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 Nuvem APIs

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 um SessionId para a sessão criada. Também permite que você defina seu ChallengePrefrence, para que você possa usar a FaceMovementChallenge opção.

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

• GetFaceLivenessSessionResults- 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.

Ao usar FaceMovementAndLightChallenge o rosto do usuário em direção ao 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 da selfie para a nuvem. APIs Como alternativa, ao usar FaceMovementChallenge, o rosto do usuário se move para o oval exibido no dispositivo, mas não há uma sequência de luzes coloridas. Embora 'FaceMovementAndLightChallenge' continue sendo a melhor configuração para maximizar a precisão, 'FaceMovementChallenge' permite que os clientes priorizem a velocidade mais rápida das verificações de atividade em vez da precisão. Ao selecionar entre essas configurações, os clientes devem considerar seus requisitos de caso de uso, incluindo os tipos de ataque esperados, as taxas desejadas de aceitação falsa e rejeição e verificações adicionais, como geolocalização (por exemplo, com base em IP), códigos One Time Pass (OTPs) etc. Os clientes devem tomar essa decisão depois de testar o desempenho do Liveness com vários limites de pontuação de confiança em seu conteúdo específico. Além disso, com os dois tipos de verificação de atividade, os proprietários do aplicativo devem implementar controles para proteger o dispositivo do qual o stream de vídeo é enviado. 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 machine learning (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 verificação de identidade approval/denial ao usuário com base na pontuação 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: