Oktatóanyag: Élőség észlelése az arcokban

Cikk
02/06/2024

Az arcélesség-észleléssel megállapítható, hogy egy bemeneti videóstreamben lévő arc valós (élő) vagy hamis (hamis). Ez egy kulcsfontosságú építőelem a biometrikus hitelesítési rendszerekben, hogy megakadályozza a hamis támadásokat azoktól a támadóktól, amelyek egy fénykép, videó, maszk vagy más módon próbálnak hozzáférni a rendszerhez egy másik személy megszemélyesítéséhez.

Az élőség-észlelés célja annak biztosítása, hogy a rendszer a hitelesítés időpontjában fizikailag jelen lévő élő személlyel kommunikáljon. Az ilyen rendszerek egyre fontosabbá váltak a digitális finanszírozás, a távelérés-vezérlés és az online identitás-ellenőrzési folyamatok növekedésével.

Az élőségészlelési megoldás sikeresen véd a különböző hamisítási típusok ellen, kezdve a papírnyomatoktól, a 2d/3d maszkoktól és a hamis bemutatóktól a telefonokon és laptopokon. Az élőségészlelés a kutatás aktív területe, és folyamatosan fejlesztenek, hogy ellensúlyozzák az egyre kifinomultabb hamisítási támadásokat. Folyamatosan fejlesztjük az ügyfelet és a szolgáltatás összetevőit, mivel az általános megoldás robusztusabbá válik az új típusú támadásokhoz.

Fontos

A Face ügyféloldali SDK-k az élőséghez kapus funkciók. A Face Recognition beviteli űrlap kitöltésével hozzáférést kell kérnie az élőség funkcióhoz. Amikor az Azure-előfizetése hozzáférést kap, letöltheti a Face liveness SDK-t.

Előfeltételek

Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás

Az Azure-fiókjához Cognitive Services-közreműködői szerepkörrel kell rendelkeznie ahhoz, hogy ön elfogadja a felelős AI-feltételeket, és létrehozhasson egy erőforrást. Ha hozzá szeretné rendelni ezt a szerepkört a fiókjához, kövesse a Szerepkörök hozzárendelése dokumentáció lépéseit, vagy forduljon a rendszergazdához.
Miután megkapta az Azure-előfizetését, hozzon létre egy Face-erőforrást az Azure Portalon a kulcs és a végpont lekéréséhez. Az üzembe helyezés után válassza az Ugrás az erőforrásra lehetőséget.
- Az alkalmazás a Face szolgáltatáshoz való csatlakoztatásához szüksége van a létrehozott erőforrás kulcsára és végpontjára. A rövid útmutató későbbi részében illessze be a kulcsot és a végpontot a kódba.
- Az ingyenes tarifacsomag (F0) használatával kipróbálhatja a szolgáltatást, és később frissíthet egy fizetős szintre az éles környezetben.
Hozzáférés az Azure AI Vision Face Ügyféloldali SDK mobileszközökhöz (IOS és Android). Első lépésként alkalmaznia kell a Face Recognition korlátozott hozzáférésű funkcióit az SDK-hoz való hozzáféréshez. További információt a Face Limited Access oldalán talál.

Élőség-észlelés végrehajtása

Az élőségi megoldás integrációja két különböző összetevőt foglal magában: egy mobilalkalmazást és egy alkalmazáskiszolgálót/vezénylőt.

Az élőség integrálása mobilalkalmazásba

Miután hozzáfér az SDK-hoz, kövesse az azure-ai-vision-sdk GitHub-adattár utasításait a felhasználói felület és a kód natív mobilalkalmazásba való integrálásához. Az liveness SDK támogatja az AndroidHoz készült Java/Kotlin és az iOS-alapú Swift mobilalkalmazásokat is:

Swift iOS esetén kövesse az iOS-mintában szereplő utasításokat
Kotlin/Java Android esetén kövesse az Android-minta utasításait

Miután hozzáadta a kódot az alkalmazáshoz, az SDK kezeli a kamera indítását, a végfelhasználó irányítását a helyzetük módosításához, az élőségi hasznos adatok összeállításához, valamint az Azure AI Face felhőszolgáltatás meghívásához az élőségi hasznos adatok feldolgozásához.

