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本文档为您介绍了纯服务端的接入流程。

一、 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：

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。

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：此应用默认会沟通人脸实名认证能力，用于使用身份验证判断；

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）

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。

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。

二、集成逻辑

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 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。

2.3 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；

三、 IOS集成

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

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。

四、安卓集成

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

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 -> 权威数据源人脸实名认证，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。

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, 

"权威数据源身份核实中..."); 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, 

"权威数据源人脸实名核实失败:" + error.getMessage(), Toast.LENGTH_SHORT) .show(); retBtn.setVisibility(View.VISIBLE); } } ); }