Golang实现人脸活体检测？百度AI接口帮你搞定！

1. 前言

在现代人工智能技术的应用中，人脸识别一直是一个重要的领域。与此同时，人工智能也在稳步地向“人性化”与“更加靠谱”的方向发展。活体检测作为人脸识别技术的一项关键技术，其在人脸登陆、实名认证等领域中应用广泛。本篇文章将介绍如何运用百度AI接口进行Golang实现的人脸活体检测。

2. 接口简介

要了解人脸活体检测，首先要了解如何调用百度AI接口。这一部分将简单介绍百度AI接口。

2.1 百度AI开放平台

百度AI开放平台是百度自然语言处理团队面向用户提供的一整套完整、简洁、稳定、可靠的自然语言处理服务的云计算平台。百度AI开放平台提供了众多自然语言处理功能，包括人脸识别、人体分析、图像识别、OCR文本识别等众多开放接口。使用百度AI开放平台只需要注册账号，申请API Key即可。

2.2 人脸活体检测接口

人脸活体检测接口是百度AI开放平台提供的一种通过摄像头等设备完成现场人脸采集，并对采集到的人脸进行照片活体判断的能力。该接口可以保证人脸采集过程真实性，且具有一定的防止攻击的能力。可广泛应用于安全认证场景、人脸捕捉采集场景、会议签到等应用场景。

接口访问地址：https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/faceverify

请求参数:

|参数名称|类型|参数类型|是否可选|是否必须|默认值|说明|

|---|---|---|---|---|---|---|

|image|string|Body|required|是| - |图像数据，需urlencode后上传，要求至少一张图片，图像不能超过10M，建议二进制方式（post方式请求）上传。参数内容为BASE64编码后的字符串，需urlencode后上传。图片不用特意限制大小，但超过10M的图片上传会较缓慢。 |

|image_type|string|Body|optional|否|FACE_TOKEN|图片类型:BASE64,URL,FACE_TOKEN。|

|face_field|string|Body|optional|否|none|包括age、beauty、expression、faceshape、gender、glasses、landmark、race、quality。逗号分隔。默认只返回face_token、活体信息和人脸框位置。 |

|liveness_control|string|Body|optional|否|NONE|活体检测控制。NONE:不进行控制，HIGH:较高的活体要求(生动、不遮挡),NORMAL:一般的活体要求(如佩戴口罩、戴眼镜)，LOW:宽松的活体要求(翻照、遮挡)。若活体检测结果不满足要求，则返回结果中会提示活体检测失败，不会判断为照片。 |

返回参数:

|参数名称|类型|说明|

|---|---|---|

|log_id|uint64|请求唯一ID，用于问题定位|

|error_code|int32|错误码，非0即失败。|

|error_msg|string|错误信息描述。|

|cached|uint32|0：非缓存结果；1：缓存结果|

|result|object|活体检测结果。 |

|face_liveness|float|活体得分。[0~1]，大于0.6可以判定为活体，小于0.6则判定为非活体。调用定制活体模型时会返回该字段。 |

|thresholds|object|用户设置的阈值。|

|face_list|array[object]|人脸列表。|

|face_token|string|人脸唯一标识。 |

|location|object|人脸在图片中的位置。 |

|left|int32|人脸框的左上角横坐标。|

|top|int32|人脸框的左上角纵坐标。|

|width|int32|人脸框的宽度。|

|height|int32|人脸框的高度。|

请求示例：

{
    "image":"[base64]", 
    "image_type":"BASE64", 
    "face_field":"beauty,age,expression,faceshape,gender,glasses,landmark",
    "liveness_control":"LOW"
}

返回结果示例：

{


"log_id": 12345, 


"error_code":0, 


"cached":0, 


"error_msg":"", 


"result": {
        "face_liveness": 0.94,
        "thresholds": {
            "frr_1e-3": 0.42,
            "frr_1e-4": 0.6,
            "frr_1e-5": 0.75
        },
        "face_list": [
            {
                "face_token": "cff48cbb65375b5ab06fe1d6292aa96f",
                "location": {
                    "left": 120.54,
                    "top": 117.37,
                    "width": 242,
                    "height": 259,
                    "rotation": 0
                },
                "face_probability": 1,
                "angle": {
                    "yaw": -1.28,
                    "pitch": 20.25,
                    "roll": -0.75
                },
                "age": 36,
                "beauty": 75.42,
                "expression": {
                    "type": "smile",
                    "probability": 0.97
                },
                "face_shape": {
                    "type": "heart",
                    "probability": 0.92
                },
                "gender": {
                    "type": "female",
                    "probability": 1
                },
                "glasses": {
                    "type": "common",
                    "probability": 0.94
                },
                "emotion": {
                    "type": "happy",
                    "probability": 0.38
                }
            }
    

]
  

}
}

3. Golang实现人脸活体检测

有了人脸活体检测的接口简介，接下来介绍如何在Golang中实现人脸活体检测。

3.1 引入必要库文件

以下是在Golang中实现人脸活体检测所必须引用的库文件：

import (


"net/url"


"net/http"


"math/rand"


"crypto/md5"


"encoding/hex"


"io/ioutil"


"strings"


"encoding/json"
)

3.2 编写HTTP请求签名方法

在调用人脸活体检测接口时，需要在HTTP请求header中包含签名信息。这个签名信息可以通过签名算法及特定的请求参数计算得出。下面是一个计算百度AI接口请求签名的方法：

type BaiduAI struct {


AppID     string


APIKey    string


SecretKey string
}
func (api *BaiduAI) getSign(params map[string]string) string {


strs := []string{}


for k, v := range params {




strs = append(strs, k+"="+v)


