Warum Amazon Rekognition Face Liveness?
Amazon Rekognition Face Liveness stellt sicher, dass nur echte Benutzer und keine bösartigen Akteure, die Spoofing verwenden, auf Ihre Services zugreifen können. Amazon Rekognition Face Liveness analysiert ein kurzes Selfie-Video, um Fälschungen zu erkennen, die der Kamera vorgelegt werden, z. B. gedruckte Fotos, digitale Fotos, digitale Videos oder 3D-Masken, sowie Fälschungen, die die Kamera umgehen, z. B. voraufgezeichnete Videos oder Deepfake-Videos. Face Liveness ist ein vollständig verwaltetes Feature, das einfach zu Ihren React-Web-, nativen iOS- und nativen Android-Anwendungen hinzugefügt werden kann, die auf den meisten Geräten mit einer Frontkamera ausgeführt werden. Es ist kein Infrastrukturmanagement, keine hardwarespezifische Implementierung und kein Fachwissen über Machine Learning erforderlich. Das Feature wird je nach Bedarf automatisch nach oben oder unten skaliert und Sie zahlen nur für die von Ihnen durchgeführten Gesichtstests.
Anwendungsfälle
Funktionen
Hohe Sicherheit | Erkennung von Präsentationsangriffen | Erkennt gefälschte Angriffe auf die Kamera, z. B. gedruckte 2D-Fotos, ausgeschnittene 2D-Papiermasken und hochauflösende Fotos oder Videos auf einem digitalen Bildschirm. |
Erkennung von Umgehungsangriffen |
Erkennt Spoofing-Angriffe, die die Kamera umgehen, z. B. vorab aufgezeichnete, synthetische und Deepfake-Videos, die direkt in das Videoaufnahme-Subsystem eingespeist werden. | |
Erkennung von 3D-Maskenangriffen |
Erkennt Spoofing-Angriffe, bei denen 3D-Masken aus Silikon, Latex, Kunststoff, Stoff und mehr verwendet werden. | |
Konfigurierbarer Konfidenzwert |
Stellt einen Konfidenzwert zwischen 0 und 100 für anpassbare Sicherheitsstufen bereit, die auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten sind. | |
Niedrige Benutzerfriktion | Nahezu passive Benutzeraktion |
Erfordert eine einfache Aktion, bei der das Gesicht in ein Oval bewegt wird, das auf dem Bildschirm des Geräts des Benutzers gerendert wird, ähnlich wie beim Aufnehmen eines Selfie-Videos. |
Schnelle verifizierung |
Analysiert Benutzer-Selfie-Videos in Echtzeit, um die End-to-End-Latenz zu minimieren und Ergebnisse innerhalb von Sekunden zu liefern. | |
Benutzeranleitung und Feedback |
Bietet Anleitungen auf dem Bildschirm und kontextbezogene Anleitungen, damit Endbenutzer die Live-Überprüfungen schnell durchführen können. | |
Einhaltung der Barrierefreiheit |
Entspricht den Richtlinien zur Barrierefreiheit von Webinhalten (WCAG) 2.1 für die farbigen Bildschirme, die in der Face Liveness User Challenge angezeigt werden, wodurch die Auswirkungen auf lichtempfindliche Benutzer minimiert werden. | |
Einfache Integration | Unterstützung mehrerer Plattformen |
Integriert in AWS Amplify SDKs für Web (React) und Mobilgeräte (natives iOS und natives Android). Keine hardwarespezifische Implementierung erforderlich. |
Vorgefertigte Benutzeroberflächenkomponenten (UI) |
Bietet vorgefertigte Benutzeroberflächen, um Face Liveness schnell in Ihre Anwendung zu integrieren. | |
Optimierte Videoaufnahme und optimiertes Videostreaming |
Minimiert die Größe von Selfie-Videos auf unter 1 MB für eine effiziente Datenübertragung. | |
Selfie-Rahmen mit Qualitätsprüfungen |
Bietet einen hochwertigen Selfie-Rahmen zum Abgleichen von Gesichtern oder zur Altersschätzung. | |
Einfache Verwaltung | Vollständig verwaltet |
Sie müssen Liveness-Software nicht in ihrer On-Premises- oder gehosteten Infrastruktur bereitstellen oder verwalten. |
Bild prüfen |
Gibt bis zu vier Frames für manuelle Inspektions- oder Audit-Trail-Zwecke zurück. | |
Nutzungsabhängige Zahlung und Auto Scaling |
Zahlen Sie pro Liveness-Überprüfung und skalieren Sie automatisch auf bis zu Millionen von Liveness-Überprüfungen pro Tag. | |
Open-Source-Geräte-SDKs |
Vollständige Transparenz und Sichtbarkeit der AWS Amplify SDKs. |
Kunden
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Software Colombia
Software Colombia ist ein führendes Softwareentwicklungsunternehmen mit Sitz in Bogotá, Kolumbien, das weltweit modernste Technologielösungen anbietet.