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数据智能产品体系
人像标签2.0
人像标签2.0

# 一、接口描述

本产品通过传入图片完成多维度视觉解析，输出包含面部特征、穿戴配饰、背景场景、皮肤肤质等多维度标签。

# 二、接口地址

https://api-idn.yljz.com/finauth/v3/riskinfo/feature_label

# 三、调用方法

POST（需使用form-data格式请求）

# 四、请求参数

可选/必选 参数英文名 类型 参数说明
必选 sign string 签名生成规则参考鉴权说明
必选 sign_version string 签名算法版本号，目前仅支持:"hmac_sha1"
必选（二选一）
 face_image_file File 人脸图片（不能超过2M）
face_image_base64 String 人脸图片Base64

# 五、产品出参

参数英文名 参数中文名 类型 参数说明
outdoor_scene_type 室外场景类型 int 0=NA；1=城市街道；2=城市广场；3=城市商场周边；4=城市小区；5=乡村街道；6=乡村庭院；7=乡村田间；8=露天加工厂；9=简易生产车间；10=车内；11=公园；12=其他
scene_type 场景类型 int 0=NA；1=室内；2=室外
urban_rural_type 城乡属性 int 0=NA；1=大城市；2=小城市；3=县城；4=城郊；5=一般农村；6=贫困农村；7=山区；8=无法判断
lighting 环境光照度 int 0=NA；1=明亮；2=正常；3=昏暗；4=黑暗
photo_tone 人像面部主色调 int 0=NA；1=正常光；2=紫色；3=绿色；4=橙红色；5=其他
tone_base 人像照片冷暖基调 int 0=NA；1=暖基调；2=中性调；3=冷基调
indoor_clean_level 室内干净度 int 0=NA；1=干净；2=一般；3=脏污
indoor_cleanliness 室内整洁度 int 0=NA；1=整洁；2=一般；3=杂乱
indoor_clothes_storage 衣服收纳情况 int 0=NA；1=无衣物；2=随意堆放；3=随意悬挂；4=整齐收纳
indoor_item_storage 物品收纳情况 int 0=NA；1=整洁有序；2=轻度杂乱；3=重度凌乱；4=无物品
indoor_other_person 是否有其他人员 int 0=NA；1=无；2=有
indoor_random_hanging_clothes 是否有随意悬挂衣服 int 0=NA；1=是；2=否
mouth_rela_size 嘴巴的相对面积 float 取值范围为 [0,1]
nose_rela_area 鼻子的相对面积 float 取值范围为 [0,1]
nose_rela_length 鼻子的相对长度 float 取值范围为 [0,1]
nose_rela_width 鼻子中部相对脸的宽度 float 取值范围为 [0,1]
face_pitch_angle 抬头角度 float 取值范围 [-180,180]
face_rela_area 人脸在照片中的相对面积 float 取值范围为 [0,1]
face_rela_height 人脸在照片中的相对高度 float 取值范围为 [0,1]
face_rela_width 人脸在照片中的相对宽度 float 取值范围为 [0,1]
face_roll_angle 平面旋转角度 float 取值范围 [-180,180]
face_yaw_angle 摇头角度 float 取值范围 [-180,180]
pose_type 姿势 int 0=NA；1=站立；2=倚靠；3=坐立；4=蹲着；5=仰卧；6=侧卧
visual_attributes 图片中手个数 float 取值范围：大于等于0的整数
coerced 是否被胁迫 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
indoor_bed_type 床铺类型 int 0=NA；1=单人床；2=双人床；3=上下铺；4=榻榻米或地铺；5=折叠床或沙发床
indoor_cooling_appliance 制冷家电 int 0=NA；1=无；2=壁挂扇；3=落地扇；4=台扇；5=吊扇；6=壁挂空调；7=立式空调；8=中央空调；9=其他
indoor_curtain 是否有窗帘 int 0=NA；1=有；2=无
indoor_curtain_color 窗帘颜色 int 0=NA；1=白色；2=灰色；3=黑色；4=卡其；5=黄色；6=橙色；7=粉色；8=红色；9=蓝色；10=绿色；11=紫色；12=拼色；13=印花彩色；14=渐变色彩
indoor_curtain_type 窗帘类型 int 0=NA；1=简易布帘；2=纱帘；3=百叶帘；4=卷帘；5=罗马帘；6=垂直帘；7=竹帘；8=天棚帘；9=其他
indoor_lighting_type 室内照明设备类型 int 0=NA；1=吸顶灯；2=吊灯；3=台灯；4=落地灯；5=射灯或筒灯；6=灯带或装饰灯
indoor_power_socket 是否有电源插座 int 0=NA；1=有；2=无
indoor_roof_type 室内屋顶类型 int 0=NA；1=木板；2=竹编；3=石材；4=铁皮；5=水泥；6=波纹板；7=毛坯水泥；8=单色粉刷；9=装修吊顶；10=瓦片；11=茅草；12=无；13=其他
indoor_room_count 出现房间数 int 0=NA；1=单间；2=多间；3=角落区域
indoor_room_size 房间大小 int 0=NA；1=狭小；2=适中；3=宽敞；4=无法判断
indoor_room_type 房间类型 int 0=NA；1=卧室；2=客厅；3=厨房；4=卫生间；5=工人宿舍；6=杂货店；7=办公室；8=仓库；9=简易木棚；10=简易铁皮棚；11=病房；12=杂物间；13=商场内；14=工厂；15=游戏厅；16=赌场；17=夜店；18=酒店；19=其他
