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1 简介 1.1 方案概述 1.2 功能介绍 1.2.1 活体检测 1.2.2 人脸质量检测 1.2.3 OCR身份证识别 1.2.4 身份证质量检测 

1.2.5 身份证识别五分类 1.2.6 有源身份验证 1.2.7 无源身份验证 1.3 产品构成 1.3.1 OCR身份证识别SDK 1.3.2 

人脸采集SDK 1.3.3 身份验证接口 1.3.4 人脸对比接口 1.4 方案优势 1.5 集成流程 2 集成指南 2.1 准备工作 2.1.1 

注册开发者 2.1.2 创建应用 2.1.3 获取密钥 2.1.4 生成token 2.1.5 SDK License配置 2.2 集成逻辑 2.2.2 

集成流程 2.2.3 服务中转 2.2.3 阈值选择 2.3 iOS集成 2.4 安卓集成 3 常见问题

1、简介

1.1 方案概述

1.1.1 传统身份核验的弊端

• 审核效率低：传统的远程身份核验，由人工审核完成，人力成本高、审核效率慢、反馈周期长。
• 伪造风险高：人像图片和身份证图片存在P图伪造风险，人证很有可能为「非真实信息」。
• 操作复杂度：用户需要提交各类证件信息，邮寄待审核信息、到线下网点办理、或上传大量审核内容。

1.1.2 基于人脸识别的人证核验方案

人证核验方案可以轻松改变以上问题，并在线完成认证流程：

• 确保为真人：通过离在线双重活体检测，确保操作者为真人，可有效抵御彩打照片、视频、3D建模等攻击。用户无需提交任何资料，或去网点柜台办理业务，高效方便。
• 确保为本人：基于「真人」的基础，将真人人脸图片与公民身份信息库的人脸小图对比，确保操作者身份的真实性。避免身份证或人脸图像伪造等欺诈风险，权威可靠。

核身流程简单概述为以下三步，根据第三步中的两张图片的人脸对比得分，进行最终业务的核身结果判断依据，阈值可根据业务需要自行调整。

1.2 功能介绍

1.2.1 活体检测

• 有动作配合式活体检测：客户端采集SDK，在前端离线随机要求用户，配合做出眨眼、张嘴、点头、抬头、左摇头、右摇头等动作，同时检测动作的完成情况。在做动作的过程中，SDK会随机抓取几帧图像，并在动作通过后将抓取的图像上传到后台进行活体判断。
• 在线接口活体检测：基于图片中人像的破绽（摩尔纹、成像畸形等）来判断目标对象是否为活体，可有效防止屏幕二次翻拍等作弊攻击，可使用单张或多张判断逻辑。配合有动作配合式活体检测一起使用。

需要注意的是：SDK的有动作配合式活体，仅用于Naitve APP，在APP中仅检测动作的通过情况，虽然对静态活体攻击防御效果基本为100%，但并不对视频和真人做出区分，一定要配合在线活体接口一起使用，不可单独使用。

1.2.2 人脸质量检测

对客户端SDK人脸采集过程中，对人脸的采集进行条件校验，并输出条件符合识别要求的人脸图像帧，将会校验的核心指标如下：

• 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。
• 姿态：指人脸在三维空间的角度分布。

1.2.3 OCR身份证识别

身份证图像识别，自动识别身份证相关信息，具体如下所示：

• 支持对二代居民身份证的关键字段识别
• 正面：包括姓名、性别、民族、出生日期、住址、身份证号
• 反面：签发机关、有效期限
• 识别准确率可达98%以上

1.2.4 身份证质量检测

OCR客户端SDK的能力，在完成拍照前，会自动校验拍摄条件，确保拍摄待识别的身份证图片质量合格，具体校验项如下所示：

• 是否清晰度合适、是否反光，确保身份证图像质量
• 是否包含占比合适的身份证，确保避免过于倾斜、非身份证
• 身份证中的关键字段是否清晰、反光，确保字段内容清晰
• 身份证国徽、人像部分是否位置匹配，确保检测位置准确，正反面正确
• 连续输入算法的两帧是否差异过大，确保避免镜头或证件晃动
• 身份证是否占比过小，确保镜头远近合适