}


strs = append(strs, "access_token="+api.getToken())


sort.Strings(strs)


signStr := strings.Join(strs, "&")


signStr += api.SecretKey


h := md5.New()


h.Write([]byte(signStr))


return hex.EncodeToString(h.Sum(nil))
}
func (api *BaiduAI) getToken() string {


params := url.Values{}


params.Set("grant_type", "client_credentials")


params.Set("client_id", api.APIKey)


params.Set("client_secret", api.SecretKey)


tokenURL := "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?" + params.Encode()


resp, err := http.Get(tokenURL)


if err != nil {




fmt.Println("[ERROR] 获取Access Token失败")




panic(err)


}


defer resp.Body.Close()


body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)


if err != nil {




fmt.Println("[ERROR] 读取返回数据失败")




panic(err)


}


respData := map[string]interface{}{}


err = json.Unmarshal(body, &respData)


if err != nil {




fmt.Println("[ERROR] 解析返回数据失败")




panic(err)


}


return respData["access_token"].(string)
}

3.3 实现人脸活体检测方法

当有了签名算法和请求参数后，我们就可以实现人脸活体检测的方法：

func (api *BaiduAI) FaceVerify(image string) map[string]interface{} {


params := map[string]string{}


// 在这里填写所有请求参数


// 详细参数请参考http://ai.baidu.com/docs#/Face-Verify-API/top


params["image"] = image


params["image_type"] = "BASE64"


params["face_field"] = "age,beauty,expression,faceshape,gender,glasses,landmark"


params["liveness_control"] = "LOW"


// 获取签名信息


sign := api.getSign(params)


// 构造请求URL


apiURL := "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/faceverify?access_token=" + api.getToken()


// 定义http header


header := http.Header{}


header.Set("Content-Type", "application/json")


// 构造HTTP请求数据


data := map[string]interface{}{}


data["image"] = image


data["image_type"] = "BASE64"


data["face_field"] = "age,beauty,expression,faceshape,gender,glasses,landmark"


data["liveness_control"] = "LOW"


jsonData, err := json.Marshal(data)


if err != nil {




fmt.Println("[ERROR] JSON序列化失败")




panic(err)


}


// 构造HTTP请求


client := http.Client{}


req, err := http.NewRequest("POST", apiURL, strings.NewReader(string(jsonData)))


if err != nil {




fmt.Println("[ERROR] 构建HTTP请求失败")




panic(err)


}


req.Header = header


req.Header.Set("Content-Type", "application/json")


req.Header.Set("Referer", "https://www.baidu.com")


req.Header.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_2) AppleWebkit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79 Safari/537.36")


req.Header.Set("Reqid", api.generateReqid())


req.Header.Set("Sdk-Version", "2019-11-01")


req.Header.Set("Sign", sign)


req.Header.Set("Time-Stamp", fmt.Sprintf("%d", time.Now().Unix()))


// 发送HTTP请求


resp, err := client.Do(req)


if err != nil {




fmt.Println("[ERROR] HTTP请求发送失败")




panic(err)


}


defer resp.Body.Close()


// 解析HTTP返回数据


respData, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)


if err != nil {




fmt.Println("[ERROR] 读取HTTP返回数据失败")




panic(err)


}


dataMap := map[string]interface{}{}


err = json.Unmarshal(respData, &dataMap)


if err != nil {




fmt.Println("[ERROR] 解析HTTP返回数据失败")




panic(err)


}


return dataMap
}
func (api *BaiduAI) generateReqid() string {


rand.Seed(time.Now().UnixNano())


reqid := ""


for i := 0; i < 10; i++ {




num := rand.Intn(10)




reqid += fmt.Sprintf("%d", num)


}


return reqid
}

4. 程序运行及结果展示

写完了以上代码后，我们就可以在Golang中调用人脸活体检测接口了。以下是一个简单的程序示例：

package main
import (


"fmt"


"io/ioutil"


"encoding/base64"
)
func main() {


// 读取图片数据


imageFile, err := ioutil.ReadFile("./test.jpg")


if err != nil {




panic(err)


}


image := base64.StdEncoding.EncodeToString(imageFile)


// 执行人脸活体检测


api := BaiduAI{




AppID:     "22801211",




APIKey:    "YhP4imUFFQQWhfptB1dxIppO",




SecretKey: "BATZnX7uyq8kO77LW9RzEaoQIFYzdPKH",


}


verifyData := api.FaceVerify(image)


// 输出结果


fmt.Println("Error Code:", verifyData["error_code"].(float64))


fmt.Println("Error Message:", verifyData["error_msg"].(string))


fmt.Println("Face Liveness:", verifyData["result"].(map[string]interface{})["face_liveness"].(float64))
}

上述代码读入了一张图片（test.jpg）并输出了人脸活体检测结果。注意，调用人脸活体检测接口需要先在百度AI开发平台上注册账号并创建App ID并获得API Key和Secret Key。

5. 总结

人脸活体检测作为人脸识别技术的一项关键技术，可以保证采集过程真实性，并具有一定的防止攻击的能力。百度AI开放平台提供了人脸活体检测接口供开发者使用，使用该接口需要先在百度AI开发平台上注册并获取API Key和Token。通过调用该接口，开发者可以轻松实现该功能。这里详细介绍了如何在Golang中调用人脸活体检测接口，并提供了代码示例。