C#调用百度API实现活体检测的方法

前言

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。

场景描述

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。

解决方案

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

第一步，申请百度应用

C#调用百度API实现活体检测的方法

点击“立即使用”，登录后“创建应用”，可以得到 API Key 与 Secret Key 等信息。

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。

（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 为百度应用中的 API Key，clientSecret 为百度应用中的 Secret Key。

				?

									public static class AccessToken

									{

									  // 有效期30天，缓存获取的 access token

									  public static String TOKEN = null;

									  // 百度云中开通对应服务应用的 API Key

									  private static String clientId = "API Key";

									  // 百度云中开通对应服务应用的 Secret Key

									  private static String clientSecret = "Secret Key";

									  public static String getAccessToken()

									  {

									    if (String.IsNullOrEmpty(TOKEN))

									    {

									      String authHost = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";

									      HttpClient client = new HttpClient();

									      List<KeyValuePair<String, String>> paraList = new List<KeyValuePair<string, string>>();

									      paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("grant_type", "client_credentials"));

									      paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("client_id", clientId));

									      paraList.Add(new KeyValuePair<string, string>("client_secret", clientSecret));

									      HttpResponseMessage response = client.PostAsync(authHost, new FormUrlEncodedContent(paraList)).Result;

									      String result = response.Content.ReadAsStringAsync().Result;

									      JObject jr = JObject.Parse(result);

									      TOKEN = jr.Value<string>("access_token");

									    }

									    return TOKEN;

									  } 

									}

（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 API 的 JSON 结果。

				?

									public class FaceLivenessHelper

									{

									  // 在线活体检测

									  public static string FaceVerify(string imgUrl)

									  {

									    string token = AccessToken.getAccessToken();

									    string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/faceverify?access_token=" + token;

									    Encoding encoding = Encoding.Default;

									    HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(host);

									    request.Method = "post";

									    request.KeepAlive = true;

									    // String str = "[{\"image\":\"sfasq35sadvsvqwr5q...\",\"image_type\":\"BASE64\",\"face_field\":\"age,beauty,expression\"}]";

									    String str = "[{\"image\":\"" + imgUrl + "\",\"image_type\":\"URL\",\"face_field\":\"age,beauty,expression\"}]";

									    byte[] buffer = encoding.GetBytes(str);

									    request.ContentLength = buffer.Length;

									    request.GetRequestStream().Write(buffer, 0, buffer.Length);

									    HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();

									    StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.Default);

									    string result = reader.ReadToEnd();

									    Console.WriteLine("在线活体检测:");

									    Console.WriteLine(result);

									    return result;

									  }

									}

详细 API 文档见此：https://ai.baidu.com/docs#/Face-Liveness-V3/top

结果中：face_liveness 即表示“活体分数值”。

（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 result 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。

				?

									string imgUrl = "------";

									string result = FaceLivenessHelper.FaceVerify(imgUrl);

									JObject jresult = JObject.Parse(result);

									JObject lvresult = jresult.Value<JObject>("result");

									// error_code 为 0 时表示执行成功，其它表示失败

									if (jresult.Value<int>("error_code") == 0)

									{

									  double face_liveness = lvresult.Value<double>("face_liveness");

									  // 活体率达到要求

									  if (face_liveness >= 0.995)

									  {

									    // 通过检测

									  }

									}