indoor_socket_type 插座类型 int 0=NA；1=嵌入式插座；2=明装插座；3=移动插排
indoor_wall_type 室内墙体类型 int 0=NA；1=木板；2=木条；3=竹编墙；4=棕榈墙；5=混凝土；6=砖墙裸露；7=铁皮；8=PVC板墙；9=瓷砖；10=无；11=其他
face_blur_overall 人脸综合模糊分析结果 float 人脸综合模糊分析结果
face_blur_gaussian 人脸高斯模糊分析结果 float 人脸高斯模糊分析结果
face_blur_motion 人脸运动模糊分析结果 float 人脸运动模糊分析结果
clarity 照片清晰度 int 0=NA；1=清晰；2=模糊不清晰
clarity_issues 清晰度问题类型 int 0=NA；1=未聚焦；2=分辨率低；3=存在光斑；4=过暗；5=过亮
clothing_scene_style 衣着场景风格 int 0=NA；1=休闲服；2=居家服；3=制服；4=正装；5=运动服；6=性感服装
edited 是否为PS身份证 float 取值范围 [0,1]，当id_photo小于0.8时，翻拍、复印件、PS、临时身份证分数中的最高分，置信度最高
id_photo 是否真实身份证 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.8，大于等于0.8表示置信度较高
is_paper_cut 是否为T型等局部裁剪 int 0=非T型等局部裁剪；1=T型局部裁剪
is_photo 是否打印照片 int 0=非打印照片；1=打印照片
is_picture_black_border 是否带黑边 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
is_picture_color_abnormal 是否颜色异常 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
is_picture_grayscale 是否黑白色 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
is_picture_watermark 是否带水印 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
is_screen_remake 是否为屏幕翻拍 int 0=非屏幕翻拍；1=屏幕翻拍
is_software_composition 是否为软件合成 int 0=非软件合成；1=软件合成
multiple_cards 是否多卡证 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
photocopy 是否为复印身份证 float 取值范围 [0,1]，当id_photo小于0.8时，翻拍、复印件、PS、临时身份证分数中的最高分，置信度最高
screen 是否为翻拍身份证 float 取值范围 [0,1]，当id_photo小于0.8时，翻拍、复印件、PS、临时身份证分数中的最高分，置信度最高
temporary_id_photo 是否为临时身份证 float 取值范围 [0,1]，当id_photo小于0.8时，翻拍、复印件、PS、临时身份证分数中的最高分，置信度最高
indoor_decoration_level 室内装修程度 int 0=NA；1=无装修；2=简易装修；3=一般装修；4=精致装修；5=无法判断
indoor_decoration_style 室内装修风格 int 0=NA；1=无装修；2=极简简陋；3=传统乡村民居；4=基础现代风；5=经济型简约风；6=中档现代风；7=工业风；8=北欧风；9=美式风格；10=轻奢风；11=豪华奢华风；12=混搭杂糅风
indoor_equipment_modernization 设备现代化水平 int 0=NA；1=传统老旧；2=普通；3=现代化；4=智能化
indoor_furniture_level 家具配置等级 int 0=NA；1=无家具；2=廉价家具；3=中等家具；4=高档家具；5=无法判断
indoor_furniture_new 家具新旧程度 int 0=NA；1=较新；2=一般；3=陈旧
indoor_shop_type 商店类型 int 0=NA；1=厨房用品；2=小零食；3=生活用品；4=电器；5=洗漱用品；6=综合商品；7=其他
nose_width 鼻翼宽度 float 鼻翼宽度，单位mm，保留至小数点后两位
mouth_corner_angle 嘴角角度 float 嘴角弯曲度，范围[0,180]，单位°，保留至小数点后两位
lip_thickness 唇厚 float 嘴唇厚度，单位mm，保留至小数点后两位
mouth_height 嘴巴高度 float 嘴巴高度，单位mm，保留至小数点后两位
mouth_width 嘴巴宽度 float 嘴巴宽度，单位mm，保留至小数点后两位
jaw_ratio 下颌角比例 float 颞部宽度、颧部宽度（固定颧部为1）、下颌角宽度比，String类型
jaw_degree 下颌角度数 float 下颌角度数，范围[90,180]，单位°，保留至小数点后两位
face_width 脸部宽度 float 脸部长度，单位mm，保留至小数点后两位
mandible_width 下颌角宽度 float 下颌角宽度，单位mm，保留至小数点后两位
temple_width 颞部宽度 float 颞部宽度，单位mm，保留至小数点后两位
zygoma_width 颧骨宽度 float 颧骨宽度，单位mm，保留至小数点后两位（若为0则返回null）
chin_angle 下巴角度 float 下巴角度，保留至小数点后两位
chin_length 下巴长度 float 下巴长度，单位mm，保留至小数点后两位
chin_width 下巴宽度 float 下巴宽度，单位mm，保留至小数点后两位
brow_camber_angle 眉毛弯度 float 眉毛弯度，范围[-90,90]，单位°，保留至小数点后两位
