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人脸识别可以检测出照片中的人脸。相关概念的说明如下：

名称说明
enroll/注册上传包含一张人脸的图片到云端，引擎对其进行特征抽取，生成一个与之对应的模型，返回模型id(gid)。
verify/验证注册成功后，上传包含一张人脸的图片到云端，引擎将其与所注册的人脸模型进行比对，验证是否为同一个人，返回验证结果。
delete/删除删除注册的人脸模型
auth_id/用户id由应用传入，用于标识用户身份，长度为6-18个字符（由英文字母、数字、下划线组成，不能以数字开头），注：注册和验证都必须指定auth_id.

为了获得较高的准确率，请确保输入的图片满足以下要求：

项目要求
色彩、格式彩色，PNG、JPG、BMP格式的图片。
人脸大小 、角度大小应超过100*100像素，可以允许一定程度的侧脸，为保证识别准确率，最好使用正脸图片。
光照均匀光照，可允许部分阴影。
遮挡物脸部尽量无遮挡，眼镜等物品会一定程度上影响准确率。

在人脸识别过程的主要参数有：

  • 人脸识别会话类型（MFV_SST）：λ 会话类型，包括注册（enroll），验证（verify），删除（delete）

  • 用户ID（AUTH_ID）：标识每个使用人脸功能的终端用户的唯一ID

  • 业务场景（MFV_SCENES）：业务类型，人脸业务为ifr

1.1. 人脸注册

  1. 人脸注册,示例代码如下：
  3. // 人脸参数
  4. // 设置sub 参数请求业务类型
  5. [self.identityVerifier setParameter:@"mfv" forKey:[IFlySpeechConstant MFV_SUB]];
  7. // 设置scenes，ifr（人脸）
  8. // 指明注册的特征种类
  9. [self.identityVerifier setParameter:@"ifr" forKey:[IFlySpeechConstant MFV_SCENES]];
  10. NSString* auth_id=self.authIdLabel.text;
  11. [self.identityVerifier setParameter:@"enroll" forKey:[IFlySpeechConstant MFV_SST]];
  13. // 设置delegate ,auth_id，开始会话
  14. [self.identityVerifier setParameter:auth_id forKey:[IFlySpeechConstant MFV_AUTH_ID]];
  15. [self.identityVerifier startWorking];
  17. // 人脸数据参数
  18. NSString* dwtParams=[NSString stringWithFormat:@"%@=%@,",[IFlySpeechConstant MFV_SST],@"enroll"];
  19. dwtParams=[dwtParams stringByAppendingFormat:@"%@=%@,",[IFlySpeechConstant MFV_AUTH_ID],auth_id];
  21. // 压缩人脸数据并写入
  22. NSData* data=[self.face compressedData];
  23. [self.identityVerifier write:@"ifr" data:data offset:0 length:(int)[data length] withParams:dwtParams];
  24. [self.identityVerifier stopWrite:@"ifr"];
  26. // 实现IFlyIdentityVerifierDelegate协议
  27. // 消息回调
  28. - (void)onEvent:(int)eventType arg1:(int)arg1 arg2:(int)arg2 extra:(id)obj;
  30. // 结果回调，results中包含有json格式结果，字段说明参考附录身份验证结果说明。
  31. - (void)onResults:(IFlyIdentityResult *)results isLast:(BOOL)isLast{}
  33. // 结束回调，没有错误时，error为nil
  34. - (void) onCompleted:(IFlySpeechError*) error{}

1.2. 人脸验证

  1. 人脸验证,示例代码如下：
  3. // 设置会话场景
  4. [self.identityVerifier setParameter:@"ifr" forKey:[IFlySpeechConstant MFV_SCENES]];
  6. // 设置会话类型
  7. [self.identityVerifier setParameter:@"verify" forKey:[IFlySpeechConstant MFV_SST]];
  9. // 用户id
  10. [self.identityVerifier setParameter:auth_id forKey:[IFlySpeechConstant MFV_AUTH_ID]];
  11. // 人脸数据参数
  12. NSString* dwtParams=[NSString stringWithFormat:@"%@=%@,",[IFlySpeechConstant MFV_AUTH_ID],auth_id];
  13. dwtParams=[dwtParams stringByAppendingFormat:@"%@=%@,",[IFlySpeechConstant MFV_SST],@"verify"];
  15. // 压缩人脸数据并写入
  16. [self.identityVerifier startWorking];
  17. NSData* data=[self.face compressedData];
  18. [self.identityVerifier write:@"ifr" data:data offset:0 length:(int)[data length] withParams:dwtParams];
  19. [self.identityVerifier stopWrite:@"ifr"];
  21. // 实现IFlyIdentityVerifierDelegate协议
  23. // 消息回调
  24. - (void)onEvent:(int)eventType arg1:(int)arg1 arg2:(int)arg2 extra:(id)obj;
  26. // 结果回调，results中包含有json格式结果，字段说明参考附录身份验证结果说明。
  27. - (void)onResults:(IFlyIdentityResult *)results isLast:(BOOL)isLast{}
  29. // 结束回调，没有错误时，error为nil
  30. - (void) onCompleted:(IFlySpeechError*) error{}

1.3. 人脸删除

  1. 人脸验证,示例代码如下：
  3. // 设置会话场景
  4. [self.identityVerifier setParameter:@"ifr" forKey:[IFlySpeechConstant MFV_SCENES]];
  6. // 用户id
  7. [self.identityVerifier setParameter:auth_id forKey:[IFlySpeechConstant MFV_AUTH_ID]];
  9. // 人脸数据参数
  10. NSString* dwtParams=[NSString stringWithFormat:@"%@=%@,",[IFlySpeechConstant MFV_AUTH_ID],auth_id];
  12. // 删除人脸数据
  13. [self.identityVerifier execute:@"ifr" cmd:@"delete" params:dwtParams];
  15. // 实现IFlyIdentityVerifierDelegate协议
  16. // 消息回调
  17. - (void)onEvent:(int)eventType arg1:(int)arg1 arg2:(int)arg2 extra:(id)obj;
  19. // 结果回调，results中包含有json格式结果，字段说明参考附录身份验证结果说明。
  20. - (void)onResults:(IFlyIdentityResult *)results isLast:(BOOL)isLast{}
  22. // 结束回调，没有错误时，error为nil
  23. - (void) onCompleted:(IFlySpeechError*) error{}

1.4. 安全性问题

在人脸识别中，最重要的问题，可能是图片的可复制重复使用的问题。根据前文可知道， MSC SDK 在人脸识别时，并不是直接使用摄像头等硬件，只要应用传入二进制的图片数据即可。这时，在验证时，即使用一张他人照片，MSC SDK 也是无法分辨的；同时，应用即使是使用摄像头来拍摄实时照片，也有可能被用户使用照片来欺骗。所以，在这样的情况下，人为的管理则显得尤其重要：如要求用户验证时，有管理员在场保证其不使用他人照片（在公司打卡、门禁的场景）等。