顔のライブネスの検出

Amazon Rekognition Face Liveness は、顔認証を受けているユーザーがカメラの前に物理的にいることを確認するのに役立ちます。カメラに提示されたなりすまし攻撃、またはカメラをバイパスしようとする行為を検出します。ユーザーは、短い自撮りビデオを撮影して、一連のプロンプトに従って自分の存在を検証することで、Face Liveness チェックを完了できます。

Face Liveness は確率的計算によって決定され、チェック後に信頼スコア (0～100) が返されます。スコアが高いほど、チェックした人物が実在している確実性が高くなります。また、Face Liveness は、顔の比較や検索に使用できるリファレンスイメージと呼ばれるフレームも返します。他の確率ベースのシステムと同様に、Face Liveness は完璧な結果を保証することはできません。他の要素と組み合わせて使用することで、ユーザーの個人的アイデンティティについてリスクに基づいた決定を下せます。

Face Liveness は複数のコンポーネントを使用します。

Face Liveness 機能と統合するようにアプリケーションを設定すると、次の API オペレーションが使用されます。

AWS Amplify SDK を使用して、Face Liveness 機能をウェブアプリケーションの顔ベースの検証ワークフローに統合します。ユーザーがアプリケーションを通じてオンボーディングまたは認証されたら、ユーザーを Amplify SDK の Face Liveness チェックワークフローに送信します。Amplify SDK は、ユーザーが自撮りビデオをキャプチャしている間に、ユーザーインターフェイスとリアルタイムのフィードバックを処理します。

ユーザーの顔がデバイスに表示されている楕円形に移動すると、Amplify SDK は画面上に色付きのライトのシーケンスを表示します。その後、自撮りビデオをクラウド API に安全にストリーミングします。クラウド API は、高度な ML モデルを使用してリアルタイムの分析を実行します。分析が完了すると、バックエンドに次の情報が表示されます。

Face Liveness は、さまざまなユースケースで活用できます。例えば、顔のライブネスチェックを顔照合 (CompareFaces および SearchFacesByImage を使用) と併用すると、本人確認を行ったり、年齢ベースのアクセス制限のあるプラットフォームで年齢を推定したり、ボットを抑止しながら本物の人間のユーザーを検出したりできます。

このサービスの想定されるユースケース、サービスでの機械学習 (ML) の使用方法、サービスの責任ある設計と使用における重要な考慮事項については、Rekognition Face Liveness AI サービスカードで詳しく説明されています。

顔のライブネスチェックと顔照合の信頼スコアのしきい値を設定できます。選択したしきい値は、自分のユースケースを反映させたものである必要があります。次に、スコアがしきい値を上回るか下回るかを基準に、ユーザーに ID 認証の承認/拒否を送信します。拒否された場合は、ユーザーに再試行してもらうか、別の方法を紹介します。

以下の図は、指示から Liveness チェック、結果の返信までのユーザーフローを示しています。