1.2.5 身份证识别五分类

分别指「正常身份证」「复印件」「临时身份证」「屏幕翻拍」「PS修改」，具体类别示例下图所示：

基于身份证五分类的检测，可以在业务操作最开始的身份证OCR录入环节，甄别出不符合条件的身份证类型，提升业务检测的严谨性和安全性，同时减少不必要的后续检测步骤。

1.2.6 有源身份验证

有源验证：有源，是指以权威数据源作为判断凭证。接口的入参为姓名、身份证号、以及人脸活体检测得到的图像。基于姓名与身份证号，可调取公民身份证小图（源自权威数据源系统），并同时将此小图与活体检测的图像进行比对，得到一个相似度分值，作为验证的依据。以上流程仅在一个接口中即可实现。由于公民身份证小图，具有最权威的身份校验作用，故对本人的验证结果可信度也最为合理。

1.2.7 无源身份验证

无源验证：无源，是指用于对比的两个人脸图像都为现场采集，例如常见的身份证芯片照（证件读卡器读取而得）与现场设备采集的生活照。此类对比常用于近场景的人证核验，例如酒店前台、政务自助机等。人脸对比接口，提供了不同类型的图片特征抽取能力，生活照、芯片照、带网纹照、证件照等，帮助您应对各种对比图片类型与场景应用。

1.3 产品构成

本方案由两个SDK，及两个接口组成，完成身份证识别、活体判断、身份校验操作，具体如下所示。

1.3.1 OCR身份证识别SDK

提供身份证质量检测（本地校验）、五分类判断（API返回参数）、身份证内容识别能力（API返回参数）

1.3.2 人脸采集SDK

人脸客户端SDK基于离线license授权，可离线使用，提供人脸检测、人脸捕获、有交互活体检测能力。

具体能力如下所示：

• 人脸检测：实时检测视频流中每帧图像中的人脸图像，此功能可完全离线使用，无需联网请求。
• 人脸跟踪：对检测到的人脸持续检测跟踪，动态定位人脸轮廓及五官关键点，稳定贴合人脸各部位。
• 质量检测：判断视频流中的图片帧中，哪些图片质量较佳，即指人脸图像特征清晰，满足角度、姿态、光照、模糊度等校验。
• 有动作配合式活体检测：通过让用户做出指定脸部交互动作，识别当前操作者是否为活体，此功能可离线使用，可设定指定动作是否使用及应用顺序；可有效抵御高清图片、3D建模、视频等攻击。
• 人脸采集：通过本地SDK能力，采集人脸图像，同时经过人脸质量检测，确保采集到的人脸图像符合各条件校验（光照、姿态、光照、模糊度等），为设备前端获取有效可分析人脸的主要功能。

1.3.3 身份验证接口

当您申请成功采集SDK（还未申请？点此立即申请），即已开通身份验证接口权限，默认赠送1000次免费调试次数。

此接口对接公民身份系统，请求入参主要为：姓名、身份证号、经过活体验证的人脸图像，及图片质量检测配置、活体检测配置，人脸实名验证过程中，将会基于姓名和身份证号调取权威数据源系统小图，将此小图与人脸图像对比，返回对比分值。

如果参选择这两个参数,则检测顺序将会变为: 图片质量检测->活体检测->人脸实名认证，其中前两个环节有任意一个条件不通过，则检测流程流程终止，返回信息中会说明不符合的详细内容；如果前两个检测条件全部验证通过，则会执行人脸实名认证接口请求，返回内容包含对比分数、活体检测分数、图片质量检测信息。