Az élőségi megoldás vezénylése

Az élőség-vezénylés magas szintű lépéseit az alábbiakban szemléltetjük:

A mobilalkalmazás elindítja az élőség-ellenőrzést, és értesíti az alkalmazáskiszolgálót.

Az alkalmazáskiszolgáló létrehoz egy új élő munkamenetet az Azure AI Face Service-vel. A szolgáltatás létrehoz egy élő munkamenetet, és egy munkamenet-engedélyezési jogkivonattal válaszol vissza.

Request:
curl --location '<insert-api-endpoint>/face/v1.1-preview.1/detectliveness/singlemodal/sessions' \
--header 'Ocp-Apim-Subscription-Key:<insert-api-key>
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "livenessOperationMode": "passive",
  "deviceCorrelationId": "723d6d03-ef33-40a8-9682-23a1feb7bccd",
  "sendResultsToClient": "false"
}'
 
Response:
{
    "sessionId": "a6e7193e-b638-42e9-903f-eaf60d2b40a5",
    "authToken": <session-authorization-token>
}

Az alkalmazáskiszolgáló visszaadja a munkamenet-engedélyezési jogkivonatot a mobilalkalmazásnak.

A mobilalkalmazás biztosítja a munkamenet-engedélyezési jogkivonatot az Azure AI Vision SDK inicializálása során.

mServiceOptions?.setTokenCredential(com.azure.android.core.credential.TokenCredential { _, callback ->
    callback.onSuccess(com.azure.android.core.credential.AccessToken("<INSERT_TOKEN_HERE>", org.threeten.bp.OffsetDateTime.MAX))
})

serviceOptions?.authorizationToken = "<INSERT_TOKEN_HERE>"

Az SDK ezután elindítja a kamerát, helyes pozícióba irányítja a felhasználót, majd előkészíti a hasznos adatokat az élőség-észlelési szolgáltatás végpontjának meghívására.
Az SDK meghívja az Azure AI Vision Face szolgáltatást az élőség-észlelés végrehajtásához. Miután a szolgáltatás válaszol, az SDK értesíti a mobilalkalmazást, hogy az élőség-ellenőrzés befejeződött.
A mobilalkalmazás továbbítja az élőség-ellenőrzés befejezését az alkalmazáskiszolgálónak.

Az alkalmazáskiszolgáló mostantól lekérdezheti az Azure AI Vision Face szolgáltatásból származó élőség-észlelési eredményeket.

Request:
curl --location '<insert-api-endpoint>/face/v1.1-preview.1/detectliveness/singlemodal/sessions/a3dc62a3-49d5-45a1-886c-36e7df97499a' \
--header 'Ocp-Apim-Subscription-Key: <insert-api-key>

Response:
{
    "status": "ResultAvailable",
    "result": {
        "id": 1,
        "sessionId": "a3dc62a3-49d5-45a1-886c-36e7df97499a",
        "requestId": "cb2b47dc-b2dd-49e8-bdf9-9b854c7ba843",
        "receivedDateTime": "2023-10-31T16:50:15.6311565+00:00",
        "request": {
            "url": "/face/v1.1-preview.1/detectliveness/singlemodal",
            "method": "POST",
            "contentLength": 352568,
            "contentType": "multipart/form-data; boundary=--------------------------482763481579020783621915",
            "userAgent": ""
        },
        "response": {
            "body": {
                "livenessDecision": "realface",
                "target": {
                    "faceRectangle": {
                        "top": 59,
                        "left": 121,
                        "width": 409,
                        "height": 395
                    },
                    "fileName": "video.webp",
                    "timeOffsetWithinFile": 0,
                    "imageType": "Color"
                },
                "modelVersionUsed": "2022-10-15-preview.04"
            },
            "statusCode": 200,
            "latencyInMilliseconds": 1098
        },
        "digest": "537F5CFCD8D0A7C7C909C1E0F0906BF27375C8E1B5B58A6914991C101E0B6BFC"
    },
    "id": "a3dc62a3-49d5-45a1-886c-36e7df97499a",
    "createdDateTime": "2023-10-31T16:49:33.6534925+00:00",
    "authTokenTimeToLiveInSeconds": 600,
    "deviceCorrelationId": "723d6d03-ef33-40a8-9682-23a1feb7bccd",
    "sessionExpired": false
}

