人脸检测和属性分析 API

接口说明

• 基于讯飞自研的人脸检测算法，对图片中的人脸进行精准定位并标记，分析人脸性别、表情、口罩等属性信息。

• 部分开发语言demo如下，其他开发语言请参照文档进行开发，也欢迎热心的开发者到讯飞开放平台社区分享你们的demo。

• 集成人脸检测和属性分析API时，需按照以下要求:

内容	说明
传输方式	http[s] (为提高安全性，强烈推荐https)
请求地址	http[s]: //api.xf-yun.com/v1/private/s67c9c78c 注：服务器IP不固定，为保证您的接口稳定，请勿通过指定IP的方式调用接口，使用域名方式调用
请求行	POST /v1/private/s67c9c78c HTTP/1.1
接口鉴权	签名机制，详情请参照下方鉴权说明
字符编码	UTF-8
响应格式	统一采用JSON格式
开发语言	任意，只要可以向讯飞云服务发起HTTP请求的均可
适用范围	任意操作系统，但因不支持跨域不适用于浏览器
图片格式	jpg/png/bmp
图片大小	base64编码后大小不超过4M
图片要求	清晰的人脸照片，人脸大小不小于30*30像素，其中人脸俯仰角、左右偏航角、人脸翻转角60°以内识别效果更好

#鉴权说明

在调用业务接口时，请求方需要对请求进行签名，服务端通过签名来校验请求的合法性。
通过在请求地址后面加上鉴权相关参数的方式，参数具体如下：
http示例url：

https://api.xf-yun.com/v1/private/s67c9c78c?authorization=YXBpX2tleT0iYXBpa2V5WFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFgiLCBhbGdvcml0aG09ImhtYWMtc2hhMjU2IiwgaGVhZGVycz0iaG9zdCBkYXRlIHJlcXVlc3QtbGluZSIsIHNpZ25hdHVyZT0iSk5od3prMWtLYjUwdUVGbEUxS2xCbk83K09NTjNZUk5LZVFsYzVMYVltTT0i&host=api.xf-yun.com&date=Fri%2C+17+Jul+2020+06%3A26%3A58+GMT

鉴权参数：

参数	类型	必须	说明	示例
host	string	是	请求主机	api.xf-yun.com
date	string	是	当前时间戳，RFC1123格式("EEE, dd MMM yyyy HH:mm:ss z")	Fri, 17 Jul 2020 06:26:58 GMT
authorization	string	是	使用base64编码的签名相关信息(签名基于hmac-sha256计算)	参考下方详细生成规则

· date参数生成规则：

date必须是UTC+0或GMT时区，RFC1123格式(Fri, 17 Jul 2020 06:26:58 GMT)。
服务端会对date进行时钟偏移检查，最大允许300秒的偏差，超出偏差的请求都将被拒绝。

· authorization参数生成格式：

1）获取接口密钥APIKey 和 APISecret。
在讯飞开放平台控制台，创建一个应用后打开人脸检测和属性分析页面可以获取，均为32位字符串。

2）参数authorization base64编码前（authorization_origin）的格式如下。

api_key="$api_key",algorithm="hmac-sha256",headers="host date request-line",signature="$signature"

其中 api_key 是在控制台获取的APIKey，algorithm 是加密算法（仅支持hmac-sha256），headers 是参与签名的参数（见下方注释）。
signature 是使用加密算法对参与签名的参数签名后并使用base64编码的字符串，详见下方。

*注：* headers是参与签名的参数，请注意是固定的参数名（"host date request-line"），而非这些参数的值。

3）signature的原始字段(signature_origin)规则如下。

signature原始字段由 host，date，request-line三个参数按照格式拼接成，
拼接的格式为(\n为换行符,’:’后面有一个空格)：

host: $host\ndate: $date\n$request-line

假设

请求url = api.xf-yun.com
date = Fri, 17 Jul 2020 06:26:58 GMT

那么 signature原始字段(signature_origin)则为：

host: api.xf-yun.com
date: Fri, 17 Jul 2020 06:26:58 GMT
POST /v1/private/s67c9c78c HTTP/1.1

4）使用hmac-sha256算法结合apiSecret对signature_origin签名，获得签名后的摘要signature_sha。

signature_sha=hmac-sha256(signature_origin,$apiSecret)

其中 apiSecret 是在控制台获取的APISecret

5）使用base64编码对signature_sha进行编码获得最终的signature。

signature=base64(signature_sha)

假设

APISecret = apisecretXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX	
date = Fri, 17 Jul 2020 06:26:58 GMT

则signature为

signature=JNhwzk1kKb50uEFlE1KlBnO7+OMN3YRNKeQlc5LaYmM=

6）根据以上信息拼接authorization base64编码前（authorization_origin）的字符串，示例如下。

api_key="apikeyXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX", algorithm="hmac-sha256", headers="host date request-line", signature="JNhwzk1kKb50uEFlE1KlBnO7+OMN3YRNKeQlc5LaYmM="

注： headers是参与签名的参数，请注意是固定的参数名（"host date request-line"），而非这些参数的值。

7）最后再对authorization_origin进行base64编码获得最终的authorization参数。

authorization = base64(authorization_origin)
示例：
authorization=YXBpX2tleT0iYXBpa2V5WFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFhYWFgiLCBhbGdvcml0aG09ImhtYWMtc2hhMjU2IiwgaGVhZGVycz0iaG9zdCBkYXRlIHJlcXVlc3QtbGluZSIsIHNpZ25hdHVyZT0iSk5od3prMWtLYjUwdUVGbEUxS2xCbk83K09NTjNZUk5LZVFsYzVMYVltTT0i