查看身份验证接口详细说明

1.3.4 人脸对比接口

此接口为默认开通，主要用于两张图片的1：1对比操作，支持对每一个图片进行质量判断和活体判断，同时支持多种图片类型解析，包括：

• 生活照：通常为手机、相机拍摄的人像图片、或从网络获取的人像图片等。
• 身份证芯片照：二代身份证内置芯片中的人像照片。
• 带水印证件照：一般为带水印的小图，如公民信息小图。
• 证件照：如拍摄的身份证、工卡、护照、学生证等证件图片。

查看身份验证接口详细说明

1.4 方案优势

该方案的优势在于：随机动作可以增加攻击的成本，并且大大降低打印照片等攻击通过的概率，而这些正好对于后端检测算法来说属于较难案例；

另外，活体判断所用的多张图片为前端在完成动作过程随机抓取，因此加大了攻击暴露出破绽的可能性；同时，多张图片可以提高采集到高质量真人活体图片的概率，因而可以采用一个更高的采信阈值，而该阈值对应的活体分数攻击图片则很难达到。

1.5 集成流程

1.5.1 有源人证核验业务流程

此验证方式需要使用除对比接口外的所有功能组件，流程如下：

1.5.2 无源人证核验业务流程

此验证方式无需提取身份证信息，仅需获取到证件照片和人脸采集照片即可，流程如下：

2、集成指南

2.1 准备工作

在正式集成前，需要做一些准备工作，完成一些账号、应用及配置，具体如下：

2.1.1 注册成为开发者

1. STEP1：点击百度AI 开放平台导航右侧的控制台，页面跳转到百度云登录界面，登录完毕后，将会进入到百度云后台，点击「控制台」进入百度云控制台页面；您也可以在官网直接点击免费试用，登录完毕后将自动进入到百度云控制台。
2. STEP2：使用百度账号完成登录，如您还未持有百度账户，可以点击此处注册百度账户。
3. STEP3：进入百度云欢迎页面，填写企业和个人基本信息，注册完毕，至此成为开发者。(如您之前已经是百度云用户或百度开发者中心用户，STEP3 可略过。)
4. STEP4：进入百度云控制台，找到人工智能相关服务面板。
5. STEP5：点击进入「人脸识别」模块。

2.1.2 创建应用

创建好账号后，在正式调用AI 能力之前，需要您创建一下应用，这个是调用服务的基础能力单元。 选择「人脸识别」服务，首先见到此服务的控制台概览页，点击「创建应用」，即可进入应用创建界面，如下图所示：

如上图所示，点击「创建应用」，即可进入应用创建界面，如下图所示：

注意：您需要创建一个应用，分别做以下作用：

• 应用一：勾选身份证识别能力，绑定iOS OCR、Android OCR包名，用于使用OCR能力。
• 应用二：此应用默认会勾选人脸实名认证能力，用于使用身份验证判断；

2.1.3 获取秘钥

在您创建完毕应用后，平台将会分配给您此应用的相关凭证，主要为AppID、API Key、Secret Key，以上三个信息是您应用实际开发的主要凭证，每个应用之间各不相同，请您妥善保管。如上图所示。该AK/SK用于调用在线API 如：身份验证。注：开发中请注意区分多份AK/SK（API Key、Secret Key）

2.1.4 生成token

刚才所创建的应用在调用开放平台API 之前，首先需要获取Access Token（用户身份验证和授权的凭证）您需要使用创建应用所分配到的AppID、API Key 及Secret Key，进行Access Token 的生成，方法详见 Access Token 获取，我们为您准备了几种常见语言的请求示例代码。

注：Access Token 的有效期为30天（以秒为单位），请您集成时注意在程序中定期请求新的token，或每次请求都获取一次token。

2.1.5 SDK License 配置

• OCR身份证识别SDK License：此License封装了aksk，用于更方便地调用接口。请在刚才创建的两个身份证应用中，点击「应用名称」，进入应用详情页面，找到如下图所示内容：

