Rilevamento del riconoscimento facciale - Amazon Rekognition

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Rilevamento del riconoscimento facciale

Amazon Rekognition Face Liveness ti aiuta a verificare che un utente sottoposto a verifica facciale sia fisicamente presente davanti a una telecamera. Rileva lo spoofing rivolto a una telecamera o il tentativo di bypassare una telecamera. Gli utenti possono completare un controllo di riconoscimento facciale scattando un breve video selfie in cui seguono una serie di istruzioni volte a verificare la loro effettiva presenza.

Il riconoscimento facciale viene determinato con un calcolo probabilistico, quindi dopo il controllo viene restituito un punteggio di confidenza (compreso tra 0 e 100). Più alto è il punteggio, maggiore è la fiducia che la persona che effettua il controllo sia effettivamente presente sul posto. Face Liveness restituisce anche una cornice, chiamata immagine di riferimento, che può essere utilizzata per il confronto e la ricerca dei volti. Come con qualsiasi sistema basato sulla probabilità, Face Liveness non può garantire risultati perfetti. Usalo insieme ad altri fattori per prendere una decisione basata sul rischio sull'identità personale degli utenti.

Face Liveness utilizza più componenti:

Quando configuri l'applicazione per l'integrazione con la funzionalità Face Liveness, utilizza le seguenti operazioni API:

  • CreateFaceLivenessSession- Avvia una sessione di Face Liveness, permettendo di utilizzare il modello di rilevamento Face Liveness nell'applicazione. Restituisce un SessionId per la sessione creata.

  • StartFaceLivenessSession- Chiamato dall' AWS Amplify. FaceLivenessDetector Avvia un flusso di eventi contenente informazioni sugli eventi e gli attributi rilevanti nella sessione corrente.

  • GetFaceLivenessSessionRisultati: recupera i risultati di una sessione specifica di Face Liveness, inclusi il punteggio di confidenza di Face Liveness, l'immagine di riferimento e le immagini di audit.

Utilizzerai l'SDK AWS Amplify per integrare la funzionalità Face Liveness con i flussi di lavoro di verifica facciale per le applicazioni web. Quando gli utenti effettuano l'accesso o si autenticano tramite la tua applicazione, inviali al flusso di lavoro Face Liveness check nell'SDK Amplify. L'Amplify SDK gestisce l'interfaccia utente e il feedback in tempo reale per gli utenti mentre scattano il loro video selfie.

Quando il volto dell'utente si sposta nell'ovale visualizzato sul dispositivo, Amplify SDK visualizza una sequenza di luci colorate sullo schermo. Quindi trasmette in modo sicuro il video selfie alle API cloud. Le API cloud eseguono analisi in tempo reale con modelli ML avanzati. Una volta completata l'analisi, riceverai quanto segue sul backend:

  • Un punteggio di confidenza di riconoscimento facciale (compreso tra 0 e 100)

  • Un'immagine di alta qualità chiamata immagine di riferimento che può essere utilizzata per Face Match o Face Search

  • Un set composto da un massimo di quattro immagini, denominate immagini di controllo, selezionate dal video del selfie

Face Liveness può essere utilizzato per una varietà di casi d'uso. Ad esempio, Face Liveness può essere utilizzato insieme a face matching (with CompareFacesand SearchFacesByImage) per la verifica dell'identità, per la stima dell'età su piattaforme con restrizioni di accesso basate sull'età e per rilevare utenti umani reali scoraggiando i bot.

Puoi saperne di più sui casi d'uso a cui è destinato il servizio, su come il machine learning (ML) viene utilizzato dal servizio e sulle considerazioni chiave per la progettazione e l'uso responsabili del servizio nella scheda di servizio per l’IA di Rekognition Face Liveness.

Puoi impostare delle soglie per i punteggi di confidenza di Face Liveness e Face Match. Le soglie scelte devono riflettere il caso d'uso. Quindi invii all'utente un'approvazione/rifiuto per la verifica dell'identità in base al punteggio superiore o inferiore alle soglie. Se negato, chiedi all'utente di riprovare o indirizzalo a un altro metodo.

L'immagine seguente mostra il flusso dell'utente, dalle istruzioni al riconoscimento fino al risultato restituito:

Flusso di utenti che mostra la centratura del viso, l'avvicinamento, la posizione ferma per controllare la vivacità e il risultato positivo ottenuto con un punteggio di confidenza.