{ "faceURL": "http", /*opt, string, 图片url, range:[,]*/ "faceLibType": "blackFD", /*req, enum, 人脸库类型, subType:string, [blackFD#名单库,staticFD#静态库], desc:必填, 人脸库类型: blackFD-名单库, staticFD-静态库, string类型, 最大长度为32*/ "FDID": "test", /*req, string, 人脸库ID, range:[,], desc:最大长度为63字节,多个人脸库用逗号隔开*/ "FPID": " ", /*opt, string, 人脸记录ID, range:[,], desc:可选, 人脸记录ID, string类型, 如果外部传入,最长63字节, 字母数字组合, 需要保证唯一性; 如果外部不传则由设备自动生成(与非视频工号(人员ID)字段一致)*/ "deleteFP": true, /*opt, bool, 是否删除该人脸, desc:可选,boolean,是否删除该人脸,true-是(只有删除该人脸时,才填写该字段;新增或修改人脸时,不填写该字段)*/ "modelData": "test", /*opt, string, 目标模型数据, range:[,], desc:可选,目标模型数据,字符串类型,传输过程中针对二进制非建模数据进行base64的加密处理*/ "PicFeaturePoints": [ /*opt, array, 特征图片坐标, subType:object, range:[,], desc:图片特征点下发,若设备仅支持3种类型的特征点,平台下发3种以上特征点时,设备不能报错 背景:不同设备人脸评分算法不一致,导致平台评分通过的人脸下发至设备评分不通过,无法建模 解决方法:由上层平台采用统一的人脸评分以及特征点提取算法计算出图片的特征点并下发至设备,有了特征点可以保证设备建模成功,兼容不同设备人脸评分算法的差异性 特征点下发方式:特征点数据编码至人脸图片数据下发、特征点数据以json参数格式随人脸图片url下发 设备获取特征点优先级从高到低:1.图片内携带特征点 2.json格式特征点*/ { "featurePointType": "face", /*req, enum, 特征点类型, subType:string, [face#人脸,leftEye#左眼,rightEye#右眼,leftMouthCorner#左嘴角,rightMouthCorner#右嘴角,nose#鼻子], desc:必填,string,特征点类型:face-人脸,leftEye-左眼,rightEye-右眼,leftMouthCorner-左嘴角,rightMouthCorner-右嘴角,nose-鼻子*/ "coordinatePoint": { /*opt, object, 点坐标*/ "x": 1, /*req, int, x坐标, range:[0,1000], step:, unit:, unitType:, desc:坐标进行归一化处理*/ "y": 1, /*req, int, y坐标, range:[0,1000], step:, unit:, unitType:, desc:坐标进行归一化处理*/ "width": 1, /*opt, int, 宽度, range:[0,1000], step:, unit:, unitType:, desc:当featurePointType为face时必填*/ "height": 1 /*opt, int, 高度, range:[0,1000], step:, unit:, unitType:, desc:当featurePointType为face时必填*/ } } ], "faceType": "normalFace", /*opt, enum, 人脸类型, subType:string, [normalFace#普通人脸(默认),patrolFace#巡更人脸,hijackFace#胁迫人脸,superFace#超级人脸]*/ "saveFacePic": true, /*opt, bool, 是否保存人脸底图*/ "leaderPermission": [ 1, 2, 3, 4 ] /*opt, array, 首次认证权限, subType:int, range:[1,4], desc:数组为空表示清空人员首次认证权限 表示人员具有1,2,3,4门编号的首次认证权限*/ }