百度人脸识别使用指南-人脸采集应用场景方案

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百度人脸识别使用指南-人脸采集应用场景方案 

概述

核心概念

人脸识别的应用场景，核心可以分为两大类：

1. 身份核验：即人脸实名认证或自传人脸照片进行1:1人脸对比，判断两张脸的相似度，判断你是你，通常用于需要验证用户身份真实性的场景，如人证对比。

2. 身份识别：即1:N人脸搜索，在一个人脸集合中找到最相似的人脸，判断你是谁，通常用于判断用户身份是否存在，及身份信息内容的场景，如人脸门禁、人脸支付等。

而以上场景的几乎所有业务过程，核心可以分为两个步骤：

1. 人脸采集：人脸识别的前置步骤，即获取到人脸图片，用于对比、识别、属性分析等操作。

2. 人脸分析：包括人脸图片的加工处理，特征抽取与对比，结果返回等一系列操作，也是通常理解为的人脸识别操作。

要想确保人脸识别的应用效果得到保障，最为核心的一个环节即人脸的获取，即人脸采集。目前市面上所有人脸识别应用落地，面临的主要问题就是应用环境复杂，包括光照、遮挡、作弊攻击等一系列环境因素干扰，涉及产品策略、硬件选型、施工方案等多个维度地综合作用，才能不断提升最终效果。

为了更好地帮助您完成人脸采集步骤，下文将详细介绍采集过程中的一些SDK、API、硬件相关内容，希望对您的人脸识别集成有所帮助。

流程概览

目录导览

目录导览如下，文档内容较长，但前后具备相关性，建议顺序阅读。

准备工作 - 账号及应用 - SDK - 采集设备 - API接口
采集指标 - 质量控制 - 概述 - 遮挡 - 模糊度 - 光照 - 姿态 - 其他 - 活体检测 - 概述 - 有动作活体检测 - 静默图片活体检测 - 视频活体检测 SDK采集 - 概述 - 功能介绍 - 支持平台 - 规格参数 - 场景版本 - 离线质量检测 - 离线有动作活体检测 - 开放参数配置 - 应用方案建议 H5采集 - 概述 - 质量检测——API方式 - 活体检测——API方式 - 图片裁剪与压缩
采集设备 - 概述 - 手机 - 平板 - 近距离人脸采集开发组件 - 中远距离人脸采集开发组件 - 远距离人脸采集开发组件

准备工作

磨刀不误砍柴工，在正式讲解人脸采集细节前，让我们先梳理下必要的前置准备工作。

1、账号及应用

在进入实际开发前，请先阅读 新手指南，指南中详细地讲解了开放平台账号及应用的创建及管理操作。

新手指南中主要讲解三件事情：

1. 准备百度智能云账号：如果首次使用，需要完成个人认证及企业认证（部分能力需要）。这是您使用API接口、SDK管理、付费等操作的主体。

2. 创建应用：在百度智能云人脸识别的应用列表中操作，创建一个应用，会对应生成AppID、API-Key、Secret-Key，这是应用的唯一标识，是您调用API接口的基本操作单元（主要用于权限配置、应用高级配置等）。

3. 生成签名：也称为Access_token，是调用API时的鉴权凭证，具体可参考 Token获取方法。

以上三项事宜是使用公有云服务的必备步骤，也是后续很高频使用的内容。

2、SDK

平台目前提供两种类型的人脸识别SDK，如下：

• 服务端SDK：封装人脸识别所有API服务，用于更快捷地调用API接口。

• 客户端SDK：封装离线人脸检测等功能，在设备前端完成离线采集人脸的功能。

服务端SDK

服务端SDK内部封装了所有人脸识别API，并增加了超时设置接口、自动token更换等功能，便于您快速上手调用API。目前支持Java、PHP、Python、C#、C++、Node.js 6个常用语言版本。通常用于在服务器端，完成与百度人脸识别API的请求交互操作。