brow_height 眉毛高度 float 眉毛高度，单位mm，保留至小数点后两位
brow_thickness 眉毛粗细 float 眉毛粗细，单位mm，保留至小数点后两位
brow_uptrend_angle 眉毛挑度 float 眉毛挑度，范围[-90,90]，单位°，保留至小数点后两位（若通过M2的水平线在M3的下方，则返回null）
brow_width 眉毛宽度 float 眉毛宽度，单位mm，保留至小数点后两位
five_eye_ratio 五眼比例 float 返回五眼比例，保留至小数点后两位
left_eye_empty_len 左外眼角颧弓留白距离 float 左外眼角颧弓留白距离，单位mm，保留至小数点后两位
left_eye_empty_ratio 左外眼角颧弓留白占比 float 左外眼角颧弓留白占比，保留至小数点后两位
right_eye_empty_len 右外眼角颧弓留白距离 float 右外眼角颧弓留白距离，单位mm，保留至小数点后两位
right_eye_empty_ratio 右外眼角颧弓留白占比 float 右外眼角颧弓留白占比，保留至小数点后两位
inner_eye_dist 内眼角间距 float 内眼角间距，单位mm，保留至小数点后两位
inner_eye_dist_ratio 内眼角间距占比 float 内眼角间距占比，保留至小数点后两位
golden_triangle 黄金三角 float 返回黄金三角度数，单位为°，范围[0,180]，保留至小数点后两位（若为0则返回null）
three_parts_ratio 三庭比例 float 返回三庭比例，保留至小数点后两位，若为0则返回null
inner_canthus_angle 内眦角度数 float 内眦角度数，范围[0,180]，单位°，保留至小数点后两位
eye_height 眼睛高度 float 眼睛高度，单位mm，保留至小数点后两位
eye_width 眼睛宽度 float 眼睛宽度，单位mm，保留至小数点后两位
right_eye_width 右眼宽度 float 右眼宽度，单位mm，保留至小数点后两位
left_eye_width 左眼宽度 float 左眼宽度，单位mm，保留至小数点后两位
upper_face_len 上庭长度 float 上庭长度，单位mm，保留至小数点后两位
upper_face_ratio 上庭占比 float 上庭占比，保留至小数点后两位
lower_face_len 下庭长度 float 下庭长度，单位mm，保留至小数点后两位
lower_face_ratio 下庭占比 float 下庭占比，保留至小数点后两位
mid_face_len 中庭长度 float 中庭长度，单位mm，保留至小数点后两位
mid_face_ratio 中庭占比 float 中庭占比，保留至小数点后两位
ch_oil_area_ratio 下巴出油面积占比 float 下巴出油面积比。范围[0,1]小数
ch_oil_intensity 下巴出油严重程度 int 下巴出油严重程度
ff_oil_area_ratio 全脸出油面积占比 float 全脸出油面积比
ff_oil_intensity 全脸出油严重程度 int 全脸出油严重程度
lc_oil_area_ratio 左脸颊出油面积占比 float 左脸颊出油面积比。范围[0,1]小数
lc_oil_intensity 左脸颊出油严重程度 int 左脸颊出油严重程度
rc_oil_area_ratio 右脸颊出油面积占比 float 右脸颊出油面积比。范围[0,1]小数
rc_oil_intensity 右脸颊出油严重程度 int 右脸颊出油严重程度
tz_oil_area_ratio T区出油面积占比 float T区出油面积比。范围[0,1]小数
tz_oil_intensity T区出油严重程度 int T区出油严重程度
oily_score 出油评分 int 出油分数，范围0-100
skin_type_score 肤质评分 int 肤质分数。范围0-100
skin_type 肤质类型 int 0: 油性皮肤; 1: 干性皮肤; 2: 中性皮肤; 3: 混合型皮肤
acne_count 痤疮检测区域数量 int 检测到的痤疮区域数量
acne_mark_count 痤疮痘印检测区域数量 int 检测到的红痘印区域数量
acne_nodule_count 痤疮结节检测区域数量 int 检测到的痤疮结节区域数量
acne_pustule_count 脓包型痤疮检测区域数量 int 检测到的脓包型痤疮区域数量
closed_comedone_count 闭合性粉刺检测区域数量 int 检测到的闭口粉刺区域数量
acne_score 痤疮评分 int 痘痘分数。范围0-100
skin_age 人脸肤龄 float 人脸肤龄值，范围[0,100)间的整数
skin_hue_ha 肤色HA分类 int 0: 偏黄; 1: 中性; 2: 偏红; 3: 异常的色调值，可能是因为环境光色调异常或光线环境较弱、过曝引起
skin_tone 肤色类型 int 0: 透白; 1: 白皙; 2: 自然; 3: 小麦; 4: 黝黑/古铜
skintone_ita 肤色ITA值分类 int 0: verylight（透白）; 1: light（白皙）; 2: intermediate（自然中等肤色）; 3: tan（小麦色）; 4: brown（棕色）; 5: dark（深棕）; 6: 异常的色值，可能由于光线环境较弱或过曝引起
blackhead 黑头检测结果 int 0: 无黑头，黑头数量∈[0,45]; 1: 轻度，黑头数量∈[46,90]; 2: 中度，黑头数量∈[91,150]; 3: 重度，黑头数量∈[151以上]
blackhead_count 黑头数量 float 输出鼻头区域黑头个数，返回一个整数值。
ch_pore_count 下巴毛孔粗大数量 float 下巴粗大毛孔个数
fh_pore_count 额头毛孔粗大数量 float 额头粗大毛孔个数
lc_pore_count 左脸颊毛孔粗大数量 float 左脸颊粗大毛孔个数
rc_pore_count 右脸颊毛孔粗大数量 float 右脸颊粗大毛孔个数