点击button，下载此license文件，名称都为aip.license（分别用于iOS和安卓），稍后集成需要使用。

• 人脸SDK License ：此license用于SDK离线功能使用，在您的申请人脸SDK的后台页面，下载两个端的license，如下图所示：

用于接下来集成使用，不过我们为您提供了自动化配置脚本，如下图所示：

强烈推荐您在下载核身示例工程的同时，直接下载已经配置好授权信息的版本。

2.2 集成逻辑

2.2.1 集成流程

下面我们将以更为复杂的有源身份验证作为范例讲解：

如上图所示，集成逻辑可以概括为三个核心步骤：

1. OCR SDK获取身份证信息，本地输出。
2. 人脸SDK获取活体检测图片，本地输出。
3. 将姓名、身份证号、人脸图像推送到您的server端，从server端先调用在线身份验证接口，得到结果。

如何判断业务是否终止，主要分为五个节点：

1. 身份证不合规：在身份证识别的返回参数中，有如下字段：如判断身份证信息为非正常身份证，可提示用户，并中断验证流程；
2. 人脸SDK本地有动作活体检测，如果用户无法完成指定动作，也无法继续进行；
3. 人脸图像质量较低（如选择了此项），流程中止；
4. 人脸图像经在线活体检测判断分数过低，流程中止；
5. 前三步都完成，但是人脸实名认证分数过低，也可提示核身验证失败。

2.2.2 服务中转

SDK获取人脸过程中的处理，完全无需联网，但人脸对比、人脸查找、人脸属性分析能力需要调用API使用。产品策略方面，因API使用需要使用在线鉴权token，为token的安全起见，建议将人脸推送到server端再调用API接口。

对安全有进一步需求的话，为防止人脸传输过程中被篡改，可对SDK本地输出的人脸图像做加密处理，在server端进行相应解密操作，进一步增强安全性。

2.2.3 阈值选择

v3版本的身份验证接口中，对于质量控制、活体控制的阈值设定，都简化为LOW、NORMAL、HIGH三个级别，您只需指定等级作为阈值即可，无需设定具体的数值阈值。

脸部遮挡指标（质量校验）

每一项详细判断项，取值范围[0~1]，0为无遮挡，1是完全遮挡

光照、模糊度、完整度指标（质量校验）

• illumination：取值范围[0~255]，脸部光照的灰度值，0表示光照不好。以及对应客户端SDK中，YUV的Y分量。
• blurdegree：取值范围[0~1]，0是最清晰，1是最模糊。
• completeness：0或1，0为人脸溢出图像边界，1为人脸都在图像边界内。

活体检测阈值指标

• 误拒率（FRR）：如0.5%，指1000次真人请求，会有5次因为活体分数低于阈值被错误拒绝。

身份验证对比分值的阈值选择

注：识别率与误识率成正比：识别率越高，误识率越高；识别率降低，误识率也降低；

2.3 IOS集成

2.3.1 OCR身份证识别集成

把下载下来的License文件（文件名：aip.license），添加到项目里面，无需更改文件名称，然后在AppDelegate添加以下代码引用进去。

在FaceParameterConfig.h里面设置下载下来的License文件的名字和后缀。

通过API调用ViewController进行身份证扫描

详细调用文档，请参考 OCR-iOS-SDK文档

2.3.2 人脸SDK集成

1、打开或者新建一个项目。

2、右键点击项目，会出现一个添加菜单，在菜单中选择『Add Files to“此处是你的项目名字”…… 』,如下图所示：

3、在添加文件弹出框里面选择申请到的license和SDK添加进来。如下图：

注意：license为百度官方提供，刚才在后台下载的文件（文件名称：idl-license.face-ios）

SDK包含下面三个文件：

• IDLFaceSDK.framework
• com.baidu.idl.face.faceSDK.bundle
• com.baidu.idl.face.model.bundle

4、确认下 Bundle Identifier 是否是申请license时填报的那一个.

5、注意：license 和 Bundle Identifier 为一一对应关系，填错了会导致SDK不可用.