Élőség-észlelés végrehajtása arcellenőrzéssel

Az arc-ellenőrzés és az élőség-észlelés kombinálása lehetővé teszi egy adott érintett személy biometrikus ellenőrzését egy hozzáadott garanciával, hogy a személy fizikailag jelen van a rendszerben. Az élőség ellenőrzéssel való integrálásának két része van:

Válasszon egy jó referenciaképet.
Az élőség vezénylésének beállítása ellenőrzéssel.

Jó referenciakép kiválasztása

Az alábbi tippek segítségével győződjön meg arról, hogy a bemeneti képek a legpontosabb felismerési eredményeket adják.

Technikai követelmények:

A támogatott bemeneti képformátumok: JPEG, PNG, GIF (az első képkocka), BMP.
A képfájl mérete nem lehet nagyobb 6 MB-nál.

Az attribútumot az qualityForRecognitionarcfelismerési műveletben akkor használhatja, ha az alkalmazható észlelési modelleket használja általános útmutatóként, hogy a kép valószínűleg megfelelő minőségű-e ahhoz, hogy megkísérelje az arcfelismerést. Azonosítási forgatókönyvek esetében csak "high" minőségi képek használata ajánlott a személyregisztrációhoz, és a minőség a fenti vagy annál magasabb "medium" szinten javasolt.

Összetételi követelmények:

A fénykép tiszta és éles, nem homályos, képpontos, torz vagy sérült.
A fénykép nem módosul az archibák és az arc megjelenésének eltávolításához.
A fényképnek RGB-színben támogatott formátumban kell lennie (JPEG, PNG, WEBP, BMP). Az ajánlott arcméret 200 képpont x 200 képpont. A 200 képpontnál x 200 képpontnál nagyobb arcméretek nem eredményeznek jobb AI-minőséget, és nem nagyobbak 6 MB-nál.
A felhasználó nem visel szemüveget, maszkot, kalapot, fejhallgatót, fejvédőt vagy arcvédőt. Az arcnak mentesnek kell lennie minden akadálytól.
Arc ékszer megengedett, feltéve, hogy nem rejtik el az arcát.
Csak egy arc legyen látható a fényképen.
Az arcnak semleges, elülső pózban kell lennie, nyitott szemmel, zárt szájjal, szélsőséges arckifejezések és fejdöntés nélkül.
Az arcnak mentesnek kell lennie az árnyéktól vagy a vörös szemtől. Ha ezek bármelyike bekövetkezik, akkor a fényképet újra meg kell ismételni.
A háttérnek egységesnek és egyszerűnek kell lennie, árnyéktól mentesnek kell lennie.
Az arcnak a kép közepén kell lennie, és ki kell töltenie a kép legalább 50%-át.

Az élőség vezénylésének beállítása ellenőrzéssel.

Az ellenőrzés vezénylése során az élőség magas szintű lépéseit az alábbi ábra szemlélteti:

Adja meg az ellenőrzési referenciaképet az alábbi két módszer valamelyikével:

Az alkalmazáskiszolgáló biztosítja a referenciarendszerképet az élő munkamenet létrehozásakor.