pores_forehead 额头毛孔粗大严重程度 int 0: 无毛孔，毛孔数量∈[0,100]; 1: 轻度，毛孔数量∈[101,200]; 2: 中度，毛孔数量∈[201,400]; 3: 重度，毛孔数量∈[401以上]
pores_jaw 下巴毛孔粗大严重程度 int 0: 无毛孔，毛孔数量∈[0,50]; 1: 轻度，毛孔数量∈[51,100]]; 2: 中度，毛孔数量∈[101,150]; 3: 重度，毛孔数量∈[151以上]
pores_leftcheek 左脸颊毛孔粗大严重程度 int 0: 无毛孔，毛孔数量∈[0,80]; 1: 轻度，毛孔数量∈[81,180]; 2: 中度，毛孔数量∈[181,280]; 3: 重度，毛孔数量∈[281以上]
pores_rightcheek 右脸颊毛孔粗大严重程度 int 0: 无毛孔，毛孔数量∈[0,80]; 1: 轻度，毛孔数量∈[81,180]; 2: 中度，毛孔数量∈[181,280]; 3: 重度，毛孔数量∈[281以上]
blackhead_score 黑头评分 int 黑头分数。范围0-100
pore_score 毛孔评分 int 毛孔分数，范围0-100
dark_circle 黑眼圈类型 int 0: 无黑眼圈; 1: 色素型黑眼圈; 2: 血管型黑眼圈; 3: 阴影型黑眼圈
dark_circle_severity 黑眼圈严重程度 int 0: 轻度黑眼圈; 1: 中度黑眼圈; 2: 重度黑眼圈
left_dark_circle_rete 左眼血管型黑眼圈严重程度 int 0: 无血管型黑眼圈; 1: 轻度血管型黑眼圈; 2: 中度血管型黑眼圈; 3: 重度血管型黑眼圈
left_dark_circle_structural 左眼结构型黑眼圈严重程度 int 0: 无结构型黑眼圈; 1: 轻度结构型黑眼圈; 2: 中度结构型黑眼圈; 3: 重度结构型黑眼圈
right_dark_circle_rete 右眼血管型黑眼圈严重程度 int 0: 无血管型黑眼圈; 1: 轻度血管型黑眼圈; 2: 中度血管型黑眼圈; 3: 重度血管型黑眼圈
right_dark_circle_structural 右眼结构型黑眼圈严重程度 int 0: 无结构型黑眼圈; 1: 轻度结构型黑眼圈; 2: 中度结构型黑眼圈; 3: 重度结构型黑眼圈
dark_circle_score 黑眼圈评分 int 黑眼圈分数。范围0-100
red_area_score 红色区域评分 int 红区分数，范围0-100
ff_rough_area_ratio 整体面部粗糙面积占比 float 整体面部粗糙面积占比，范围[0,1]小数
fh_rough_area_ratio 额头粗糙面积占比 float 额头粗糙面积占比，范围[0,1]小数
ch_rough_area_ratio 下巴粗糙面积占比 float 下巴粗糙面积占比，范围[0,1]小数
lc_rough_area_ratio 左脸颊粗糙面积占比 float 左脸颊粗糙面积占比，范围[0,1]小数
rc_rough_area_ratio 右脸颊粗糙面积占比 float 右脸颊粗糙面积占比，范围[0,1]小数
rough_severity 粗糙严重程度 int 粗糙严重程度，范围0-100
water_score 缺水评分 int 水分分数。范围0-100
ff_water_area_ratio 整体面部缺水面积占比 float 整体面部缺水面积占比，范围[0,1]小数
fh_water_area_ratio 额头缺水面积占比 float 额头缺水面积占比，范围[0,1]小数
water_intensity 缺水严重程度 int 缺水严重程度，范围0-100
lc_water_area_ratio 左脸颊缺水面积占比 float 左脸颊缺水面积占比，范围[0,1]小数
rc_water_area_ratio 右脸颊缺水面积占比 float 右脸颊缺水面积占比，范围[0,1]小数
brown_spot_count 色斑检测区域数量 int 检测到的色斑区域数量
freckle 雀斑检测结果 int 0: 无雀斑; 1: 有雀斑
left_dark_circle_pigment 左眼色素型黑眼圈严重程度 int 0: 无色素型黑眼圈; 1: 轻度色素型黑眼圈; 2: 中度色素型黑眼圈; 3: 重度色素型黑眼圈
melasma 黄褐斑检测结果 int 0: 无黄褐斑; 1: 有黄褐斑
right_dark_circle_pigment 右眼色素型黑眼圈严重程度 int 0: 无色素型黑眼圈; 1: 轻度色素型黑眼圈; 2: 中度色素型黑眼圈; 3: 重度色素型黑眼圈
brown_area_score 棕色区域评分 int 棕区分数，范围0-100
eye_pouch 眼袋检测结果 int 0: 无眼袋; 1: 有眼袋
eye_pouch_severity 眼袋严重程度 int 0: 轻度; 1: 中度; 2: 重度
mole_count 痣检测区域数量 int 检测到的痣区域数量
crows_feet 鱼尾纹检测结果 int 0: 无鱼尾纹; 1: 有鱼尾纹
eye_finelines 眼部细纹检测结果 int 0: 无眼部细纹; 1: 有眼部细纹
fh_fine_line_count 额头细纹数量 int 额头细纹数量
gl_fine_line_count 眉间纹细纹数量 int 眉间纹细纹数量
lc_fine_line_count 左脸颊细纹数量 int 左脸颊细纹数量
lcf_fine_line_count 左鱼尾细纹数量 int 左侧鱼尾纹细纹数量
lue_fine_line_count 左眼下细纹数量 int 左眼下区域细纹数量
rc_fine_line_count 右脸颊细纹数量 int 右脸颊细纹数量
rcf_fine_line_count 右鱼尾细纹数量 int 右侧鱼尾纹细纹数量
rue_fine_line_count 右眼下细纹数量 int 右眼下区域细纹数量
forehead_wrinkle 抬头纹检测结果 int 0: 无抬头纹; 1: 有抬头纹
