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얼굴 생체 확인 감지
Amazon Rekognition Face Liveness를 사용하면 얼굴 인증을 받고 있는 사용자가 카메라 앞에 실제로 있는지 확인할 수 있습니다. 이는 카메라에 가해지거나 카메라를 우회하려는 스푸핑 공격을 탐지합니다. 사용자는 짧은 동영상 셀카를 찍어 자신의 존재를 확인하기 위한 일련의 프롬프트를 따라 얼굴 생체 확인 검사를 완료할 수 있습니다.
얼굴 생체 확인의 결과는 확률적 계산을 통해 결정되며, 검사 후 신뢰도 점수(0~100 사이)가 반환됩니다. 점수가 높을수록 검사를 받는 사람이 실제로 존재한다는 신뢰도가 높아집니다. Face Liveness는 또한 얼굴 비교 및 검색에 사용할 수 있는 참조 이미지라는 프레임을 반환합니다. 다른 확률 기반 시스템과 마찬가지로 Face Liveness는 완벽한 결과를 보장할 수 없습니다. 이를 다른 요인과 함께 사용하여 사용자의 개인 신원에 대한 위험 기반 결정을 내리세요.
Face Liveness는 다음과 같은 여러 구성 요소를 사용합니다.
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AWS 컴포넌트를 이용한 Amplify SDK (리액트
, 스위프트 (iOS ), 안드로이드) FaceLivenessDetector -
AWS SDK
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AWS 클라우드 API
Face Liveness 기능과 통합되도록 애플리케이션을 구성하면 다음과 같은 API 작업이 사용됩니다.
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CreateFaceLivenessSession- Face Liveness 세션을 시작하여 애플리케이션에서 Face Liveness 감지 모델을 사용할 수 있도록 합니다. 생성된 세션의 SessionId a를 반환합니다.
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StartFaceLivenessSession- AWS FaceLivenessDetector Amplify에서 호출했습니다. 현재 세션의 관련 이벤트 및 속성에 대한 정보가 포함된 이벤트 스트림을 시작합니다.
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GetFaceLivenessSession결과 - Face Liveness 신뢰도 점수, 참조 이미지, 감사 이미지를 포함하여 특정 Face Liveness 세션의 결과를 검색합니다.
AWS Amplify SDK를 사용하여 Face Liveness 기능을 웹 애플리케이션의 얼굴 기반 검증 워크플로와 통합합니다. 사용자가 애플리케이션을 통해 온보딩하거나 인증하면 Amplify SDK의 Face Liveness 검사 워크플로로 전송하세요. Amplify SDK는 사용자가 비디오 셀카를 찍는 동안 사용자 인터페이스 및 실시간 피드백을 처리합니다.
사용자의 얼굴이 디바이스에 표시된 타원형으로 이동하면 Amplify SDK가 화면에 일련의 컬러 조명을 표시합니다. 그 후 셀카 비디오를 클라우드 API로 안전하게 스트리밍합니다. 클라우드 API는 고급 ML 모델을 사용하여 실시간 분석을 수행합니다. 분석이 완료되면 백엔드에서 다음을 받게 됩니다.
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Face Liveness 신뢰도 점수(0~100 사이)
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얼굴 일치 또는 얼굴 검색에 사용할 수 있는 고품질 이미지(참조 이미지라고 함)
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셀카 비디오에서 선택된 최대 4개의 이미지 집합(감사 이미지라고 함)
Face Liveness는 다양한 사용 사례에 활용할 수 있습니다. 예를 들어 Face Liveness를 얼굴 매칭 (CompareFaces및 포함 SearchFacesByImage) 과 함께 사용하여 신원 확인, 연령 기반 액세스 제한이 있는 플랫폼에서의 연령 추정, 봇을 억제하면서 실제 인간 사용자를 탐지하는 데 사용할 수 있습니다.
Rekognition
Face Liveness 및 얼굴 일치 신뢰도 점수에 대한 임계값을 설정할 수 있습니다. 선택한 임계값은 여러분의 사용 사례를 반영해야 합니다. 그런 다음 점수가 임계값 초과 또는 미만임을 기준으로 사용자에게 신원 확인 승인 또는 거부 결과를 전송합니다. 거부된 경우 사용자에게 재시도를 요청하거나 다른 방법을 제시하세요.
다음 그림은 사용 지침부터 생체 확인 검사, 결과 반환에 이르는 사용자 흐름을 보여줍니다.
