人脸特征分析tuputech-年龄 API 文档

接口说明

人脸特征分析,基于图普的深度学习算法,可以检测图像中的人脸并进行一系列人脸相关的特征分析,当前支持识别出包括性别、颜值、年龄、表情多维度人脸信息。可用作基础人脸信息的解析,智能分析人群特征。

通过该接口可对图片中人物年龄进行识别。该能力是通过HTTP API的方式给开发者提供一个通用的接口,适用于一次性交互数据传输的AI服务场景,块式传输。相较于SDK,API具有轻量、跨语言的特点,不过请注意该接口使用的HTTP API协议不支持跨域。

接口Demo

示例demo请点击 这里 下载。
目前仅提供部分开发语言的demo,其他语言请参照下方接口文档进行开发。
也欢迎热心的开发者到 讯飞开放平台社区 分享你们的demo。

接口要求

集成人脸特征分析-年龄API时,需按照以下要求。

内容 说明
请求协议 http
请求地址 http://tupapi.xfyun.cn/v1/age
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
请求方式 POST
接口鉴权 签名机制,见授权认证
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,请在后端调用接口
图片格式 .png、.jpg、.jpeg、.bmp、.tif
图片大小 大小不超过800k

接口调用流程

注: 若需配置IP白名单,请前往控制台。IP白名单规则请参照 IP白名单

  1. 通过接口密钥基于MD5计算签名,将签名以及其他参数放在Http Request Header中,详见下方 请求头
  2. 将图片数据放在Http Request Body中,以POST表单的形式提交,详见下方 请求体
  3. 向服务器端发送Http请求后,接收服务器端的返回结果,返回结果详见各接口的详细说明。

接口地址示例:

	POST http://tupapi.xfyun.cn/v1/age

白名单

在调用该业务接口时

  • 若关闭IP白名单,接口认为IP不限,不会校验IP。
  • 若打开IP白名单,则服务端会检查调用方IP是否在讯飞开放平台配置的IP白名单中,对于没有配置到白名单中的IP发来的请求,服务端会拒绝服务。

IP白名单规则

  • IP白名单,在 控制台-我的应用-相应服务的应用管理卡片上 编辑,保存后五分钟左右生效;
  • 不同Appid的不同服务都需要分别设置IP白名单;
  • IP白名单需设置为外网IP,请勿设置局域网IP;
  • 如果服务器返回结果如下所示(illegal client_ip),则表示由于未配置IP白名单或配置有误,服务端拒绝服务。
{
  "code": 10105,
  "data": [
    
  ],
  "desc": "",
  "sid": "XXXXXX"
}

接口请求参数

请求头

Http Request Header 中配置以下参数。

授权认证

以下参数用于授权认证:

参数 格式 说明 必须
X-Appid string 讯飞开放平台注册申请应用的应用ID(appid)
X-CurTime string 当前UTC时间戳
从1970年1月1日0点0 分0 秒开始到现在的秒数
X-Param string 相关参数JSON串经Base64编码后的字符串,详见业务参数
X-CheckSum string 令牌,计算方法:MD5(APIKey + X-CurTime + X-Param),三个值拼接的字符串,进行MD5哈希计算(32位小写)

注:

  • APIKey:接口密钥,在讯飞开放平台控制台添加相应服务后即可获取,调用方注意保管,如泄露,可到控制台提交工单联系技术人员重置;
  • X-CheckSum 有效期:出于安全性考虑,每个 X-CheckSum 的有效期为 5 分钟(用 X-CurTime 计算),同时 X-CurTime 要与标准时间同步,否则时间相差太大,服务端会直接认为 X-CurTime 无效;
  • BASE64 编码采用 MIME 格式,字符包括大小写字母各26个,加上10个数字,和加号 + ,斜杠 / ,一共64个字符。

*X-CheckSum *生成示例:

String APIKey="abcd1234"; 
String X-CurTime="1502607694";
String X-Param="eyAiYXVmIjogImF1ZGlvL0wxNjtyYXR...";
String X-CheckSum=MD5(apiKey + X-CurTime + X-Param);