fh_wrinkle_area_ratio 额头纹皱纹面积比例 float 额头纹的皱纹面积占比。比例值
fh_wrinkle_deep_num 额头纹深纹数量 int 额头纹的深纹数量
fh_wrinkle_deep_ratio 额头纹深纹比例 float 额头纹的深纹长度占比
fh_wrinkle_score 额头纹皱纹分数 int 额头纹的皱纹分数，范围0-100
fh_wrinkle_sev_level 额头纹皱纹严重程度 int 额头纹的皱纹严重等级。枚举值
fh_wrinkle_shallow_num 额头纹浅纹数量 int 额头纹的浅纹数量
forehead_wrinkle_severity 抬头纹严重程度 int 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
glabella_wrinkle 眉间纹检测结果 int 0: 无眉间纹; 1: 有眉间纹
gl_wrinkle_area_ratio 眉间纹皱纹面积比例 float 眉间纹的皱纹面积占比。比例值
gl_wrinkle_deep_num 眉间纹深纹数量 int 眉间纹的深纹数量
gl_wrinkle_deep_ratio 眉间纹深纹比例 float 眉间纹的深纹长度占比
gl_wrinkle_score 眉间纹皱纹分数 int 眉间纹的皱纹分数，范围0-100
gl_wrinkle_sev_level 眉间纹皱纹严重程度 int 眉间纹的皱纹严重等级。枚举值
gl_wrinkle_shallow_num 眉间纹浅纹数量 int 眉间纹的浅纹数量
glabella_wrinkle_severity 眉间纹有无及严重程度 int 0: 无; 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
lc_wrinkle_area_ratio 左脸颊纹皱纹面积比例 float 左脸皱纹的皱纹面积占比。比例值
lc_wrinkle_deep_num 左脸颊纹深纹数量 int 左脸皱纹的深纹数量
lc_wrinkle_deep_ratio 左脸颊纹深纹比例 float 左脸皱纹的深纹长度占比
lc_wrinkle_score 左脸颊纹皱纹分数 int 左脸皱纹的皱纹分数，范围0-100
lc_wrinkle_sev_level 左脸颊纹皱纹严重程度 int 左脸皱纹的皱纹严重等级。枚举值
lc_wrinkle_shallow_num 左脸颊纹浅纹数量 int 左脸皱纹的浅纹数量
left_cheek_wrinkle_severity 左脸颊纹有无及严重程度 int 0: 无; 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
left_crows_feet_severity 左鱼尾纹有无及严重程度 int 0: 无; 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
lcf_wrinkle_area_ratio 左鱼尾纹皱纹面积比例 float 左鱼尾纹的皱纹面积占比。比例值
lcf_wrinkle_deep_num 左鱼尾纹深纹数量 int 左鱼尾纹的深纹数量
lcf_wrinkle_deep_ratio 左鱼尾纹深纹比例 float 左鱼尾纹的深纹长度占比
lcf_wrinkle_score 左鱼尾纹皱纹分数 int 左鱼尾纹的皱纹分数，范围0-100
lcf_wrinkle_sev_level 左鱼尾纹皱纹严重程度 int 左鱼尾纹的皱纹严重等级。枚举值
lcf_wrinkle_shallow_num 左鱼尾纹浅纹数量 int 左鱼尾纹的浅纹数量
left_eye_finelines_severity 左眼细纹有无及严重程度 int 0: 无; 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
le_wrinkle_area_ratio 左眼纹皱纹面积比例 float 左眼皱纹的皱纹面积占比。比例值
le_wrinkle_deep_num 左眼纹深纹数量 int 左眼皱纹的深纹数量
le_wrinkle_deep_ratio 左眼纹深纹比例 float 左眼皱纹的深纹长度占比
le_wrinkle_score 左眼纹皱纹分数 int 左眼皱纹的皱纹分数，范围0-100
le_wrinkle_sev_level 左眼纹皱纹严重程度 int 左眼皱纹的皱纹严重等级。枚举值
le_wrinkle_shallow_num 左眼纹浅纹数量 int 左眼皱纹的浅纹数量
lm_wrinkle_area_ratio 左嘴角纹皱纹面积比例 float 左嘴角纹的皱纹面积占比。比例值
lm_wrinkle_deep_num 左嘴角纹深纹数量 int 左嘴角纹的深纹数量
lm_wrinkle_deep_ratio 左嘴角纹深纹比例 float 左嘴角纹的深纹长度占比
lm_wrinkle_score 左嘴角纹皱纹分数 int 左嘴角纹的皱纹分数，范围0-100
lm_wrinkle_sev_level 左嘴角纹皱纹严重程度 int 左嘴角纹的皱纹严重等级。枚举值
lm_wrinkle_shallow_num 左嘴角纹浅纹数量 int 左嘴角纹的浅纹数量
left_mouth_wrinkle_severity 左嘴角纹有无及严重程度 int 0: 无; 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
left_nasolabial_fold_severity 左法令纹有无及严重程度 int 0: 无; 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
lnl_fold_area_ratio 左法令纹皱纹面积比例 float 左法令纹的皱纹面积占比。比例值
lnl_fold_deep_num 左法令纹深纹数量 int 左法令纹的深纹数量
lnl_fold_deep_ratio 左法令纹深纹比例 float 左法令纹的深纹长度占比
lnl_fold_score 左法令纹皱纹分数 int 左法令纹的皱纹分数，范围0-100
