import com.baidubce.http.ApiExplorerClient; import com.baidubce.http.AppSigner; import com.baidubce.http.HttpMethodName; import com.baidubce.model.ApiExplorerRequest; import com.baidubce.model.ApiExplorerResponse; // 身份核验三维比对 Java示例代码 public class RequestDemo { public static void main(String[] args) { String path = "https://faceidnum.api.bdymkt.com/face/v2/verify_selfie_idnumber"; ApiExplorerRequest request = new ApiExplorerRequest(HttpMethodName.POST, path); request.setCredentials("您的 access key", "您的 secret key"); request.addHeaderParameter("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded"); String requestExample = "id_number=4452********2123&name=黄大大&image_base64=\/9j\/4AAQSkZJRgABAQAASABIAAD\/ASAS......"; request.setJsonBody(requestExample); ApiExplorerClient client = new ApiExplorerClient(new AppSigner()); try { ApiExplorerResponse response = client.sendRequest(request); // 返回结果格式为Json字符串 System.out.println(response.getResult()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
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以result_code参数返回值来做业务判断:
返回值为 1001 : 身份证号与姓名匹配,人脸判断为同一人
返回值为 1002 : 身份证号与姓名匹配,人脸不能确定为同一人
返回值为 1003:身份证号与姓名匹配,人脸判断为不同人
参数score为人脸比对分数,如有需要,可根据业务的风险策略稍微调整,以下为推荐值参考范围:
[45,100]确定为同一人
[40,44]不能确定是否为同一人
[0,39]不同人
{
"status": "OK",
"request_id": "TID78792d84bebb44e794a3aeea1b9ff750",
"score": "66",//比对分数
"result_code": 1001,
"result_message": "系统判断为同一人",//核验结果:1001:为同一人。 1002:不能确定为同一人。 1003:为不同人
}
出现'库无',有以下原因:
(1)现役军人、武警官兵、特殊部门人员及特殊级别官员;
(2)退役不到2年的军人和士兵(根据军衔、兵种不同,时间会有所不同,一般为2年);
(3)户口迁出,且没有在新的迁入地迁入;
(4)户口迁入新迁入地,当地公安系统未将迁移信息上报到公安部(上报时间地域不同而有所差异);
(5)更改姓名,当地公安系统未将更改信息上报到公安部(上报时间因地域不同而有所差异);
(6)移民;
(7)未更换二代身份证;
(8)死亡。
(9)身份证号确实不存在
{
"status": "RATE_LIMIT_EXCEEDED",
"request_id": "TID8bf47ab6eda64476973cc5f5b6ebf57e"
}
1. 图片转base64工具:【base64转译在线工具】
2.base64转UrlEncode编码工具:【UrlEncode转译在线工具】
客户公司简介:
阳光人寿保险股份有限公司(简称:阳光人寿)是于2007年7月由中国保监会正式批准筹建,由阳光保险控股股份有限公司发起,于2007年12月17日成立的全国性专业寿险公司,注册资本金23亿元人民币,主要经营人寿保险、健康保险和意外伤害保险等一切人身险业务的全国性保险公司。
客户声音:
基于更充分、更完善的数据维度为健康险理算输出全面、精准的理算信息,进一步提升理算服务效率。
客户企业规模:
200人以上
服务故事(简化版):
在医疗票据OCR服务中,为保障提取信息的完整无误,深源恒际推出“机器校验为主、人工复核为辅”的校验机制,研发了多重信息交叉校验规则引擎,基于各类医疗票据间的内在逻辑与关联关系,自动甄别置信度较低的字段信息,对存疑的高风险信息进行预警提示,并基于医疗词典库进行启发式纠正。新增出院小结识别功能后,进一步扩充了识别提取的信息量,拓展了信息交叉校验的空间,基于更深入的交叉校验提高信息录入的精确度,实现从信息录入到结果输出全面自动化,让健康险理赔真正驶入快车道。