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# 人顔静的活体検出（高精度版）API接続説明
> Face Transformation 集成指南 - XHuoAPI
本文では、人顔静的活体検出（高精度版）API接続説明を紹介します。これは、ユーザーがアップロードした静的画像に対して防翻拍活体検出を行い、翻拍画像かどうかを判断するために使用されます。
## 申請プロセス
APIを使用するには、まず[人顔静的活体検出（高精度版）API](https://api.xhuoapi.ai/documents/df41d411-6ba8-41d3-a56f-3f6ec9acaa36)の該当ページでサービスを申請する必要があります。ページに入ったら、「Acquire」ボタンをクリックします。以下の図のように：
まだログインまたは登録していない場合は、自動的にログインページにリダイレクトされ、登録とログインを促されます。ログインまたは登録後、現在のページに自動的に戻ります。
初回申請時には無料のクレジットが付与され、このAPIを無料で使用できます。
## 基本使用
まず、基本的な使用方法を理解します。画像リンクを入力することで、処理後の結果画像を取得できます。最初に、`image_url`フィールドを簡単に渡す必要があります。人顔画像は以下の図のように：
次に、画面上に対応する内容を記入できます。以下の図のように：
ここでは、Request Headersを設定しました。含まれるのは：
* `accept`：受け取りたいレスポンス結果の形式。ここでは`application/json`、つまりJSON形式を記入します。
* `authorization`：APIを呼び出すためのキー。申請後、直接ドロップダウンから選択できます。
さらに、Request Bodyを設定しました。含まれるのは：
* `image_url`：処理する人顔画像のリンク。
* `face_model_version`：顔認識サービスで使用するアルゴリズムモデルのバージョン。現在、入力パラメータは「3.0」をサポートしています。
選択後、右側にも対応するコードが生成されていることがわかります。以下の図のように：
「Try」ボタンをクリックするとテストが行えます。上の図のように、以下の結果が得られました：
```json theme={null}
{
"score": 0,
"face_model_version": "3.0"
}
```
この時点で、人顔静的活体検出の結果が得られ、活体スコアの内容が含まれています。
フィールドの説明は以下の通りです：
* `score` ：活体スコア。値の範囲は\[0,100]で、活体スコアに基づく閾値範囲により翻拍かどうかを判断します。現在の閾値は\[5,10,40,70,90]に分かれており、推奨閾値は40です。
* `face_model_version `：顔認識に使用されるアルゴリズムモデルのバージョン。
また、対応する接続コードを生成したい場合は、生成されたものを直接コピーできます。例えば、CURLのコードは以下の通りです：
```shell theme={null}
curl -X POST 'https://api.xhuoapi.ai/v1/face/detect-live' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
"image_url": "https://cdn.xhuoapi.ai/lrbtcn.jpg"
}'
```
Pythonの接続コードは以下の通りです：
```python theme={null}
import requests
url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/face/detect-live"
headers = {
"accept": "application/json",
"authorization": "Bearer {token}",
"content-type": "application/json"
}
payload = {
"image_url": "https://cdn.xhuoapi.ai/lrbtcn.jpg"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
```
## エラー処理
APIを呼び出す際にエラーが発生した場合、APIは対応するエラーコードと情報を返します。例えば：
* `400 token_mismatched`：不正なリクエスト、パラメータが不足または無効である可能性があります。
* `400 api_not_implemented`：不正なリクエスト、パラメータが不足または無効である可能性があります。
* `401 invalid_token`：未承認、無効または不足している承認トークン。
* `429 too_many_requests`：リクエストが多すぎます、レート制限を超えました。
* `500 api_error`：内部サーバーエラー、サーバーで何かがうまくいきませんでした。
### エラー応答の例
```json theme={null}
{
"success": false,
"error": {
"code": "api_error",
"message": "fetch failed"
},
"trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}
```
## 結論
この文書を通じて、あなたは人顔静的活体検出（高精度版）APIを使用して、ユーザーがアップロードした静的画像に対して防翻拍活体検出を行い、翻拍画像かどうかを判断する方法を理解しました。この文書が、あなたがこのAPIをより良く接続し、使用するのに役立つことを願っています。何か問題があれば、いつでも私たちの技術サポートチームにお問い合わせください。