lnl_fold_sev_level 左法令纹皱纹严重程度 int 左法令纹的皱纹严重等级。枚举值
lnl_fold_shallow_num 左法令纹浅纹数量 int 左法令纹的浅纹数量
nasolabial_fold 法令纹检测结果 int 0: 无法令纹; 1: 有法令纹
nasolabial_fold_severity 法令纹严重程度 int 0: 轻度; 1: 中度; 2: 重度
rc_wrinkle_area_ratio 右脸颊纹皱纹面积比例 float 右脸皱纹的皱纹面积占比。比例值
rc_wrinkle_deep_num 右脸颊纹深纹数量 int 右脸皱纹的深纹数量
rc_wrinkle_deep_ratio 右脸颊纹深纹比例 float 右脸皱纹的深纹长度占比
rc_wrinkle_score 右脸颊纹皱纹分数 int 右脸皱纹的皱纹分数，范围0-100
rc_wrinkle_sev_level 右脸颊纹皱纹严重程度 int 右脸皱纹的皱纹严重等级。枚举值
rc_wrinkle_shallow_num 右脸颊纹浅纹数量 int 右脸皱纹的浅纹数量
right_cheek_wrinkle_severity 右脸颊纹有无及严重程度 int 0: 无; 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
right_crows_feet_severity 右鱼尾纹有无及严重程度 int 0: 无; 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
rcf_wrinkle_area_ratio 右鱼尾纹皱纹面积比例 float 右鱼尾纹的皱纹面积占比。比例值
rcf_wrinkle_deep_num 右鱼尾纹深纹数量 int 右鱼尾纹的深纹数量
rcf_wrinkle_deep_ratio 右鱼尾纹深纹比例 float 右鱼尾纹的深纹长度占比
rcf_wrinkle_score 右鱼尾纹皱纹分数 int 右鱼尾纹的皱纹分数，范围0-100
rcf_wrinkle_sev_level 右鱼尾纹皱纹严重程度 int 右鱼尾纹的皱纹严重等级。枚举值
rcf_wrinkle_shallow_num 右鱼尾纹浅纹数量 int 右鱼尾纹的浅纹数量
right_eye_finelines_severity 右眼细纹有无及严重程度 int 0: 无; 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
re_wrinkle_area_ratio 右眼纹皱纹面积比例 float 右眼皱纹的皱纹面积占比。比例值
re_wrinkle_deep_num 右眼纹深纹数量 int 右眼皱纹的深纹数量
re_wrinkle_deep_ratio 右眼纹深纹比例 float 右眼皱纹的深纹长度占比
re_wrinkle_score 右眼纹皱纹分数 int 右眼皱纹的皱纹分数，范围0-100
re_wrinkle_sev_level 右眼纹皱纹严重程度 int 右眼皱纹的皱纹严重等级。枚举值
re_wrinkle_shallow_num 右眼纹浅纹数量 int 右眼皱纹的浅纹数量
rm_wrinkle_area_ratio 右嘴角纹皱纹面积比例 float 右嘴角纹的皱纹面积占比。比例值
rm_wrinkle_deep_num 右嘴角纹深纹数量 int 右嘴角纹的深纹数量
rm_wrinkle_deep_ratio 右嘴角纹深纹比例 float 右嘴角纹的深纹长度占比
rm_wrinkle_score 右嘴角纹皱纹分数 int 右嘴角纹的皱纹分数，范围0-100
rm_wrinkle_sev_level 右嘴角纹皱纹严重程度 int 右嘴角纹的皱纹严重等级。枚举值
rm_wrinkle_shallow_num 右嘴角纹浅纹数量 int 右嘴角纹的浅纹数量
right_mouth_wrinkle_severity 右嘴角纹有无及严重程度 int 0: 无; 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
right_nasolabial_fold_severity 右法令纹有无及严重程度 int 0: 无; 1: 轻度; 2: 中度; 3: 重度
rnl_fold_area_ratio 右法令纹皱纹面积比例 float 右法令纹的皱纹面积占比。比例值
rnl_fold_deep_num 右法令纹深纹数量 int 右法令纹的深纹数量
rnl_fold_deep_ratio 右法令纹深纹比例 float 右法令纹的深纹长度占比
rnl_fold_score 右法令纹皱纹分数 int 右法令纹的皱纹分数，范围0-100
rnl_fold_sev_level 右法令纹皱纹严重程度 int 右法令纹的皱纹严重等级。枚举值
rnl_fold_shallow_num 右法令纹浅纹数量 int 右法令纹的浅纹数量
wrinkle_score 皱纹评分 int 皱纹分数。范围0-100
fh_deep_wrinkle_count 额头深纹数量 int 额头深纹数量，整数值
gl_deep_wrinkle_count 眉间纹深纹数量 int 眉间纹深纹数量，整数值
lm_deep_wrinkle_count 左嘴角木偶纹深纹数量 int 左嘴角木偶纹深纹数量，整数值
lnl_deep_wrinkle_count 左法令纹深纹数量 int 左法令纹深纹数量，整数值
lue_deep_wrinkle_count 左眼下细纹深纹数量 int 左眼下细纹深纹数量，整数值
rm_deep_wrinkle_count 右嘴角木偶纹深纹数量 int 右嘴角木偶纹深纹数量，整数值
rnl_deep_wrinkle_count 右法令纹深纹数量 int 右法令纹深纹数量，整数值
rue_deep_wrinkle_count 右眼下细纹深纹数量 int 右眼下细纹深纹数量，整数值
face_emotion_anger 人脸表情是否愤怒 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
