \"LOW\"}" \"]" % (pic_1, pic_2)

4.发送post请求，返回响应结果。

# 发起POST请求
resp = requests.post(url=request_url, data=params, headers=headers)# 打印返回的响应信息
if resp:res_json = resp.json()print(res_json)########## 输出结果 ###############
"""
{'error_code': 0, 'error_msg': 'SUCCESS', 'log_id': 7999899975001, 'timestamp': 1592787625, 'cached': 0, 'result': {'score': 36.03727722, 'face_list': [{'face_token': '5d4ad1f83294b6f5c6efa972bb9680d0'}, {'face_token': '87193c64392d230cffc53f56b8d9f83c'}]}
}"""

故我们可以通过判断错误信息是否为SUCCESS，是则打印出最终的score；否则打印出错误信息。

resp = requests.post(url=request_url, data=params, headers=headers)if resp:res_json = resp.json()print(res_json)error_msg = res_json['error_msg']if error_msg != 'SUCCESS':print("错误信息: ", error_msg)else:res_score = res_json['result']['score']print("最终的得分是：", res_score)

三.完整代码

import requests
import base64
import cv2 as cvAPI_KEY = 'bIKRsY3ZQuYhby4jg0Z4QwDQ'
SECRET_KEY = 'oCbEN6p39hGvv5QDUcjuI8hFaRfM9iCx'# client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK
def get_access_token(API_KEY, SECRET_KEY):"""根据API_KEY和SECRET_KEY构造url请求，获取access_token:param API_KEY::param SECRET_KEY::return:"""host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + API_KEY + '&client_secret=' + SECRET_KEYresponse = requests.get(host)if response:return response.json()['access_token']else:return Nonedef pic2base64(filename):"""读取文件对应的图片，将其经过Base64编码成不带图片头的字符串代替图像地址。- 请求的图片需经过Base64编码，图片的base64编码指将图片数据编码成一串字符串，使用该字符串代替图像地址。- 需要注意的是，图片的base64编码是不包含图片头的，如data:image/jpg;base64:param filename::return:"""img = cv.imread(filename)f = open(filename, 'rb')res_img = base64.b64encode(f.read())return str(res_img, 'utf-8')# 将要比较的文件进行Base64编码成字符串
filename1 = 'James.jpg'
filename2 = 'wade.jpg'
pic_1 = pic2base64(filename1)
pic_2 = pic2base64(filename2)# 获取access_token
access_token = get_access_token(API_KEY, SECRET_KEY)# 若access_token不为空，则进行请求
if access_token is not None:request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/match?access_token=" + access_tokenheaders = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}params = "[" \"{\"image\": \"%s\", " \"\"image_type\": \"BASE64\", " \"\"face_type\": \"LIVE\", " \"\"quality_control\": \"LOW\"}," \"{\"image\": \"%s\", " \"\"image_type\": \"BASE64\", " \"\"face_type\": \"LIVE\", " \"\"quality_control\": \"LOW\"}" \"]" % (pic_1, pic_2)resp = requests.post(url=request_url, data=params, headers=headers)# 若返回响应，则读取响应，判断是否有错误，有则打印错误信息，否则输出最终得分if resp:res_json = resp.json()error_msg = res_json['error_msg']if error_msg != 'SUCCESS':print("错误信息: ", error_msg)else:res_score = res_json['result']['score']print("最终的得分是：", res_score)

四.实现效果

图片说明：以下两张分别是wade.jpg和James.jpg，位于代码同级目录下。

结果：

最终的得分是： 36.03727722