6、 FACE_LICENSE_ID这个参数填写百度官方给的LicenseID

在 FaceParameterConfig.h 文件中填写下面三项。

7、选择链接C++标准库。

8、如果没有使用pod管理第三方库的话，请在Build Setting Linking Other Linker Flags 上面加入 –ObjC选项。如果用了pod请忽略，因为pod会自动添加上。

以下为示例工程调用身份验证的代码片段：

[[NetAccessModel sharedInstance] verifyFaceAndIDCard:self.nameTextField.text idNumber:self.identityCardTextField.text 

imageStr:imageStr completion:^(NSError *error, id resultObject) { if (error == nil) { NSDictionary* dict = 

[NSJSONSerialization JSONObjectWithData:resultObject options:NSJSONReadingAllowFragments error:nil]; 

NSLog(@"dict = %@",dict); dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{ FaceResultType type = FaceResultTypeFail;

 NSString* tip = @"验证分数"; NSString* scoreStr = @""; NSString* showStr = nil; if ([dict[@"error_code"] intValue] 

== 0) { CGFloat score = [dict[@"result"][@"score"] floatValue]; scoreStr = [NSString stringWithFormat:@"%.4f",score];

 if (score > 80) { type = FaceResultTypeSuccess; } } else { tip = [NSString stringWithFormat:@"错误码：%@\n错误信息

：%@",dict[@"error_code"],dict[@"error_msg"]]; } NSMutableDictionary* resultDict = [@{} mutableCopy]; resultDict[@"type"]

 = @(type); resultDict[@"tip"] = tip; resultDict[@"score"] = scoreStr; resultDict[@"showStr"] = showStr; [weakSelf

 performSegueWithIdentifier:@"Affirm2Result" sender:resultDict]; }); } else { NSLog(@"网络请求失败"); } }];

接下来基于接口返回的分数进行业务判断即可，详细业务流程详见2.2.1所示。

2.4 安卓集成

2.4.1 OCR身份证识别集成

• 把申请的license（aip.license）放到到项目中assets目录中
• 修改app的build.gradle和AndroidMainest.xml包名为申请时填入的包名
• 拷贝ocr-ui到您的工程中

接下来调用具体请看Demo中的IdCardActivity

1、初始化OCR SDK

2、调用api进行身份证扫描

3、调用api进行身份证识别

4、获得身份证号码和姓名后进入人脸活体验证步骤

详细调用文档，请参考 OCR-Android-SDK文档

2.4.2 人脸SDK集成

1、授权参数

a、把申请的license（idl-license.face-android"）放到到项目中assets目录中

b、修改 Config 类中的参数

public class Config { // 为了apiKey,secretKey为您调用百度人脸在线接口的，如注册，比对等。

 // 为了的安全，建议放在您的服务端，端把人脸传给服务器，在服务端端 // license为调用sdk的人脸检测功能使用，

人脸识别 = 人脸检测（SDK功能）+ 人脸比对（服务端API） public static String apiKey = "替换为你的apiKey(ak)";

 public static String secretKey = "替换为你的secretKey(sk)"; public static String licenseID = 

"替换为你的licenseID,后台SDK管理界面中，已经生成的licenseID,如:test-face-android"; public static String licenseFileName

 = "替换为你的license文件"; /*
     * 人脸识别 接口 https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/search
     * 人脸注册 接口 https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/faceset/user/add
     */ public static String groupID = "替换为你的人脸组groupID"; }

c、配置签名（申请license时的md5为打包签名的文件，所以必须用申请license的签名文件）

app->build.gradle->android->signingConfigs

signingConfigs { def password = "替换为签名密码" def alias = "替换为签名别名" def filePath = "替换为签名文件路径" //如 

