Detectando a vivacidade da face - Amazon Rekognition

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Detectando a vivacidade da face

O Amazon Rekognition Face Liveness ajuda você a verificar se um usuário que está passando pela verificação facial está fisicamente presente na frente de uma câmera. Ele detecta ataques falsos apresentados a uma câmera ou tentando contornar uma câmera. Os usuários podem concluir uma verificação de Face Liveness tirando uma pequena selfie em vídeo, seguindo uma série de instruções destinadas a verificar sua presença.

A vivacidade facial é determinada com um cálculo probabilístico e, em seguida, uma pontuação de confiança (entre 0 e 100) é retornada após a verificação. Quanto maior a pontuação, maior a confiança de que a pessoa que recebe o cheque está viva. O Face Liveness também retorna uma moldura, chamada de imagem de referência, que pode ser usada para comparação e pesquisa de faces. Como acontece com qualquer sistema baseado em probabilidade, o Face Liveness não pode garantir resultados perfeitos. Use-o com outros fatores para tomar uma decisão baseada em riscos sobre a identidade pessoal dos usuários.

O Face Liveness usa vários componentes:

  • AWS Amplifique o SDK (React, Swift (iOS) e Android) com componente FaceLivenessDetector

  • AWS SDKs

  • AWS APIs de nuvem

Quando você configura seu aplicativo para se integrar ao recurso Face Liveness, ele usa as seguintes operações de API:

  • CreateFaceLivenessSession- Inicia uma sessão de Face Liveness, permitindo que o modelo de detecção de Face Liveness seja usado em seu aplicativo. Retorna a SessionId para a sessão criada.

  • StartFaceLivenessSession- Chamado pelo AWS Amplify FaceLivenessDetector. Inicia um fluxo de eventos contendo informações sobre eventos e atributos relevantes na sessão atual.

  • GetFaceLivenessSessionResultados - Recupera os resultados de uma sessão específica do Face Liveness, incluindo uma pontuação de confiança do Face Liveness, imagem de referência e imagens de auditoria.

Você usará o SDK do AWS Amplify para integrar o recurso Face Liveness aos seus fluxos de trabalho de verificação baseados em face para aplicativos da web. Quando os usuários embarcarem ou se autenticarem por meio de seu aplicativo, envie-os para o fluxo de trabalho de verificação do Face Liveness no SDK do Amplify. O SDK do Amplify gerencia a interface do usuário e o feedback em tempo real dos usuários enquanto eles capturam sua selfie em vídeo.

Quando a face do usuário se move para o oval exibido em seu dispositivo, o SDK do Amplify exibe uma sequência de luzes coloridas na tela. Em seguida, ele transmite com segurança o vídeo selfie para as APIs da nuvem. As APIs de nuvem realizam análises em tempo real com modelos avançados de ML. Depois que a análise for concluída, você receberá o seguinte no back-end:

  • Uma pontuação de confiança do Face Liveness (entre 0 e 100)

  • Uma imagem de alta qualidade chamada imagem de referência que pode ser usada para correspondência facial ou pesquisa facial

  • Um conjunto de até quatro imagens, chamadas de imagens de auditoria, selecionadas do vídeo selfie

O Face Liveness pode ser aproveitado para uma variedade de casos de uso. Por exemplo, o Face Liveness pode ser usado junto com a correspondência facial (com CompareFacese SearchFacesByImage) para verificação de identidade, para estimativa de idade em plataformas com restrição de acesso com base na idade e para detectar usuários humanos reais e, ao mesmo tempo, deter bots.

Você pode aprender mais sobre os casos de uso aos quais o serviço se destina, como o aprendizado de máquina (ML) é usado pelo serviço e as principais considerações sobre o design e o uso responsáveis do serviço no cartão de serviço Rekognition Face Liveness AI.

Você pode definir limites para as pontuações de confiança de Face Liveness e Face Match. Os limites escolhidos devem refletir seu caso de uso. Em seguida, você envia uma aprovação/negação de verificação de identidade ao usuário com base na pontuação estar acima ou abaixo dos limites. Se negado, peça ao usuário que tente novamente ou o envie para outro método.

O gráfico a seguir demonstra o fluxo do usuário, das instruções à verificação de vivacidade e ao resultado retornado:

Fluxo do usuário mostrando o rosto centralizado, aproximando-se, mantendo-se imóvel para verificar a vivacidade e um resultado bem-sucedido com pontuação de confiança.