face_emotion_disgust 人脸表情是否厌恶 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
face_emotion_fear 人脸表情是否恐惧 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
face_emotion_happiness 人脸表情是否高兴 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
face_emotion_neutral 人脸表情是否平静 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
face_emotion_sadness 人脸表情是否伤心 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
face_emotion_surprise 人脸表情是否惊讶 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
facial_expression 表情 int 0=NA；1=正常；2=挤眉弄眼；3=拌鬼脸；4=怪笑；5=夸张表情
smile_score 笑容程度评分 float 笑容程度评分，范围[0,100]。浮点数，小数点后3位有效数字
beard_exist 是否有长胡须 int 0=NA；1=是；2=否
beard_type 胡须类型 int 0=NA；1=无胡须；2=胡茬；3=一字胡；4=八字胡；5=山羊胡；6=络腮胡；7=长款络腮胡；8=龙须胡；9=武士胡；10=其他胡须
hair_color 头发颜色 int 0=NA；1=白发；2=红色；3=绿色；4=紫色；5=灰色；6=黄色；7=黑色；8=金色；9=其他
hair_glossiness 头发光泽度 int 0=NA；1=高光泽；2=自然光泽；3=无光泽
hair_neatness 头发整齐度 int 0=NA；1=自然；2=凌乱；3=精致
hair_style_type 发型类型 int 0=NA；1=秃头_含地中海；2=超短发；3=短发；4=中短发_齐耳；5=中发_齐肩；6=中长发_及胸；7=长发_及腰；8=超长发_腰以下；9=特殊结构发型；10=其他
hair_volume 发量 int 0=NA；1=额头秃；2=全秃；3=稀疏；4=正常
wig_wear 是否戴假发 int 0=NA；1=是；2=否
age_range 年龄区间 int 0=NA；1=_1_10；2=_11_17；3=_18_25；4=_26_35；5=_36_45；6=_46_55；7=_55_plus
face_region 面部地域特征 int 0=NA；1=/** 东亚面部视觉特征：如中国、日本、韩国、蒙古等区域的典型面部外观特征 */ 东亚；2=/** 东南亚面部视觉特征：如泰国、越南、马来西亚、印尼等区域的典型面部外观特征 */ 东南亚；3=/** 南亚面部视觉特征：如印度、巴基斯坦、孟加拉、斯里兰卡等区域的典型面部外观特征 */ 南亚；4=/** 中亚/西亚面部视觉特征：如伊朗、哈萨克斯坦、土耳其等区域的典型面部外观特征 */ 中西亚；5=/** 欧洲面部视觉特征：如西欧、东欧、北欧、南欧等区域的典型面部外观特征 */ 欧洲；6=/** 非洲面部视觉特征：如撒哈拉以南非洲区域的典型面部外观特征 */ 非洲；7=/** 拉丁美洲面部视觉特征：如巴西、墨西哥等拉丁美洲区域的典型混血面部外观特征 */ 拉丁；8=/** 阿拉伯/中东面部视觉特征：如沙特、埃及、叙利亚等中东区域的典型面部外观特征 */ 阿拉伯中东；9=/** 其他：明显不属于以上任一区域典型面部视觉特征的情况 */ 其他
gender 性别 int 0=NA；1=男；2=女；3=无法判断
mouth_type 嘴型 int 0=NA；1=M_唇；2=花瓣唇；3=嘟嘟唇；4=薄唇；5=厚唇；6=樱桃唇；7=香肠唇；8=均衡唇；9=扬角唇；10=垂角唇；11=其他嘴型
mouth_close_conf 嘴部闭合置信度 float 嘴部闭合置信度。范围[0,100]，浮点数，小数点后3位有效数字，各字段总和=100
mouth_open_conf 嘴部张开置信度 float 嘴部张开置信度。范围[0,100]，浮点数，小数点后3位有效数字，各字段总和=100
mouth_other_occ_conf 嘴部其他遮挡置信度 float 嘴部其他遮挡置信度。范围[0,100]，浮点数，小数点后3位有效数字，各字段总和=100
nose_apex_rela_width 鼻头相对脸的宽度 float 取值范围为 [0,1]
nose_type 鼻型 int 0=NA；1=高鼻梁；2=塌鼻梁；3=鹰钩鼻；4=朝天鼻；5=蒜头鼻；6=直鼻；7=翘鼻；8=宽鼻；9=窄鼻；10=驼峰鼻；11=其他鼻型
nose_wing_max_length 两鼻翼最大距离 float 取值范围为 [0,1]
chin_contour 下巴轮廓 int 0=NA；1=尖下巴；2=圆下巴；3=方下巴
face_fatness 脸庞胖瘦 int 0=NA；1=极瘦；2=较瘦；3=正常；4=较胖；5=极胖
face_shape 脸型 int 0=NA；1=圆形脸；2=椭圆形脸；3=方形脸；4=长形脸；5=心形脸；6=三角形脸；7=倒三角形脸；8=菱形脸；9=其他
communication_device 通讯娱乐设备 int 0=NA；1=无；2=固话；3=手机；4=头戴式耳机；5=入耳式无线耳机；6=入耳式有线耳机
ear_wear 耳部佩戴 int 0=NA；1=无；2=耳钉；3=耳环
facial_decoration 面部装饰 int 0=NA；1=贴胶布；2=夸张涂抹；3=特殊符号；4=道具装饰；5=面膜；6=纸面具；7=3D面具；8=其他装饰
glasses 眼镜类型 int 0=NA；1=无；2=透明眼镜；3=深色眼镜
head_wear 头部佩戴 int 0=NA；1=无；2=安全帽；3=骑行头盔；4=头巾；5=浴帽；6=棒球帽；7=贝雷帽；8=礼帽；9=针织帽；10=草帽；11=医用绷带