您可以直接 前往下载，无需任何资质条件，下载后在SDK中替换您自己的API-Key、Secret-Key即可使用。

客户端SDK

客户端SDK将人脸采集这个步骤放到前端解决。内部封装了离线人脸检测、跟踪、质量校验、活体检测、图片捕捉功能，但人脸实名认证、1：1、1：N识别还需调用在线API接口。

目前对外开放iOS、Android两个手机端版本。

客户端SDK需要 提交申请，流程分为以下几步：

1. 完成企业认证（营业执照信息认证）

2. 填写申请理由（填写联系方式、使用场景等）

3. 等待审批（通常为1-5天内）

4. 获取SDK使用权限

申请通过后，您即可创建人脸实名认证项目及APP方案，获得对应示例工程源码。

SDK默认配备4个产品线授权（产品线指：基于应用维度，如一款APP即为一条产品线，如手机百度 iOS/Android APP，依据为Bundle ID或者Package name），4个授权基本可以满足大部分的产品业务需求，如果需要更多的产品线授权，请认真填写信息、申请增加授权数量。

SDK的使用，涉及有效期，有效期过后，SDK本地功能将会不可用，SDK会自动向百度服务器请求拉取最新的授权license（需要联网），如果对这个产品线的授权在服务端操作了延期，则SDK会在过期后的第一次初始化时，自动更新本地license，完全不影响用户使用。

默认申请通过后，我们会送您3-6个月免费测试期；如果需要正式使用，可以提交延期申请，并注明申请理由，具体操作请在 后台管理，如下图所示：

3、采集设备

实际使用中，方案的最终使用，都需要配合前端采集的硬件设备，目前对于常规人脸需求，几种选型方案如下：

• 手机：APP场景下的绝大部分使用场景，摄像头、屏幕、数据处理一体化，除了APP产品，也可以用于快速构建demo，验证业务流程的首选。

• 平板：相对于手机，屏幕更大，功能更聚焦，业务产品的UI定制更方便，常规的签到、考勤、柜台支付、会员识别等也是不错的设备选择。

• USB摄像头+开发板：更灵活的配置选型，可拓展性强，可根据不同场景需求进行灵活调整，对于逆光等核心问题场景处理效果更好。

• 网络摄像头+开发板：中远场识别、检测人数不是很多的无感知识别场景，可拓展性强，但布设复杂度高，多人场景下性能有限。

• 智能摄像头：远场场景识别，检测人数较多的无感知识别场景，通常用于视频监控、人流量统计、安防布控等，摄像头成本较高，但多人检测性能最好。

以上仅为简单列举，后文会对硬件选型进行详细介绍。

4、API接口

人脸采集后，仅是在前端设备上拿到人脸图片，实际的1：1、1：N识别仍要通过API调用实现。

目前平台提供的接口分为以下几种：

• 人脸实名认证：可通过身份证信息、现场采集人脸图片，与用户在权威数据源的信息进行一致性校验，并与业务中的人脸图片进行对比，判断用户为本人且为真人；查看详细介绍>>

• 人脸对比：比对两张图片中人脸的相似度，并返回相似度分值；支持生活照、证件照、带水印照等多种人脸图片类型；查看详细介绍>>

• 在线图片活体：在指定人脸集合中，找到最相似的人脸，支持单张人脸的查找，及一张图片中多张人脸的同时查找；查看详细介绍>>

采集指标

质量控制

概述

人脸识别或对比的最终效果，取决于人脸在采集过程中，采集到的人脸是否符合标准质量要求。从业务使用角度，主要影响两个核心业务步骤：

1. 人脸注册环节：如果注册的人脸质量不佳，则会影响注册环节的特征抽取，导致原始注册的人脸信息较差，后面的识别/对比都会受到直接的影响，往往得到的相似度分值，将不会特别准确。