业务参数

X-Param 为各配置参数组成的 JSON 串经 BASE64 编码之后的字符串,原始 JSON 串各字段说明如下:

参数 类型 必填 说明 备注
image_url string 图片下载链接 采用请求头设置image_url参数传入图片时填此参数
image_name string 图片名称 image_url方式和Body传图片方式都需要设置图片名称,例如:img.jpg

注意:图片数据可以通过两种方式上传,第一种在请求头设置image_url参数,第二种将图片二进制数据写入请求体中。若同时设置,以第一种为准。

X-Param生成示例:

	原始JSON串:
	{
	    "image_name": "img.jpg""image_url":""
	}
	BASE64编码(即X-Param):
	eyJlbmdpbmVfdHlwZSI6InNtczE2ayIsImF1ZSI6InJhdyJ9

请求体

以POST表单的形式提交以下参数:

将图片的二进制数据写入 Http Request Body 中

接口返回参数

返回值为 json 串,各字段如下:

JSON字段 类型 说明
code number 结果码(具体见SDK&API错误码查询)
data object 识别结果
desc string 错误描述,会话成功为success
sid string 会话ID,用来唯一标识本次会话,如会话报错无法解决,可以通过工单提供 sid 给讯飞技术人员分析解决。

data字段说明:

JSON字段 类型 说明
label number 大于等于0时,表明图片属于哪个分类或结果;等于-1时,代表该图片文件有错误,或者格式不支持(gif图不支持)
labels array 表示前5个最相符的年龄的label
rate string 介于0-1间的浮点数,表示该图像被识别为某个分类的概率值,概率越高、机器越肯定
rates array 和labels对应,前5个最符合年龄对应得分
name string 图片的url地址或名称
review bool 本次识别结果是否存在偏差,返回true时存在偏差,可信度较低,返回false时可信度较高,具体可参考rate参数值
fileList array 每张图片的识别结果
reviewCount number 需要复审的图片数量
topNStatistic array 类别数多时,本次调用的全部图片,各个类别的图片数据分布
topNStatistic.label number 类别数多时,各个类别的图片数据分布
topNStatistic.count number 类别数多时,本次调用的全部图片

label值范围及对应年龄段:

label值 对应年龄段(岁) label值 对应年龄段(岁)
0 0-1 7 41-50
1 2-5 8 51-60
2 6-10 9 61-80
3 11-15 10 80以上
4 16-20 11 其他
5 21-25 12 26-30
6 31-40

结果示例如下:

失败结果:

    {
	    "code":10106,
	    "data":[],
	    "desc":"invalid parameter|invalid X-Param",
	    "sid":"tup00000001@ch239c0ef594db6a6b00"
	}

成功结果:

{
  "code": 0,
  "data": {
    "fileList": [
      {
        "label": 6,
        "labels": [
          6,
          12,
          11,
          7,
          5
        ],
        "name": "1.jpg",
        "rate": 0.31886377930641174,
        "rates": [
          0.31886377930641174,
          0.28551214933395386,
          0.16251182556152344,
          0.12365657091140747,
          0.08888588845729828
        ],
        "review": false
      }
    ],
    "reviewCount": 0,
    "topNStatistic": [
      {
        "count": 1,
        "label": 6
      }
    ]
  },
  "desc": "success",
  "sid": "tup00000615@dxb9d81347229e000100"
}

调用示例

人脸特征分析-年龄demo go语言

人脸特征分析-年龄demo php语言

人脸特征分析-年龄demo python3语言

人脸特征分析-年龄demo c#语言

人脸特征分析-年龄demo java语言

视频教程

起源发展

概念解析

技术原理

典型应用

常见问题

人脸特征分析主要有什么功能?

答:基于深度学习算法,可以检测图像中的人脸并进行一系列人脸相关的特征分析,当前支持识别出包括性别、颜值、年龄、表情多维度人脸信息。可用作基础人脸信息的解析,智能分析人群特征

人脸特征分析支持什么应用平台?

答:支持Web api应用平台。

人脸特征分析可以免费使用吗?

答:可以的,登录讯飞开放平台,进入人脸特征分析页面,点击“服务管理”,创建应用,可免费使用500次,授权期限为1个月。