考勤系统的最佳实践 - 静态活体检测 API 技术

引言

静态活体检测(Static Liveness Detection)API 是一种基于人脸识别技术,用于判断面部图像或视频是否为真实人脸的 API 接口。它基于图片中人像的破绽(摩尔纹、成像畸形等),判断目标是否为活体,有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击,它广泛应用于门禁、考勤、电子签名等场景中,以确保安全的身份验证和授权过程。

本文将通过工作原理、特点以及以及应用场景等维度为大家详细介绍一下介绍静态活体检测技术。

静态活体检测技术的原理

考勤系统的最佳实践 - 静态活体检测 API 技术_第1张图片

静态活体检测技术的特点

  • 静态活体检测的特点是快速、准确、可靠、安全。
  • 相对于传统的人脸识别技术,它可以有效地识别和防范各种作弊攻击,如屏幕二次翻拍、3D面具攻击等。
  • 它也可以提供更快速、更准确、更可靠的身份验证和授权过程,降低因人工误判、欺诈等问题带来的风险和成本。

静态活体检测技术的应用场景

静态活体检测 API 由于其高精度和高效性,在各个行业和场景中得到了广泛应用。以下是静态活体检测 API 在不同行业和场景中的应用:

考勤系统的最佳实践 - 静态活体检测 API 技术_第2张图片

除此之外,还可以应用在门禁和考勤系统,帮助实现对进出人员的身份验证和考勤记录的准确性,提高门禁和考勤系统的安全性和管理效率等。

静态活体检测技术的使用教程

APISpace 是国内一个较大的 API 供应平台,提供多种类型的 API 接口,包括手机号码归属地查询 API 、天气预报查询API、手机在网状态 API 、反欺诈(羊毛盾)API 以及当前比较热门的 AI 绘画 API 等等,选择性比较多。

第一步、注册并获取API密钥

注册登录 APISpace 之后,在 静态活体检测 API 详情页 可以看到【免费试用】的按钮,点击即可获得相应的免费次数。

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注册成功后,我们在页面导航菜单点击 【我的 API】进入 【访问控制】页面,即可看到平台提供的密钥。

一般来说注册成功后,都有一定的免费试用,试用过了我们可以在平台上购买更多的次数。

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第二步、集成 API

获取API 密钥后,我们可以参考 API 供应商提供的文档或示例代码,在代码中集成静态活体检测功能。

在APISpace 网站上,我们可以在 静态活体检测 详情页上,获取它的示例代码。

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以 Python 为例的示例代码如下:

import http.client

import mimetypes

conn = http.client.HTTPSConnection("eolink.o.apispace.com")

headers = {
    "X-APISpace-Token":"需要替换成平台提供的API 密钥",
    "Authorization-Type":"apikey"
    "Content-Type": "multipart/form-data"
}

//获取文件,需填路径 
file_path = "" 
filename = "" 
filetype = "image/jpeg" 
with open(file_path, "rb") as f:
  file_data = f.read()

boundary = "WebKitFormBoundary7MA4YWxkTrZu0gW"

body = f'--{boundary}\r\nContent-Disposition: form-data; name="file"; filename="{filename}"\r\nContent-Type:{filetype}\r\n\r\n'
body = body.encode("utf-8") + file_data
body += (f"--{boundary}--").encode("utf-8")
headers["Content-Type"] = f"multipart/form-data; boundary={boundary}"

conn.request("POST","/liveness/face-anti-silent_file", body=body, headers=headers)

res = conn.getresponse()

data = res.read()

print(data.decode("utf-8"))

第三步、测试静态活体检测

我们在静态活体检测的测试页面上,输入测试的图片文件,就可以看到返回的相关识别结果。

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1. 活体检测

  • 图示:

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  • 识别结果:鉴定为真
  • 返回示例:
{“result”: “real”, “score”: “0.98”, “log_id”: “33cef6a5-cdd3-41bg-73af-00000000d126”}

2.上传人像照片

  • 图示:

  • 识别结果:鉴定为假
  • 返回示例:
{“result”: “fake”, “score”: “1.00”, “log_id”: “55cef9a0-daa3-11ed-91bf-00000000d356”}

第四步、测试并部署代码并上线。

结语

本文通过介绍静态活体检测技术的工作原理、特点、应用场景以及使用教程等方面的内容,帮助读者深入了解静态活体检测技术,掌握如何集成该技术到自己的应用中。相信随着技术的不断进步,静态活体检测技术将会得到更广泛的应用和推广,为各个行业和场景带来更高效、更精准、更安全的服务。

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