Domande frequenti su Face Liveness

Utilizza le seguenti domande frequenti per trovare le risposte alle domande più frequenti su Rekognition Face Liveness.

• Quali sono i risultati di un test di riconoscimento facciale?

  Rekognition Face Liveness fornisce i seguenti risultati per ogni riconoscimento:

  • Punteggio di fiducia: viene restituito un punteggio numerico compreso tra 0 e 100. Questo punteggio indica la probabilità che il video selfie provenga da una persona reale e non da un malintenzionato che falsifica l’identità.

  • Immagine di alta qualità: dal video selfie viene estratta un'unica immagine di alta qualità. Questa cornice può essere utilizzata per vari scopi come il confronto dei volti, la stima dell'età o la ricerca facciale.

  • Immagini di controllo: dal video selfie vengono restituite fino a quattro immagini, che possono essere utilizzate per scopi di audit trail.

• Rekognition Face Liveness è conforme ai test iBeta Presentation Attack Detection (PAD)?

  Il test Presentation Attack Detection (PAD) di iBeta Quality Assurance viene condotto in conformità alla norma ISO/IEC 30107-3. iBeta è accreditata dal NIST/NVLAP per testare e fornire risultati in base a questo standard PAD. Rekognition Face Liveness ha superato i test di conformità iBeta Presentation Attack Detection (PAD) di livello 1 e 2 con un punteggio PAD perfetto. Il rapporto può essere trovato sulla pagina web di iBeta qui.

• Come posso ottenere frame di alta qualità e frame aggiuntivi?

  Il frame di alta qualità e i frame aggiuntivi possono essere restituiti come byte non elaborati o caricati in un bucket Amazon S3 specificato, a seconda delle configurazioni della richiesta API. CreateFaceLivenessSession

• Posso cambiare la posizione dell’ovale e delle luci colorate?

  No. La posizione ovale e le luci colorate sono caratteristiche che consentono una maggiore precisione e pertanto non possono essere personalizzate.

• Posso personalizzare l'interfaccia utente secondo la nostra applicazione?

  Sì, puoi personalizzare la maggior parte dei componenti dello schermo come tema, colore, lingua, contenuto del testo e carattere per allinearli all'applicazione. I dettagli su come personalizzare questi componenti sono disponibili nella documentazione dei nostri componenti dell'interfaccia utente React, Swift e Android.

• Posso personalizzare il conto alla rovescia e il tempo per adattare un volto a un ovale?

  No, il conto alla rovescia e il tempo dedicato all'allenamento facciale sono stati predeterminati sulla base di studi interni su larga scala condotti su migliaia di utenti, con l'obiettivo di fornire un equilibrio ottimale tra ciò che consente una maggiore precisione e una maggiore latenza. Per questo motivo, le impostazioni delle tempistiche non possono essere personalizzate.

• Le luci di diverso colore soddisfano le linee guida sull'accessibilità?

  Sì, le luci di colore diverso del nostro prodotto rispettano le linee guida sull'accessibilità delineate nelle WCAG 2.1. Come verificato con oltre 1000 controlli degli utenti, l'esperienza utente mostra circa due colori al secondo, il che è conforme alla raccomandazione di limitare i colori a tre al secondo. Ciò riduce la probabilità di innescare crisi epilettiche nella maggior parte della popolazione.

• L'SDK regola la luminosità dello schermo per ottenere risultati ottimali?

  Il cellulare Face Liveness SDKs (per Android e iOS) regola automaticamente la luminosità all'avvio del controllo. Tuttavia, per il web SDK esistono limitazioni sulle pagine web che impediscono la regolazione automatica della luminosità. In questi casi, ci aspettiamo che l'applicazione web indichi agli utenti finali di aumentare manualmente la luminosità dello schermo per ottenere risultati ottimali.

• Deve essere un ovale? Potremmo usare altre forme simili?

  No, le dimensioni, la forma e la posizione dell'ovale non sono personalizzabili. Lo specifico design ovale è stato scelto con cura per la sua efficacia nel catturare e analizzare accuratamente i movimenti del volto. Pertanto, la forma ovale non può essere modificata.

• Qual è la latenza end-to-end?

  Misuriamo end-to-end la latenza dal momento in cui l'utente avvia l'azione richiesta per completare il liveness check fino al momento in cui l'utente ottiene il risultato (esito positivo o negativo). Nel migliore dei casi, la latenza è di 5 secondi. In media, ci aspettiamo che sia di circa 7 secondi. Nel peggiore dei casi, la latenza è di 11 secondi. Consideriamo la variazione della end-to-end latenza in quanto dipende da: il tempo impiegato dall'utente per completare l'azione richiesta (ad esempio, sposta il viso nell'ovale), dalla connettività di rete, dalla latenza dell'applicazione, ecc.

• Posso usare la funzionalità Face Liveness senza Amplify SDK?

  No, è necessario l'Amplify SDK per utilizzare la funzionalità Rekognition Face Liveness.

• Dove posso trovare gli stati di errore associati a Face Liveness?

  Puoi vedere i diversi stati di errore di Face Liveness qui.

• Face Liveness non è disponibile nella mia regione. Come posso utilizzare questa funzionalità?

  Puoi scegliere di chiamare Face Liveness in tutte le regioni in cui è disponibile, a seconda del carico di traffico e della vicinanza. Face Liveness è attualmente disponibile nelle seguenti regioni: AWS

  • Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)

  • US West (Oregon)

  • Europa (Irlanda)

  • Asia Pacifico (Tokyo, Mumbai)

  Anche se il tuo AWS account si trova in un'altra regione, non si prevede che la differenza di latenza sia significativa. Puoi ottenere cornici per selfie di alta qualità e controllare immagini tramite la posizione di Amazon S3 o come byte non elaborati, ma il tuo bucket Amazon S3 deve corrispondere alla regione di Face Liveness. AWS Se sono diversi, devi ricevere le immagini come byte grezzi.

• Amazon Rekognition Liveness Detection utilizza i contenuti dei clienti per migliorare il servizio?

  Puoi scegliere di non utilizzare i tuoi input di immagini e video per migliorare o sviluppare la qualità di Rekognition e di altre tecnologie di apprendimento automatico/intelligenza artificiale di Amazon utilizzando una politica di rifiuto dei servizi di AWS Organizations. Per informazioni su come rinunciare, consulta la politica di rifiuto dei servizi di Managing AI Services.