neck_wear 颈部佩戴 int 0=NA；1=无；2=项链；3=工牌；4=丝巾_围巾；5=颈托_医用绷带；6=耳机；7=领带
eye_type 眼型 int 1:圆眼;2:细长眼;3:大眼;4:小眼;5:标准眼
eyebrow_type 眉毛类型 int 0=NA；1=一字眉；2=柳叶眉；3=野生眉；4=剑眉；5=弯眉；6=挑眉；7=平眉；8=断眉；9=无眉；10=稀疏眉；11=浓密眉；12=其他眉毛
beauty_female_score 女性视角颜值评分 float 女性视角颜值评分。范围[0,100]，浮点数，小数点后3位有效数字
beauty_male_score 男性视角颜值评分 float 男性视角颜值评分。范围[0,100]，浮点数，小数点后3位有效数字
face_appearance 脸部容貌 int 0=NA；1=正常；2=普通瑕疵；3=部分疤痕或创伤；4=大面积疤痕；5=毁容；6=畸形
face_attractiveness 颜值 int 0=NA；1=非常丑；2=较丑；3=一般；4=漂亮；5=非常漂亮
tattoo_area 纹身面积 int 0=NA；1=小；2=中；3=大
tattoo_exists 是否纹身 int 0=NA；1=是；2=否
tattoo_position 纹身位置 int 0=NA；1=颈部；2=胳膊；3=胸部；4=背部；5=头部；6=面部；7=其他
tattoo_type 纹身类型 int 0=NA；1=几何抽象；2=自然生物；3=文字符号；4=传统民俗；5=卡通潮流；6=暗黑神秘；7=其他
eye_gaze 眼睛视线 int 0=NA；1=斜视；2=正视；3=俯视；4=仰视
eye_open_close 眼睛开闭状态 int 0=NA；1=睁大眼睛；2=自然睁眼；3=半睁眼；4=闭眼；5=眯眼
body_shape 身材 int 0=NA；1=极瘦；2=较瘦；3=正常；4=较胖；5=极胖
clothing_cleanliness 衣着干净度 int 0=NA；1=洁净；2=轻度污渍；3=重度脏污
clothing_color_mix 衣着配色复杂度 int 0=NA；1=单色；2=双色；3=复杂多色
clothing_fit 衣着宽松度 int 0=NA；1=宽松；2=正常；3=紧身
uniform_type 制服类型 int 0=NA；1=保安；2=警察或军人；3=医护人员；4=外卖与快递；5=清洁与后勤；6=工程与工地；7=工厂与制造；8=餐饮服务；9=零售与商超；10=教育制服；11=交通运输；12=银行与政府机构制服；13=酒店服务；14=宗教制服；15=其他
upper_body_exposure 上身裸露程度 int 0=NA；1=未裸露；2=小面积裸露；3=大面积裸露；4=全部裸露
upper_cloth_material 上衣材质 int 0=NA；1=棉麻；2=化纤；3=毛呢；4=丝绸；5=丝绒；6=针织；7=皮革；8=牛仔面料；9=功能面料；10=其他
upper_cloth_type 上衣款式 int 0=NA；1=未穿上衣；2=内衣类；3=小吊带与背心；4=T恤；5=短袖衬衫；6=长袖衬衫；7=卫衣与连帽衫；8=针织上衣；9=夹克与外套；10=工服；11=制服；12=马甲；13=民族或特殊上衣；14=其他
chinocc 下巴遮挡的分数 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
eyeocc_left 左眼遮挡的分数 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
eyeocc_right 右眼遮挡的分数 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
faceocc_left 左脸遮挡的分数 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
faceocc_right 右脸遮挡的分数 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
holding_card 是否手持卡证 int 0=NA；1=是；2=否
mouthocc 嘴巴遮挡的分数 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高
mask_conf 医用口罩或呼吸面罩遮挡置信度 float 医用口罩或呼吸面罩遮挡置信度。范围[0,100]，浮点数，小数点后3位有效数字，各字段总和=100
noseocc 鼻子遮挡的分数 float 取值范围 [0,1]，建议阈值 0.5，大于0.5表示置信度较高

# 六、HTTP状态码

HTTP 统一错误码 类别
200 正常值，服务器成功返回用户请求的数据
400 INVALID_IMAGE image超出2M
400 IMAGE_ERROR_UNSUPPORTED_FORMAT 上传的图像无法解析
400 NO_FACE_FOUND 图片中未检测到人脸
403 AUTHENTICATION_ERROR 无效签名
403 AUTHENTICATION_ERROR:<reason> api_key被停用、调用次数超限、没有调用此API的权限，或者没有以当前方式调用此API的权限 <reason>取值:
- API_KEY_BE_DISCONTINUED:api_key被停用
- IP_NOT_ALLOWED:不允许访问的IP
- LIMIT_REACHED:测试api_key调用量已达到上限
- DENIED:无权限调用当前API
- EXPIRED_SIGN:签名已过期
- INVALID_SIGN:无效签名 其他可能的错误码
403 CONCURRENCY_LIMIT_EXCEEDED 并发数超过限制
404 API_NOT_FOUND 所调用的API不存在
500 INTERNAL_ERROR 如果持续出现此类错误，请及时联系客服或商务

# 七、示例代码

成功示例：

JSON
{
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