 ../facesharp.jks//签名文件路径 debug { keyAlias alias
            keyPassword password
            storeFile file(filePath) storePassword(password) } release { keyAlias alias
            keyPassword password
            storeFile file(filePath) storePassword(password) } }

d、修改包名 app->build.gradle->android->defaultConfig ->您申请license时填的包名

2、继承 FaceLivenessActivity，初始人脸SDK

/**
     * 初始化SDK
     */ private void initLib() { // 为了android和ios 区分授权，appId=appname_face_android ,其中appname为申请sdk时的应用名 //

 应用上下文 // 申请License取得的APPID // assets目录下License文件名 FaceSDKManager.getInstance().init(this, Config.licenseID,

Config.licenseFileName); setFaceConfig(); }

3、设置参数，如不设置，将使用默认值

private void setFaceConfig() { FaceTracker tracker = FaceSDKManager.getInstance().getFaceTracker(this);

 // SDK初始化已经设置完默认参数（推荐参数），您也根据实际需求进行数值调整 // 模糊度范围 (0-1) 

推荐小于0.7 tracker.set_blur_thr(FaceEnvironment.VALUE_BLURNESS); // 光照范围 (0-1) 推荐大于40

 tracker.set_illum_thr(FaceEnvironment.VALUE_BRIGHTNESS); // 裁剪人脸大小 tracker.set_cropFaceSize

(FaceEnvironment.VALUE_CROP_FACE_SIZE); // 人脸yaw,pitch,row 角度，范围（-45，45），

推荐-15-15 tracker.set_eulur_angle_thr(FaceEnvironment.VALUE_HEAD_PITCH, FaceEnvironment.

VALUE_HEAD_ROLL, FaceEnvironment.VALUE_HEAD_YAW); // 最小检测人脸（在图片人脸能够被检测到最小值）80-200， 

越小越耗性能，推荐120-200 tracker.set_min_face_size(FaceEnvironment.VALUE_MIN_FACE_SIZE); // 

tracker.set_notFace_thr(FaceEnvironment.VALUE_NOT_FACE_THRESHOLD); // 人脸遮挡范围 （0-1） 

推荐小于0.5 tracker.set_occlu_thr(FaceEnvironment.VALUE_OCCLUSION); // 是否进行质量检测 tracker.set_isCheckQuality(true); //

 是否进行活体校验 tracker.set_isVerifyLive(false); }

4、开始进行活体检测

5、获取活体检测结果

@Override public void onLivenessCompletion(FaceStatusEnum status, String message, HashMap<String, String> 

base64ImageMap) { super.onLivenessCompletion(status, message, base64ImageMap); if (status == FaceStatusEnum.OK

 && mIsCompletion) { // Toast.makeText(this, "活体检测成功", Toast.LENGTH_SHORT).show(); saveImage(base64ImageMap)

; alertText("检测结果", "活体检测成功"); } else if (status == FaceStatusEnum.Error_DetectTimeout || status ==

 FaceStatusEnum.Error_LivenessTimeout || status == FaceStatusEnum.Error_Timeout) { // Toast.makeText(this, 

"活体检测采集超时", Toast.LENGTH_SHORT).show(); alertText("检测结果", "活体检测采集超时"); } }

6、保持活体检测得到图片，以便进行身份核验接口调用

private void saveImage(HashMap<String, String> imageMap) { // imageMap 里保存了最佳人脸和各个动作的图片，

若对安全要求比较高，可以传多张图片进行在线活体，目前只用最佳人脸进行了在线活体检测 String bestimageBase64 = 

imageMap.get("bestImage0"); Bitmap bmp = base64ToBitmap(bestimageBase64); //  Bitmap newBmp = detect(bmp); // 

 if (newBmp == null) { //  	newBmp = bmp; //  } // 如果觉的在线校验慢，可以压缩图片的分辨率，目前没有压缩分辨率，

压缩质量置80，在neuxs5上大概30k，后面版本我们将截出人脸部分，大小应该小于10k try { File file = File.createTempFile

("face", ".jpg"); FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(file); bmp.compress(Bitmap.CompressFormat