Request:
curl --location '<insert-api-endpoint>/face/v1.1-preview.1/detectlivenesswithverify/singlemodal/sessions' \
--header 'Ocp-Apim-Subscription-Key: <api_key>' \
--form 'Parameters="{
  \"livenessOperationMode\": \"passive\",
  \"deviceCorrelationId\": \"723d6d03-ef33-40a8-9682-23a1feb7bccd\"
}"' \
--form 'VerifyImage=@"test.png"'

Response:
{
    "verifyImage": {
        "faceRectangle": {
            "top": 506,
            "left": 51,
            "width": 680,
            "height": 475
        },
        "qualityForRecognition": "high"
    },
    "sessionId": "3847ffd3-4657-4e6c-870c-8e20de52f567",
    "authToken":<session-authorization-token>
}

A mobilalkalmazás az SDK inicializálásakor biztosítja a referenciarendszerképet.

val singleFaceImageSource = VisionSource.fromFile("/path/to/image.jpg")
mFaceAnalysisOptions?.setRecognitionMode(RecognitionMode.valueOfVerifyingMatchToFaceInSingleFaceImage(singleFaceImageSource))

if let path = Bundle.main.path(forResource: "<IMAGE_RESOURCE_NAME>", ofType: "<IMAGE_RESOURCE_TYPE>"),
   let image = UIImage(contentsOfFile: path),
   let singleFaceImageSource = try? VisionSource(uiImage: image) {
    try methodOptions.setRecognitionMode(.verifyMatchToFaceIn(singleFaceImage: singleFaceImageSource))
}

Az alkalmazáskiszolgáló mostantól az élőségi eredmény mellett lekérdezheti az ellenőrzési eredményt.

Request:
curl --location '<insert-api-endpoint>/face/v1.1-preview.1/detectlivenesswithverify/singlemodal/sessions/3847ffd3-4657-4e6c-870c-8e20de52f567' \
--header 'Content-Type: multipart/form-data' \
--header 'apim-recognition-model-preview-1904: true' \
--header 'Authorization: Bearer.<session-authorization-token> \
--form 'Content=@"video.webp"' \
--form 'Metadata="<insert-metadata>"

Response:
{
    "status": "ResultAvailable",
    "result": {
        "id": 1,
        "sessionId": "3847ffd3-4657-4e6c-870c-8e20de52f567",
        "requestId": "f71b855f-5bba-48f3-a441-5dbce35df291",
        "receivedDateTime": "2023-10-31T17:03:51.5859307+00:00",
        "request": {
            "url": "/face/v1.1-preview.1/detectlivenesswithverify/singlemodal",
            "method": "POST",
            "contentLength": 352568,
            "contentType": "multipart/form-data; boundary=--------------------------590588908656854647226496",
            "userAgent": ""
        },
        "response": {
            "body": {
                "livenessDecision": "realface",
                "target": {
                    "faceRectangle": {
                        "top": 59,
                        "left": 121,
                        "width": 409,
                        "height": 395
                    },
                    "fileName": "video.webp",
                    "timeOffsetWithinFile": 0,
                    "imageType": "Color"
                },
                "modelVersionUsed": "2022-10-15-preview.04",
                "verifyResult": {
                    "matchConfidence": 0.9304124,
                    "isIdentical": true
                }
            },
            "statusCode": 200,
            "latencyInMilliseconds": 1306
        },
        "digest": "2B39F2E0EFDFDBFB9B079908498A583545EBED38D8ACA800FF0B8E770799F3BF"
    },
    "id": "3847ffd3-4657-4e6c-870c-8e20de52f567",
    "createdDateTime": "2023-10-31T16:58:19.8942961+00:00",
    "authTokenTimeToLiveInSeconds": 600,
    "deviceCorrelationId": "723d6d03-ef33-40a8-9682-23a1feb7bccd",
    "sessionExpired": true
}

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure AI-szolgáltatási előfizetést, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

Következő lépések

Tekintse meg az Azure AI Vision SDK-ra vonatkozó hivatkozást az élőségi API-k egyéb lehetőségeiről.

Az élőségi megoldás vezényléséhez elérhető funkciókról a Munkamenet REST API-referenciája nyújt további információt.

Élőségi munkamenet műveletei

Share via