前言

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活体检测有多种情形，本文所指：从摄像头获取的影像中判断是活体，还是使用了相片等静态图片。

场景描述

用户个人信息中上传了近照，当用户经过摄像头时进行身份识别。

此时，如果单纯的使用摄像头获取的影像进行人脸相似度比对，则举一张合适的相片对准摄像头也是可以通过的。于是检测摄像头前影像是否为活体的需求就产生了。

解决方案

使用百度AI开放平台，它免费开放一定并发量的该场景活体检测 API：
https://ai.baidu.com/tech/face/faceliveness

第一步，申请百度应用

点击“立即使用”，登录后“创建应用”，可以得到 API Key 与 Secret Key 等信息。

第二步，使用 API 进行活体检测

这里的场景比较简单，摄像头获取的影像可以保存为图片，则功能接口可以这样定义：给定图片（这里使用URL），判断其活体影像的概率。根据百度建议，概率设置为 99.5%，即达到此值或以上认为活体检测通过。

（1）获取 accessToken

accessToken 有效期为 30 天，因此，可以缓存起来使用。此为示例，时长又足够长，所以未加刷新机制。代码如下，其中，clientId 为百度应用中的 API Key，clientSecret 为百度应用中的 Secret Key。

public static class AccessToken
{
  // 有效期30天，缓存获取的 access token
  public static String TOKEN = null;

  // 百度云中开通对应服务应用的 API Key
  private static String clientId = "API Key";
  // 百度云中开通对应服务应用的 Secret Key
  private static String clientSecret = "Secret Key";

  public static String getAccessToken()
  {
    if (String.IsNullOrEmpty(TOKEN))
    {
      String authHost = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token";
      HttpClient client = new HttpClient();
      List> paraList = new List>();
      paraList.Add(new KeyValuePair("grant_type", "client_credentials"));
      paraList.Add(new KeyValuePair("client_id", clientId));
      paraList.Add(new KeyValuePair("client_secret", clientSecret));

      HttpResponseMessage response = client.PostAsync(authHost, new FormUrlEncodedContent(paraList)).Result;
      String result = response.Content.ReadAsStringAsync().Result;
      JObject jr = JObject.Parse(result);

      TOKEN = jr.Value("access_token");
    }
    return TOKEN;
  } 
}

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