एपीआई के बारे में:
फेस लाइवनेस डिटेक्शन आपको धोखाधड़ी का पता लगाने में मदद करता है यह सुनिश्चित करके कि जो छवि आपको प्रदान की गई है वह एक तस्वीर की तस्वीर नहीं है, एक पासपोर्ट साइज की छवि नहीं है, या एक सेल फोन/लैपटॉप स्क्रीन पर किसी अन्य व्यक्ति की छवि नहीं है इसे फेस कंपैरिजन वेलिडेटर एपीआई के साथ जोड़ें ताकि आपको पूरा विश्वास हो सके कि व्यक्ति का सेल्फी वास्तव में लाइव है, और वही व्यक्ति है जिसकी आप अपेक्षा करते हैं
यह एपीआई उस छवि के यूआरएल को प्राप्त करेगा जिसे आप उसकी लाइवनेस की जांच करना चाहते हैं। यह चेहरे की गुणवत्ता, यह कि फोटो लाइव लिया गया है या नहीं, और छवि में इसकी स्थिति जैसी जानकारी प्रदान करेगा
धोखाधड़ी का पता लगाना: फेस लाइवनेस डिटेक्शन आपको धोखाधड़ी का पता लगाने में मदद करता है यह सुनिश्चित करके कि जो छवि आपको प्रदान की गई है वह एक तस्वीर की तस्वीर नहीं है, एक पासपोर्ट साइज की छवि नहीं है, या एक सेल फोन/लैपटॉप स्क्रीन पर किसी अन्य व्यक्ति की छवि नहीं है
छवि गुणों की जांच करें: यह पता लगाने में सक्षम हो कि कोई छवि आपकी आवश्यकताओं का पालन नहीं कर रही है। यह जांचें कि क्या चेहरा कैमरे से बहुत दूर है, यदि इसकी गुणवत्ता अच्छी है या खराब है, और अपने उपयोगकर्ताओं को ऐसी छवि अपलोड करने से रोकें जो आपके प्लेटफार्मों के लिए उपयोगी नहीं होंगी
जैविक विश्लेषण के लिए छवियां प्राप्त करें: यदि आप अपने उत्पादों में जैविक विश्लेषण का उपयोग कर रहे हैं, तो यह महत्वपूर्ण है कि ऐसी छवियां प्राप्त हों जो आपके उपयोगकर्ताओं से लाइव ली गई हों। यह एपीआई आपको इसमें मदद करेगा
प्रति माह एपीआई कॉल की संख्या के अलावा, कोई अन्य सीमाएं नहीं हैं
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curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/322/face+liveness+check+api/259/check+liveness' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
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"task_id": "123",
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"document1": "https://i0.wp.com/post.medicalnewstoday.com/wp-content/uploads/sites/3/2020/03/GettyImages-1092658864_hero-1024x575.jpg"
}
}'
[{"action":"check_photo_liveness","created_at":"2023-12-07T02:49:13+05:30","group_id":"123","request_id":"cbbc9300-88ba-46e2-bebe-ec024724802e","status":"in_progress","task_id":"123","type":"face"}]
curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/322/face+liveness+check+api/260/get+results?request_id=d3dc6e39-a4fc-4d6d-88c8-4c23b9ddd360' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
पोस्ट चेक लाइवनेस एंडपॉइंट इमेज यूआरएल सबमिशन करने पर एक टास्क आईडी लौटाता है गेट गेट रिजल्ट्स एंडपॉइंट विश्लेषण डेटा लौटाता है जिसमें लाइवनेस चेक की स्थिति निर्माण टाइमस्टैंप अनुरोध आईडी और टास्क आईडी शामिल हैं
उत्तर में प्रमुख क्षेत्र हैं "status" (विश्लेषण की वर्तमान स्थिति को इंगित करता है) "request_id" (अनुरोध के लिए अद्वितीय पहचानकर्ता) "task_id" (कार्य को ट्रैक करने के लिए पहचानकर्ता) और "created_at" (जब अनुरोध किया गया था उस समय का टाइमस्टैंप)
प्रतिक्रिया डेटा को JSON प्रारूप में संरचित किया गया है GET परिणाम एंडपॉइंट के लिए इसमें वस्तुओं का एक ऐरे शामिल है प्रत्येक में "कार्य" "स्थिति" और पहचानकर्ता जैसे फ़ील्ड होते हैं जिससे उपयोगकर्ता परिणामों को आसानी से ट्रैक और व्याख्या कर सकते हैं
POST चेक लाइवनेस एंडपॉइंट ट्रैकिंग के लिए एक कार्य आईडी प्रदान करता है जबकि GET गेट रिजल्ट्स एंडपॉइंट चेहरे की लाइवनेस गुणवत्ता और स्थिति के बारे में जानकारी प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को सबमिट की गई छवि की वैधता का आकलन करने में मदद करता है
POST चेक लिवनेस अंत बिंदु के लिए प्राथमिक पैरामीटर इमेज URL है उपयोगकर्ताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि URL एक मान्य इमेज फ़ाइल की ओर इशारा करता है ताकि सटीक लिवनेस जांच की जा सके
उपयोगकर्ता "status" क्षेत्र की निगरानी करके लौटाए गए डेटा का उपयोग कर सकते हैं यह निर्धारित करने के लिए कि जीवंतता जांच पूरी हो गई है "request_id" का उपयोग परिणाम प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है जबकि "task_id" विभिन्न अनुरोधों के बीच विशेष कार्यों को ट्रैक करने में मदद करता है
डेटा की सटीकता को उन्नत एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो छवि का विश्लेषण करते हैं कि उसमें जीवंतता के संकेत हैं जैसे गति या गहराई यह सुनिश्चित करते हुए कि छवि एक स्थिर प्रतिनिधित्व या एक फोटो का फोटो नहीं है
क Typical उपयोग के मामलों में पहचान सत्यापन प्रक्रियाओं में धोखाधड़ी का पता लगाना बायोमीट्रिक डेटा आवश्यकताओं के साथ अनुपालन सुनिश्चित करना और अनुप्रयोगों में संसाधित होने से पहले निम्न गुणवत्ता की छवियों को छानना शामिल है
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
173ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,429ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
17ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
105ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
3,869ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
299ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
219ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
935ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
546ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
83ms