Как сравнить лицо из снятого для проверки Liveness видео с лицом из вашей базы данных

В этой статье вы узнаете, как сравнить лицо из готового Liveness-видео с лицом на референтной фотографии, сохраненной в вашей базе данных.

Если вы хотите провести сравнение с использованием фото документа вместо изображения из базы данных, соответствующая инструкция находится здесь.

К этому моменту вы, скорее всего, уже разобрались с тем, как снимать видео и проводить Liveness-проверки. Если нет, пожалуйста, ознакомьтесь со статьями:

• Интеграция Oz Liveness Web SDK

• Интеграция Oz Liveness Mobile SDK

В данном сценарии описывается, как загрузить референтное фото в ту же папку, где находится снятое ранее Liveness-видео, запустить анализ BIOMETRY и получить результаты.

1. Получите идентификатор папки, где находится нужное видео –folder_id

Сравнение лиц должно происходить в одной папке, поэтому вам необходим идентификатор папки, где лежит нужное вам Liveness-видео. Получите идентификатор папки, как показано ниже, и передайте его на свой бэкенд.

• Для видео, записанного через Web SDK, процесс получения идентификатора папки описан здесь.

• Для видео, записанного через наши мобильные SDK, получите идентификатор папки из результатов анализа:

Android:

Kotlin

AnalysisRequest.Builder()
        ...
        .run(object : AnalysisRequest.AnalysisListener {
            override fun onSuccess(result: List<OzAnalysisResult>) {
                // сохраните folder_id, он потребуется далее
                val folderId = result.firstOrNull()?.folderId
            }
            ...
        })

Java

iOS:

analysisRequest.run(
scenarioStateHandler: { state in }, 
uploadProgressHandler: { (progress) in }  
)   { (analysisResults : [OzAnalysisResult], error) in 
        // сохраните folder_id, он потребуется далее
        let folderID = analysisResults.first?.folderID
    }
}

2. Загрузите в папку референтное фото из своей базы данных

Вызовите метод POST /api/folders/{{folder_id}}/media/. Замените folder_id на полученный на предыдущем шаге идентификатор папки. Так ваше изображение попадет в папку с нужным видео.

Установите в запросе теги в соответствии с тем, что за фото вы загружаете – фото документа или селфи. Это нужно сделать в поле Payload.

{
  "media:tags": { 
    "photo1": [
        "photo_id", "photo_id_front" // для фото лицевой стороны документа
        // ИЛИ
        "photo_selfie" // для фото, не являющегося документом
    ]
  }
}

3. Запустите анализ

Для запуска анализа вызовите метод POST /api/folders/{{folder_id}}/analyses/. Замените folder_id на полученный ранее идентификатор папки. В теле запроса укажите анализ BIOMETRY.

{
    "analyses": [
        {
            "type": "biometry"
        }
    ]
}

4. Запустите опрос для получения результатов

Раз в секунду отправляйте запрос GET /api/analyses/{{analyse_id}} с полученным ранее analyse_id, пока состояние анализа не изменится с PROCESSING на какое-либо другое. Когда анализ завершится, вы можете оценить результаты:

• качественные – в resolution (SUCCESS или DECLINED).

• количественные – в analyses.results_data.min_confidence

Коллекция Postman для описанных в статье шагов.

6KB

Face Matching with a Reference Photo.postman_collection.json

Open

Эти шаги помогут вам провести сравнение лиц с использованием Oz API. Чтобы получить доступ к снятым видео и результатам анализов, воспользуйтесь веб-консолью или API-запросами.

Детальную информацию о том, как применять инструменты Oz API, вы можете найти в руководстве разработчика.