.JPEG, 80, outputStream); outputStream.close(); bestImagePath = file.getAbsolutePath(); } catch (IOException e) 

{ e.printStackTrace(); } }

7、获取token，用于调用接口

注意：通过ak，sk获取，为了防止ak，sk泄露，建议把ak/sk放在服务端，移动端通过服务端去拉取token

private void initAccessToken() { APIService.getInstance().init(this); // 用ak，sk获取token, 调用在线api，如：注册、识别等。

为了ak、sk安全，建议放您的服务器， APIService.getInstance().initAccessTokenWithAkSk(new OnResultListener<AccessToken>()

{ @Override public void onResult(AccessToken result) { Log.i("wtf", "AccessToken->" + result.getAccessToken()); } 

@Override public void onError(FaceException error) { Log.e("xx", "AccessTokenError:" + error); error.printStackTrace

(); } }, Config.apiKey, Config.secretKey); }

8、根据离线活体得到的人脸，进行在线活体检测和人脸实名认证（参见FaceOnlineVerifyActivity）

如果参选择 quality_control 和 liveness_control 这两个参数，则检测顺序将会变为: 图片质量检测-> 活体检测 -> 人脸实名验证，其中前两个环节有任意一个条件不通过，则检测流程流程终止，返回信息中会说明不符合的详细内容；如果前两个检测条件全部验证通过，则会执行人脸实名认证接口请求，返回内容包含对比分数。

提示：为了安全及维护成本考虑，我们建议您将SDK获取的人脸图像，推送到服务器端，由服务器端进行API调用，并将结果返回给客户端APP

private void policeVerify(String filePath) { if (TextUtils.isEmpty(filePath) || waitAccesstoken) { return; } 

File file = new File(filePath); if (!file.exists()) { return; } displayTip(resultTipTV, "公民身份核实中...");

 APIService.getInstance().policeVerify(username, idnumber, filePath, new OnResultListener<LivenessVsIdcardResult>()

 { @Override public void onResult(LivenessVsIdcardResult result) { if (result != null && result.getScore() >= 80)

{ delete(); displayTip(resultTipTV, "核身成功"); displayTip(scoreTV, "人脸实名认证分数：" + result.getScore()); }

 else { displayTip(resultTipTV, "核身失败"); displayTip(scoreTV, "人脸实名认证分数过低：" + result.getScore())

; retBtn.setVisibility(View.VISIBLE); } } @Override public void onError(FaceException error) { delete();

 // TODO 错误处理 // 如返回错误码为：216600，则核身失败，提示信息为：身份证号码错误 // 如返回错误码为：216601，

则核身失败，提示信息为：身份证号码与姓名不匹配 Toast.makeText(FaceOnlineVerifyActivity.this, "人脸实名核实失败:"

 + error.getMessage(), Toast.LENGTH_SHORT) .show(); retBtn.setVisibility(View.VISIBLE); } } ); }

3、常见问题

Q：iOS SDK中的API_Key是Bundle ID么？
A：不是，Bundle ID是Xcode的BundleIdentifier，如下图所示：

Q：Android申请时需要填入打包签名的MD5，该MD5如何得来？
A：创建工程时生成签名文件keystore.jks（该文件会用于最终发布是打包，请认真对待），在命令行工具中使用keytool-list -v -keystore keystore.jks即可得到md5，删除冒号。

Q：人脸核真都用到那些授权？
A：OCR SDK需要使用授权文件aip.license，离线活体需要授权文件idl-license.face-android，在线接口需要ak/sk。

Q：Android SDK获取做动作过程中的图片，不带黑边的那种，具体怎么拿到？
A：参见FaceDetectExpActivity中当在OnDetectCompletion回调时候的saveImage方法。

Q: 横屏时候检测不到人脸？
A：这个首先要判断是否通过了SDK得授权，即License是否正确，其次要查看传入SDK进行检测的图片，是否是人头上正脸状态。如果翻转了或旋转了90度是检测不到的。