2. 人脸识别/对比环节：因为注册人脸质量不佳，每次的识别/对比都会存在一定的分值误差，往往造成明明是本人却过不去的情况。

人脸的质量检测，概括起来包括以下几点：

• 遮挡：指人脸各部位的遮挡比例；

• 模糊度：指人脸的清晰程度；

• 光照：指人脸的光照强度；

• 完整性：指图片中的人脸是否完整；

另外在实际采集过程中，也会将姿态作为一个重要控制指标：

• 姿态：指人脸在三维空间的角度分布；

人脸采集步骤，需要做好以上5项的条件判断，从而确保最终识别效果。当您拿到一张新的人脸图片，如果需要判断上述5项的具体分析结果，可以调用 人脸检测接口 ，此接口通常用于做常规质量控制的接口实现最佳方式；或者申请使用 客户端SDK 进行校验，SDK内置了质量校验模块，可以对输入的视频流进行动态实时的质量校验。

下面让我们一起详细看看这5个质量检测项：

遮挡

Occlusion：

人脸中各个部位的遮挡程度判断，区域可以分为：左眼、有眼、鼻子、左脸颊、有脸颊、嘴巴、下巴，共7个区域。通常某一个或者多个区域遮挡面积过大，会影响最终的识别效果，可以通过区域的遮挡值，在产品侧给用户比较明确的产品反馈提示，供用户参考调节。

每个区域的建议阈值选择如下：

取值范围：[0~1] 0：无遮挡 1：完全遮挡

 left_eye : 0.6, //左眼被遮挡的阈值 right_eye : 0.6, //右眼被遮挡的阈值 nose : 0.7, //鼻子被遮挡的阈值 mouth : 0.7, //嘴巴被遮挡的阈值 left_check : 0.8, //左脸颊被遮挡的阈值 right_check : 0.8, //右脸颊被遮挡的阈值 chin_contour : 0.6, //下巴被遮挡阈值

说明：左右位置的表示，是以当前检测图片的方向确定。如实际场景中为人物的左脸颊，但是在分析时，则认为是右脸颊。

下面展示三个示例图片，用于理解遮挡的概念：

【示例一】

分析：脸颊有一定头发遮挡，但都在阈值范围内，整体问题不大。不过为了更好的识别效果，如果可以向用户反馈提示文案的话，可提示用户重新整理右脸颊侧的头发，并重新录入人脸。而文案触发机制可以设定一个更严格的产品自定义阈值。

"occlusion": { "left_eye": 0, "right_eye": 0.12301587313414, "nose": 0.016585364937782, "mouth": 0, "left_cheek": 0.013826940208673, "right_cheek": 0.66922038793564, //右脸颊遮挡较大 "chin": 0.13753361999989 }

【示例二】

分析：脸部各区域都些许遮挡，都未到达阈值，大小相对适中，不影响正常使用。对于识别精准度比较严格的场景，倒也可以提示重新录入。

"occlusion": { "left_eye": 0.055045872926712, "right_eye": 0, "nose": 0.1026463508606, "mouth": 0.33571428060532, "left_cheek": 0.18918919563293, "right_cheek": 0.38289964199066, "chin": 0.38516879081726 }

【示例四】

分析：右眼明显遮挡严重，随是艺术照示意，但是在实际应用场景中，主要由于发型原因，存在很多眼镜部分被头发遮挡较严重的情况，产品应用时建议提示用户整理下头发再重试。

"occlusion": { "left_eye": 0.032388664782047, "right_eye": 0.90909093618393, "nose": 0.030821917578578, "mouth": 0, "left_cheek": 0.22132650017738, "right_cheek": 0.23717948794365, "chin": 0.0049975011497736 }

【示例四】

分析：因为戴墨镜，导致左右眼遮挡很大，这种情况可直接提示用户摘下眼镜，并重新录入一张。同理，对于口罩、长发等也可以如此操作。

"occlusion": { "left_eye": 0.71283352375031, "right_eye": 0.93929713964462, "nose": 0.22417153418064, "mouth": 0.37142857909203, "left_cheek": 0.089686095714569, "right_cheek": 0.64788734912872, "chin": 0.66417443752289 }

模糊度

Blur：

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