开发中遇到的问题&解决方案(三)

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「这是我参与2022首次更文挑战的第13天,活动详情查看:2022首次更文挑战」。

前言

*我在P2P平台和消费金融平台都待过,所以对借贷这块的系统比较熟悉,其中重复做得最多的功能就是身份证OCR识别和活体识别也叫人脸四张图(眨眼,张嘴,向左,向右),那么今天来说说关于身份证OCR识别的那些坑和解决方案。


1.使用的身份证OCR识别的厂商是旷视face++
2.身份证识别有哪些坑

1)图片要求是PNG或JPG,但是初期没有注意的时候没有限制文件类型,所以有传其他类型的身份证照片上来然后没有任何反应运营喊说程序有bug的事情出现,另外image_url参数最好是image_base64直接上传图片的,示例代码如下:

faceMap.put("image_base64", backPic.split(",")[1]);
String backResult = new String(FaceIdentity.post(URL, faceMap), "UTF-8");
JSONObject backObject = JSONObject.fromObject(backResult);

不然容易得到如下类似的报错:

请求失败返回示例

{
   "time_used": 3,
      "error_message": "MISSING_ARGUMENTS: image_url, image_file, image_base64",
      "request_id": "1470378968,c6f50ec6-49bd-4838-9923-11db04c40f8d"
}

2)关于身份证残缺的情况,不是所有去借贷的人的身份证都是完整的,就像钞票一样会少个角或者磨损严重有一些字无法被识别的,或者说会出现伪造身份证骗贷的情况,那么在请求返回的数据结构中就得借助legality 去判断身份证照片的一些特殊情况,

1.ID Photo (正式身份证照片),这种应该是最多的情况
2.Temporary ID Photo  (临时身份证照片),这种的话不是很多了,办了临时的再去补办正式的就很容易了
3.Photocopy (正式身份证的复印件),这点可以展开一下说说,复印件这玩意其实得注意保密,不然会被他人盗用
4.Screen (手机或电脑屏幕翻拍的照片),同样的,也是一样防诈骗的一种鉴别指数
5.Edited (用工具合成或者编辑过的身份证图片),这种的话就很明显了

下面的思维导图会更加清晰一些 image.png

3.15位的身份证带来的问题

15位身份证即老身份证,因为之前15位的身份证进行过一次升级,迟迟没有升级的身份证就有可能在识别身份证号码时出问题。

最后,也是需要提醒的一点,请求这种第三方的接口,参数要尽可能的灵活,因为版本会随时升级,可以会新增参数也可能会减少参数,返回提示方面的话最后后端总结处理后返回前端,这样做的好处是,即使后端face++的版本升级,前端也不用发版。

参考文档