Face++ 比较 API

Question

我需要比较 java 中的 2 张人脸图像和它们的置信度值。我正在努力学习阅读face++提供的官方文档，但我认为它有点差。我需要在这里使用人脸比较 API：https://console.faceplusplus.com/documents/5679308。我不明白如何构建 url 来发送请求。页面末尾有这些代码：

curl -X POST "https://api-us.faceplusplus.com/facepp/v3/compare" \
-F "api_key=<api_key>" \
-F "api_secret=<api_secret>" \
-F "face_token1=c2fc0ad7c8da3af5a34b9c70ff764da0" \
-F "face_token2=ad248a809408b6320485ab4de13fe6a9"

现在，我在他们的文档中看到的唯一代码是：

https://console.faceplusplus.com/documents/7078069

但它不起作用，或者至少，这不是用于“面部比较”。

我需要创建并获取面部比较 API 的请求（开头的第一个链接）。我找不到任何关于如何做到这一点的 java 示例。我是用java做的

Answer 1

使用文档中提供的相同sample code，您需要做的就是像这样更改 main 方法：

public static void main(String[] args) throws Exception{

    // Create a new file object for the first file and get bytes from file
    File file = new File("C:\\Users\\ihene\\Desktop\\my-photo.jpg");
    byte[] buff1 = getBytesFromFile(file);

    // Create a new file object for the second file and get bytes from file
    File file2 = new File("C:\\Users\\ihene\\Desktop\\esan-caleb.jpg");
    byte[] buff2 = getBytesFromFile(file2);

    // Data needed to use the Face++ Compare API
    String url = "https://api-us.faceplusplus.com/facepp/v3/compare";
    HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
    HashMap<String, byte[]> byteMap = new HashMap<>();
    map.put("api_key", "dam4ZdTkSsZOUAiR4oQpP3DRnjEz1fcD");
    map.put("api_secret", "0MOCfpum1Lec06EMOzuJPOEa_EhM4Ttg");

    byteMap.put("image_file1", buff1);
    byteMap.put("image_file2", buff2);

    try {
        // Connecting and retrieving the JSON results
        byte[] bacd = post(url, map, byteMap);
        String jsonStr = new String(bacd);

        // Parse the JSON and get the confidence value
        JSONObject obj = new JSONObject(jsonStr);
        double confidence = obj.getDouble("confidence");
        System.out.println(confidence);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

只需将PATH_TO_FILE_1、PATH_TO_FILE_2、YOUR_API_KEY 和YOUR_API_SECRET 替换为适当的值。它应该可以工作。

我已经使用两张属于同一个人的图片和另外两张不同面孔的图片测试了 API。这是我为前者得到的输出：

{"faces1": [{"face_rectangle": {"width": 156, "top": 210, "left": 142, "height": 156}, "face_token": "1ee9de6d362b0c8c1bf240a70fbf3eac"}], "faces2": [{"face_rectangle": {"width": 156, "top": 210, "left": 142, "height": 156}, "face_token": "0a7c539f3603aa744ee18c65acc224a8"}], "time_used": 531, "thresholds": {"1e-3": 62.327, "1e-5": 73.975, "1e-4": 69.101}, "confidence": 97.389, "image_id2": "Fc64vrBtETVmP2cS+BoW/Q==", "image_id1": "Fc64vrBtETVmP2cS+BoW/Q==", "request_id": "1569184566,0cc04f1a-1495-4316-928c-1efe7d6836dc"}

请注意，此处的置信度为 97.389。 documentation 表示“置信度越高表明两张脸属于同一个人的可能性越高。”所以，这符合我们的预期。对于后面不同人脸的图像，输出如下：

{"faces1": [{"face_rectangle": {"width": 156, "top": 210, "left": 142, "height": 156}, "face_token": "c7d8561f0235a99d9b060750c7a9c3c7"}], "faces2": [{"face_rectangle": {"width": 75, "top": 44, "left": 53, "height": 75}, "face_token": "ad87092cb593128c015c2e2221b962f2"}], "time_used": 533, "thresholds": {"1e-3": 62.327, "1e-5": 73.975, "1e-4": 69.101}, "confidence": 53.993, "image_id2": "MiZOf00hrq7OmAxc3+n7sg==", "image_id1": "Fc64vrBtETVmP2cS+BoW/Q==", "request_id": "1569185082,0bfd0a0f-a376-4dac-92bd-924c34ef76ed"}

在这里，置信度为 53.933。