Проверки Liveness, Face Matching, Black List

В этой статье вы найдете описание основных типов анализов, которые может делать программное обеспечение Oz.

• Liveness проверяет наличие живого человека на фото или видео.

• Face Matching сравнивает два или более медиафайла, определяя уровень сходства между запечатленными на фото или видео людьми.

• Black list ищет сходства между лицом человека, запечатленного на фото или видео, и лицами в заранее созданной базе фотографий.

Эти анализы доступны в Oz API как для модели SaaS, так и для локальной установки наших продуктов. Liveness и Face Matching также работают в режиме «на устройстве». Детальная информация по моделям использования находится здесь.

Liveness

Проверка Liveness используется для защиты от двух видов атак.

Презентационная атака (или спуфинг-атака) – это попытка человека обмануть систему распознавания лиц «физически», демонстрируя камере видеоролик, фотографию или другой тип медиафайла, лицо на котором похоже на лицо нужного человека. К презентационным атакам относятся также использование реалистичных масок или грима.

Инъекционная атака – это попытка человека обмануть систему распознавания лиц программным образом, подменяя входящие данные с имеющейся камеры заранее снятым фото или видео или манипулируя выходными данными имеющейся камеры еще до передачи их системе распознавания лиц. Наиболее частый инструмент инъекционных атак – виртуальные камеры.

Oz Liveness распознает оба типа атак:

• презентационные атаки – с помощью любых компонентов,

• инъекционные атаки – с помощью Oz Liveness SDK.

Подробная информация о том, как противостоять описанным атакам, содержится в наших руководствах по интеграции:

Как интегрировать серверную проверку Liveness в ваше Web-приложение

Как интегрировать серверную проверку Liveness в ваше мобильное приложение

Как провести проверку медиафайла на Liveness без использования фронтенда Oz

По завершении проверки Liveness вы можете оценить качественные и количественные результаты.

Описание результатов

Качественные результаты

• SUCCESS – анализ успешно завершен, проблем не обнаружено,

• DECLINED – проверка не пройдена (выявлена атака).

Если анализ еще не завершен, результат может быть PROCESSING (идет процесс обработки) или FAILED (завершить анализ не удалось, возникли ошибки).

Если вы отправили на анализ несколько медиафайлов, общий результат будет SUCCESS только в том случае, если анализ по каждому из файлов завершился со статусом SUCCESS.

Количественные результаты

• 100% (1) – обнаружена атака, человек на фото или видео не является реальным живым человеком.

• 0% (0) – все в порядке, на фото или видео реальный живой человек.

Практика просить пользователей сделать что-либо на камеру во время записи видео, например улыбнуться или повернуть голову, достаточно распространена. Наши SDK тоже могут распознавать жесты, однако выполняемый жест никак не повлияет на проверку Liveness – при соответствующем анализе нейронные сети учитывают другие факторы. Более подробно это описано в статье Пассивный и активный Liveness.

Также при проверке Liveness может сохраняться best shot (лучший кадр) – это наиболее качественный кадр из всего видео, изображение, на котором лучше всего видно лицо.

Face Matching (сравнение лиц)

С помощью биометрической проверки можно сравнить несколько медиафайлов и определить, принадлежат ли запечатленные на них лица одному и тому же человеку или нет. В качестве файлов-источников могут выступать видеоролики, изображения или скан-копии документов с фотографиями. Для успешного завершения проверки необходимо не менее двух медиафайлов.

Описание результатов

Качественные результаты

• SUCCESS – анализ успешно завершен, проблем не обнаружено,

• DECLINED – проверка не пройдена (лица принадлежат разным людям).

Если анализ еще не завершен, результат может быть PROCESSING (идет процесс обработки) или FAILED (завершить анализ не удалось, возникли ошибки).

Если вы отправили на анализ несколько медиафайлов, общий результат будет SUCCESS только в том случае, если анализ по каждому из файлов завершился со статусом SUCCESS.

Количественные результаты

По завершении анализа система выводит оценки, которые отражают степень сходства между людьми, запечатленными на медиафайлах – от 100 до 0%.

• 100% (1) – лица полностью одинаковые, на проверенных медиафайлах один и тот же человек.

• 0% (0) – лица принадлежат разным людям.

Оценки отображается две – минимальная и максимальная. Если анализ проводился для двух файлов, эти оценки будут одинаковыми. Для трех и более медиафайлов высчитывается оценка для каждой пары, а затем выбираются наименьшая и наибольшая оценки для группы файлов. Наименьшей оценки обычно достаточно для выводов.

Узнать о том, как внедрить технологию Face Matching в ваши процессы, вы можете в наших руководствах по интеграции.

Black list (черный список)

В Oz API вы можете создать один или более черных списков, каждый из которых представляет собой коллекцию изображений лиц – то есть базу данных фотографий. Black list проводит сравнение лица с только что сделанного фото или только что снятого видео с лицами из этой базы данных и показывает, присутствует ли в ней этот человек.

Описание результатов

Качественные результаты

• SUCCESS – анализ успешно завершен, проблем не обнаружено,

• DECLINED – проверка не пройдена (лица принадлежат разным людям).

Если анализ еще не завершен, результат может быть PROCESSING (идет процесс обработки) или FAILED (завершить анализ не удалось, возникли ошибки).

Количественные результаты

Результат проверки – число, которое показывает уровень сходства между лицом с только что снятого фото или видео и лицами из черного списка (от 100 до 0%).

• 100% (1) – человек с только что снятого фото или видео найден в черном списке.

• 0% (0) – совпадений с лицами из черного списка не выявлено.

Больше об типах анализов и о том, что они проверяют, вы можете прочитать здесь.