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腾讯云人脸静态活体检测高精度版(DetectLiveFaceAccurate)接口调用技能。当用户需要对人脸图片进行防翻拍活体检测时，应使用此技能。相比普通静态活体检测，高精度版增强了对高清屏幕、裁剪纸片、3D面具等攻击的防御能力，适用于移动端、PC端各类型场景的图片活体检验。支持图片Base64和图片URL两种输入方式。
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腾讯云稠密人脸关键点(AnalyzeDenseLandmarks)接口调用技能。当用户需要对人脸图片进行稠密关键点定位时，应使用此技能。可返回人脸框坐标，以及人脸各部位（眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子、瞳孔、中轴线、下巴、眼袋、额头）的稠密轮廓关键点坐标。支持图片Base64和图片URL两种输入方式。
腾讯云人脸比对(CompareFace)接口调用技能。当用户需要对两张人脸图片进行相似度比对时，应使用此技能。基于腾讯云人脸识别服务，对两张图片中的人脸进行相似度比较，返回人脸相似度分数。支持图片Base64和图片URL两种输入方式，可用于判断两张人脸是否为同一人。
腾讯云人脸检测(DetectFace)接口调用技能。当用户需要对图片进行人脸检测时，应使用此技能。可检测图片中的人脸位置（坐标、宽高），并可选返回人脸属性（性别、年龄、表情、魅力、眼镜、口罩、头发、姿态）和人脸质量信息（质量分、模糊分、光照分、遮挡分）。支持图片Base64和图片URL两种输入方式，支持同时检测多张人脸。
腾讯云AI人脸防护盾(DetectAIFakeFaces)接口调用技能。当用户需要对人脸图片或视频进行防攻击检测时,应使用此技能。可针对性有效识别高仿真的AIGC换脸、高清翻拍、批量黑产攻击、水印等攻击痕迹,增强对图片和视频的防伪安全能力。支持图片Base64和视频Base64两种输入方式。
基于 SOC 职业分类
| name | tencentcloud-faceid-detectlivefaceaccurate |
| description | 腾讯云人脸静态活体检测高精度版(DetectLiveFaceAccurate)接口调用技能。当用户需要对人脸图片进行防翻拍活体检测时，应使用此技能。相比普通静态活体检测，高精度版增强了对高清屏幕、裁剪纸片、3D面具等攻击的防御能力，适用于移动端、PC端各类型场景的图片活体检验。支持图片Base64和图片URL两种输入方式。 |
调用腾讯云人脸识别静态活体检测（高精度版）接口，对用户上传的静态图片进行防翻拍活体检测，以判断是否是翻拍图片。
核心能力：
官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/867/48501
请确保您委托本服务处理人脸等个人信息已获得个人信息主体合法、有效的同意或具备其他的合法性基础，本服务的相关具体事项以本服务官网所载服务协议约定为准。
当用户提出以下需求时触发此技能：
tencentcloud-sdk-python（通过 pip install tencentcloud-sdk-python 安装）TENCENTCLOUD_SECRET_ID：腾讯云API密钥IDTENCENTCLOUD_SECRET_KEY：腾讯云API密钥Key运行 scripts/main.py 脚本完成人脸静态活体检测。
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| --image | str | 否 | 本地图片文件路径（自动转Base64）或Base64字符串，与 --url 二选一 |
| --url | str | 否 | 图片的URL地址，与 --image 二选一；若同时提供，优先使用URL |
| --face-model-version | str | 否 | 算法模型版本，目前支持"3.0"，默认"3.0" |
| --region | str | 否 | 腾讯云地域，默认为空 |
检测成功后返回 JSON 格式结果：
{
"Score": 99,
"ScoreDesc": "活体分数99，高于推荐阈值40，判断为真实人脸",
"IsLive": true,
"FaceModelVersion": "3.0",
"RequestId": "xxx"
}
| 分数范围 | 推荐阈值 | 判断结论 |
|---|---|---|
| [0, 100] | 40（推荐） | Score ≥ 40 为真实人脸，Score < 40 为翻拍 |
| - | 可选阈值 | 5 / 10 / 40 / 70 / 90，根据业务安全需求选择 |
推荐阈值为40，分数越高代表越可能为真实人脸。
# 传入本地图片文件（自动Base64编码）
python scripts/main.py --image ./face.jpg
# 传入图片URL
python scripts/main.py --url "http://example.com/face.jpg"
# 传入Base64字符串
python scripts/main.py --image "<base64_string>"
# 指定算法模型版本
python scripts/main.py --image ./face.jpg --face-model-version 3.0