Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Echtheit von Gesichtern erkennen
Mit Amazon Rekognition Face Liveness können Sie überprüfen, ob ein Benutzer, der eine Gesichtsüberprüfung durchläuft, physisch vor einer Kamera anwesend ist. Es erkennt auch gefälschte Angriffe, die auf eine Kamera gerichtet sind oder versuchen, eine Kamera zu umgehen. Benutzer können eine Face-Liveness-Kontrolle durchführen, indem sie ein kurzes Video-Selfie machen, bei dem sie einer Reihe von Anweisungen folgen, um ihre Anwesenheit zu überprüfen.
Die Echtheit von Gesichtern wird anhand einer probabilistischen Berechnung bestimmt, und nach der Überprüfung wird ein Zuverlässigkeitswert (zwischen 0 und 100) zurückgegeben. Je höher der Wert, desto größer ist die Zuverlässigkeit, dass die Person, die den Scheck entgegennimmt, live ist. Face Liveness gibt auch einen Rahmen zurück, ein sogenanntes Referenzbild, das für Gesichtsvergleiche und -suchen verwendet werden kann. Wie bei jedem wahrscheinlichkeitsbasierten System kann Face Liveness keine perfekten Ergebnisse garantieren. Verwenden Sie es zusammen mit anderen Faktoren, um eine risikobasierte Entscheidung über die persönliche Identität der Benutzer zu treffen.
Face Liveness verwendet mehrere Komponenten:
-
AWS Verstärken Sie das SDK (React
, Swift (iOS ) und Android ) mit FaceLivenessDetector der Komponente -
AWS SDKs
-
AWS Cloud-APIs
Wenn Sie Ihre Anwendung für die Integration mit dem Face-Liveness-Feature konfigurieren, verwendet sie die folgenden API-Operationen:
-
CreateFaceLivenessSession- Startet eine Face Liveness-Sitzung, sodass das Face Liveness-Erkennungsmodell in Ihrer Anwendung verwendet werden kann. Gibt einen SessionId für die erstellte Sitzung zurück. Ermöglicht es Ihnen auch ChallengePrefrence, Ihre festzulegen, sodass Sie die FaceMovementChallenge Option verwenden können.
-
StartFaceLivenessSession- Vom AWS Amplify FaceLivenessDetector aufgerufen. Startet einen Ereignisstrom mit Informationen zu relevanten Ereignissen und Attributen in der aktuellen Sitzung.
-
GetFaceLivenessSessionResults- Ruft die Ergebnisse einer bestimmten Face Liveness-Sitzung ab, einschließlich eines Face Liveness-Konfidenzwerts, eines Referenzbilds und von Auditbildern.
Sie verwenden das AWS Amplify SDK, um die Funktion Face Liveness in Ihre Workflows zur gesichtsbasierten Überprüfung von Webanwendungen zu integrieren. Wenn sich Benutzer über Ihre Anwendung anmelden oder authentifizieren, senden Sie sie an den Workflow zur Face-Liveness-Kontrolle im Amplify SDK. Das Amplify SDK kümmert sich um die Benutzeroberfläche und das Feedback der Benutzer in Echtzeit, während sie ihr Video-Selfie aufnehmen.
Wenn Sie FaceMovementAndLightChallenge das Gesicht des Benutzers in das auf seinem Gerät angezeigte Oval bewegen, zeigt das Amplify SDK eine Reihe von farbigen Lichtern auf dem Bildschirm an. Anschließend wird das Selfie-Video sicher an die Cloud-APIs gestromt. Alternativ bewegt sich das Gesicht des Benutzers bei der Verwendung FaceMovementChallenge in das auf seinem Gerät angezeigte Oval, aber es gibt keine Abfolge von farbigen Lichtern. „FaceMovementAndLightChallenge'ist zwar nach wie vor die beste Einstellung, um die Genauigkeit zu maximieren, aberFaceMovementChallenge' 'ermöglicht es Kunden, schnellere Verfügbarkeitsprüfungen der Genauigkeit vorzuziehen. Bei der Auswahl dieser Einstellungen sollten Kunden die Anforderungen ihres Anwendungsfalls berücksichtigen, einschließlich der erwarteten Angriffstypen, der gewünschten Falschannahme- und Falschablehnungsraten sowie zusätzlicher Prüfungen wie Geolokalisierung (z. B. auf der Grundlage von IP-Adressen), Einmalpasscodes (OTPs) usw. Kunden sollten diese Entscheidung treffen, nachdem sie die Leistung von Liveness anhand verschiedener Schwellenwerte für die Vertrauensbewertung ihrer spezifischen Inhalte getestet haben. Darüber hinaus sollten die Anwendungseigentümer bei beiden Typen der Verfügbarkeitsprüfung Kontrollen implementieren, um das Gerät zu sichern, von dem der Videostream gesendet wird. Nach Abschluss der Analyse erhalten Sie im Backend Folgendes:
-
Ein Face-Liveness-Zuverlässigkeitswert (zwischen 0 und 100)
-
Ein qualitativ hochwertiges Bild, das als Referenzbild bezeichnet wird und für den Gesichtsabgleich oder die Gesichtssuche verwendet werden kann
-
Ein Satz von bis zu vier Bildern, sogenannten Auditbildern, die aus dem Selfie-Video ausgewählt wurden
Face Liveness kann für eine Vielzahl von Anwendungsfällen genutzt werden. Face Liveness kann beispielsweise zusammen mit dem Gesichtsabgleich (mit CompareFaces und SearchFacesByImage) zur Identitätsprüfung, zur Altersschätzung auf Plattformen mit altersabhängiger Zugriffsbeschränkung und zur Erkennung echter menschlicher Nutzer bei gleichzeitiger Abschreckung von Bots verwendet werden.
In der Rekognition-Face-Liveness-KI-Servicekarte
Sie können Schwellenwerte für Face-Liveness- und Gesichtsabgleich-Zuverlässigkeit festlegen. Ihre ausgewählten Schwellenwerte sollten Ihren Anwendungsfall widerspiegeln. Anschließend senden Sie dem Benutzer eine Identitätsprüfung approval/denial , die darauf basiert, dass die Punktzahl über oder unter den Schwellenwerten liegt. Falls dies verweigert wird, bitten Sie den Benutzer, es erneut zu versuchen oder ihn an eine andere Methode weiterzuleiten.
Die folgende Grafik zeigt den Benutzerablauf von den Anweisungen über die Überprüfung der Aktualität bis hin zum zurückgegebenen Ergebnis:
