关于API:
人脸活体检测帮助您通过确保您所提供的图像不是照片的照片、护照规格的图像或另一个人在手机/笔记本电脑屏幕上的图像来揭露欺诈。与人脸比对验证API配合使用,可以让您完全确信该个人的自拍确实是活体的,并且属于您所期待的同一位个体。
该API将接收您想要检查其活体性的图像URL。它将提供有关人脸质量的信息,照片是否为实时拍摄以及其在图像中的位置。
欺诈检测: 人脸活体检测帮助您通过确保您所提供的图像不是照片的照片、护照规格的图像或另一个人在手机/笔记本电脑屏幕上的图像来揭露欺诈。
检查图像属性:能够检测任何图像是否不符合您的要求。检查人脸与相机的距离是否过远,质量是好是坏,并避免用户上传对您的平台没有用的图像。
接收用于生物识别分析的图像:如果您在产品中使用生物识别分析,接收实时拍摄的用户图像非常重要。该API将帮助您实现这一点。
除了每月的API调用次数外,没有其他限制。
传递您想要检查其活性的图像 URL
接收一个任务 ID,您将在“获取结果”端点上使用它
检查活体性 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
请求体 |
[必需] Json |
{"request_id":"e4f38d25-822a-44cd-bc67-28abca87a4e9"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/322/face+liveness+check+api/259/check+liveness' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
--data-raw '{
"task_id": "123",
"group_id": "123",
"data": {
"document1": "https://i0.wp.com/post.medicalnewstoday.com/wp-content/uploads/sites/3/2020/03/GettyImages-1092658864_hero-1024x575.jpg"
}
}'
通过传递其请求 ID 接收您上传的图像的分析
获取结果 - 端点功能
| 对象 | 描述 |
|---|---|
request_id |
[必需] The request_id provided on the "Check Liveness" endpoint. |
[{"action":"check_photo_liveness","created_at":"2023-12-07T02:49:13+05:30","group_id":"123","request_id":"cbbc9300-88ba-46e2-bebe-ec024724802e","status":"in_progress","task_id":"123","type":"face"}]
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/322/face+liveness+check+api/260/get+results?request_id=d3dc6e39-a4fc-4d6d-88c8-4c23b9ddd360' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| 标头 | 描述 |
|---|---|
授权
|
[必需] 应为 Bearer access_key. 订阅后,请查看上方的"您的 API 访问密钥"。 |
无长期承诺。随时升级、降级或取消。 免费试用包括最多 50 个请求。
POST检查活性端点在提交图像URL后返回任务ID GET获取结果端点返回分析数据,包括活性检查状态 创建时间戳 请求ID 和任务ID
响应中的关键字段包括“状态”(指示分析的当前状态)、“请求ID”(请求的唯一标识符)、“任务ID”(用于跟踪任务的标识符)和“创建时间”(请求发出的时间戳)
响应数据采用JSON格式结构化 对于GET结果端点,它包括一个对象数组,每个对象包含"action"、"status"和标识符等字段,使用户能够轻松追踪和解读结果
POST检查活性接口提供了用于跟踪的任务ID,而GET获取结果接口提供了有关面部活性、质量和位置的见解,帮助用户评估提交图像的有效性
POST检查活性端点的主要参数是图像网址 用户必须确保网址指向有效的图像文件以进行准确的活性检查
用户可以通过监控“状态”字段来判断存活检查是否完成。“请求_id”可以用来获取结果,而“任务_id”则有助于在多个请求中跟踪特定任务
数据准确性通过先进的算法得以维护,这些算法分析图像中的活体迹象,例如运动或深度,确保图像不是静态表现或照片的照片
典型的用例包括在身份验证过程中进行欺诈检测 确保符合生物识别数据要求 以及在处理应用程序之前筛选低质量图像
服务级别:
100%
响应时间:
908ms
服务级别:
100%
响应时间:
269ms
服务级别:
100%
响应时间:
800ms
服务级别:
100%
响应时间:
465ms
服务级别:
100%
响应时间:
315ms
服务级别:
100%
响应时间:
0ms
服务级别:
100%
响应时间:
0ms
服务级别:
100%
响应时间:
280ms
服务级别:
100%
响应时间:
981ms
服务级别:
100%
响应时间:
5,626ms
服务级别:
100%
响应时间:
547ms
服务级别:
100%
响应时间:
4,048ms
服务级别:
100%
响应时间:
10,167ms
服务级别:
100%
响应时间:
3,107ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,945ms
服务级别:
100%
响应时间:
305ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,429ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,733ms
服务级别:
100%
响应时间:
1,711ms
服务级别:
100%
响应时间:
681ms