#鉴权结果

如果鉴权失败，则根据不同错误类型返回不同HTTP Code状态码，同时携带错误描述信息，详细错误说明如下：

HTTP Code	说明	错误描述信息	解决方法
401	缺少authorization参数	{"message":"Unauthorized"}	检查是否有authorization参数，详情见authorization参数详细生成规则
401	签名参数解析失败	{“message”:”HMAC signature cannot be verified”}	检查签名的各个参数是否有缺失是否正确，特别确认下复制的api_key是否正确
401	签名校验失败	{“message”:”HMAC signature does not match”}	签名验证失败，可能原因有很多。 1. 检查api_key,api_secret 是否正确。 2.检查计算签名的参数host，date，request-line是否按照协议要求拼接。 3. 检查signature签名的base64长度是否正常(正常44个字节)。
403	时钟偏移校验失败	{“message”:”HMAC signature cannot be verified, a valid date or x-date header is required for HMAC Authentication”}	检查服务器时间是否标准，相差5分钟以上会报此错误

认证失败返回示例：

HTTP/1.1 403 Forbidden
Date: Thu, 06 Dec 2018 07:55:16 GMT
Content-Length: 116
Content-Type: text/plain; charset=utf-8
{
    "message": "HMAC signature does not match"
}

text字段base64解码示例：

{
  "face_1": {
    "h": 803,
    "point_1": {
      "x": 419.96701049804688,
      "y": 462.03201293945312
    },
    "point_10": {
      "x": 812.781005859375,
      "y": 550.47802734375
    },
    ...
    ...
    ...
    },
    "point_8": {
      "x": 562.5770263671875,
      "y": 550.30999755859375
    },
    "point_9": {
      "x": 708.072021484375,
      "y": 555.15802001953125
    },
    "property": {
      "beard": 0,
      "expression": 6,
      "gender": 1,
      "glass": 1,
      "hair": 2,
      "mask": 0
    },
    "score": 0.99128246307373047,
    "w": 543,
    "x": 371,
    "y": 214
  },
  "face_num": 1,
  "ret": 0
}

text字段参数说明：

参数名	类型	描述	备注
ret	int	内部服务返回值	ret=0表示请求成功，否则请参考错误码表
face_num	int	人脸数量	最小值:0 最大值:9999
face_n	object	人脸信息，包含框位置、置信度和属性信息等	face_n代表第n个检测到的人脸，例如第1个，则字段名为face_1
face_n.score	float	人脸框置信度	最小值:0 最大值:1。该值越高，代表检测区域是人脸的可能性越高
face_n.x	int	人脸框左上角x坐标以图片左上角为原点，向右为正。	单位：像素。最小值:0 最大值:9999
face_n.y	int	人脸框左上角y坐标以图片左上角为原点，向下为正。	单位：像素。最小值:0 最大值:9999
face_n.w	int	人脸框宽度	单位：像素。最小值:1 最大值:9999
face_n.h	int	人脸框高度	单位：像素。最小值:1 最大值:9999
face_n.point_n	object	特征点信息，包含特征点的位置，仅在设置了parameter.s67c9c78c.detect_points=1时返回	point_n代表第n个特征点，例如第1个，则字段名为point_1
face_n.point_n.x	float	特征点的x坐标	单位：像素。最小值:0 最大值:9999
face_n.point_n.y	float	特征点的y坐标	单位：像素。最小值:0 最大值:9999
face_n.property	object	人脸属性信息，仅在设置了parameter.s67c9c78c.detect_property=1时返回	包含胡须、表情、性别、眼镜、发型和口罩
face_n.property.beard	int	是否有胡须	0:没有胡子；1:有胡子
face_n.property.expression	int	人脸表情	0:惊讶；1:害怕；2:厌恶；3:高兴；4:悲伤；5:生气；6:正常
face_n.property.gender	int	性别	0:男性；1:女性
face_n.property.glass	int	是否戴眼镜	0:不戴眼镜；1:戴眼镜
face_n.property.hair	int	发型	0:光头；1:短发；2:长发
face_n.property.mask	int	是否戴口罩	0:没戴口罩；1:戴口罩

#常见问题

#人脸检测和属性分析的主要功能是什么？

答：对图片中的人脸进行精准定位并标记，分析人脸性别、表情、口罩等属性信息。

#人脸检测和属性分析支持什么应用平台？

答：目前支持Web API应用平台。

#人脸检测和属性分析对人脸有什么要求吗？

答：需要清晰的人脸照片，人脸大小不小于30*30像素，其中人脸俯仰角、左右偏航角、人脸翻转角60°以内识别效果更好。

人脸检测和属性分析 API

接口说明

#鉴权说明

#鉴权结果

#常见问题

#人脸检测和属性分析的主要功能是什么？

#人脸检测和属性分析支持什么应用平台？

#人脸检测和属性分析对人脸有什么要求吗？

请求参数

返回响应

人脸检测和属性分析 API

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#常见问题#

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请求参数

返回响应

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#鉴权说明

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#人脸检测和属性分析的主要功能是什么？

#人脸检测和属性分析支持什么应用平台？

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