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チュートリアル: 顔のライブネスを検出する

このチュートリアルでは、サーバー側コードとクライアント側モバイル アプリケーションの組み合わせを使用して、顔のライブネスを検出する方法について説明します。

ヒント

顔のライブネス検出に関する一般的な情報については、 概念ガイドを参照してください。

このチュートリアルでは、フロントエンド アプリケーションとアプリ サーバーを操作してライブネス検出を実行する方法について説明します。これには、さまざまなプラットフォームと言語で 、顔検証のオプションの手順も含まれます。

重要

ライブネス用の Face クライアント SDK は、限定的な機能です。 顔認識の取り込みフォームに入力して、ライブネス機能へのアクセスを要求する必要があります。 Azure サブスクリプションにアクセス権が付与されたら、Face ライブネスSDK をダウンロードできます。

ヒント

前提条件を満たしたら、 TestFlight の iOS liveness エクスペリエンスと Vision Studio の Web ライブネス エクスペリエンスを試すことができます。 さらに、[ サンプル ] セクションから完全なフロントエンド サンプル (iOS、Android、または Web) をビルドして実行することもできます。

前提条件

  • Azure サブスクリプション - 無料アカウントを作成します
  • 責任ある AI 用語に同意してリソースを作成するには、Azure アカウントに Cognitive Services 共同作成者 ロールが割り当てられている必要があります。 このロールをアカウントに割り当てるには、ロールの割り当てに関するドキュメントの手順に従うか、管理者にお問い合わせください。
  • Azure サブスクリプションを入手したら、Azure portal で Face リソースを作成し、キーとエンドポイントを取得します。 デプロイされたら、 [リソースに移動] を選択します。
    • アプリケーションを Face サービスに接続するには、作成したリソースのキーとエンドポイントが必要です。
    • Free 価格レベル (F0) を使用してサービスを試用し、後から運用環境用の有料レベルにアップグレードすることができます。
  • モバイル用 (IOS、Android) および Web 用 Azure AI Vision Face Client SDK へのアクセス。 開始するには、SDK にアクセスするために 顔認識 の制限付きアクセスフィーチャー を申請する必要があります。 詳細については、「 Face Limited Access 」ページを参照してください。
  • 顔のライブネス検出機能を熟知していること。 概念ガイドを参照してください。

SDK を準備する

フロントエンド アプリケーションとアプリ サーバーでの開発を簡略化するために、さまざまな言語で SDK を提供しています。

フロントエンド アプリケーション用の SDK をダウンロードする

azure-ai-vision-sdk GitHub リポジトリの手順に従って、UI とコードをネイティブ モバイル アプリケーションに統合します。 ライブネス SDK では、Android モバイル アプリケーションの場合は Java/Kotlin、iOS モバイル アプリケーションの場合は Swift、Web アプリケーションの場合は JavaScript がサポートされています。

アプリケーションにコードを追加すると、SDK はカメラの起動を処理し、エンドユーザーに位置を調整するよう誘導し、ライブネス ペイロードを作成し、Azure AI Face クラウド サービスを呼び出してライブネス ペイロードを処理します。

SDK リポジトリの [リリース] セクション で、新しい SDK バージョンの更新を監視できます。

アプリ サーバー用の Azure AI Face クライアント ライブラリをダウンロードする

アプリ サーバー/オーケストレーターは、ライブネス セッションのライフサイクルを制御する役割を果たします。 アプリ サーバーは、ライブネス チェックを実行する前にセッションを作成する必要があります。ライブネス チェックが完了したら、その結果を照会し、セッションを削除できます。 アプリ サーバーを簡単に実装できるように、さまざまな言語でライブラリが用意されています。 次の手順に従って、必要なパッケージをインストールします。

重要

Azure Face サービス キーとエンドポイントの環境変数を作成するには、クイック スタートを参照してください

ライブネス検出を実行する

ライブネス オーケストレーションに関連する大まかなステップを次に示します：

Azure AI Face のライブネス ワークフローの図。

  1. フロントエンド アプリケーションがライブネス チェックを開始し、アプリ サーバーに通知します。

  2. アプリ サーバーは、Azure AI Face Service との新しいライブネス セッションを作成します。 サービスは ライブネス-セッション を作成し、セッション-認可-トークン で応答します。 ライブネス セッションの作成に関連する各要求パラメーターの詳細については、ライブネス セッションの作成操作に関する情報を参照してください。

    var endpoint = new Uri(System.Environment.GetEnvironmentVariable("FACE_ENDPOINT"));
var credential = new AzureKeyCredential(System.Environment.GetEnvironmentVariable("FACE_APIKEY"));

var sessionClient = new FaceSessionClient(endpoint, credential);

var createContent = new CreateLivenessSessionContent(LivenessOperationMode.Passive)
{
    DeviceCorrelationId = "723d6d03-ef33-40a8-9682-23a1feb7bccd",
    EnableSessionImage = true,
};

var createResponse = await sessionClient.CreateLivenessSessionAsync(createContent);
var sessionId = createResponse.Value.SessionId;
Console.WriteLine($"Session created.");
Console.WriteLine($"Session id: {sessionId}");
Console.WriteLine($"Auth token: {createResponse.Value.AuthToken}");

    応答の本文の例:

    {
    "sessionId": "a6e7193e-b638-42e9-903f-eaf60d2b40a5",
    "authToken": "<session-authorization-token>",
    "status": "NotStarted",
    "modelVersion": "2024-11-15",
    "results": {
        "attempts": []
    }
}

  3. アプリ サーバーは、フロントエンド アプリケーションに session-authorization-token を返します。

  4. フロントエンド アプリケーションは、セッション認証トークンを使用して、ライブネス フローを開始する顔のライブネス検出を開始します。

        FaceLivenessDetector(
        sessionAuthorizationToken = FaceSessionToken.sessionToken,
        verifyImageFileContent = FaceSessionToken.sessionSetInClientVerifyImage,
        deviceCorrelationId = "null",
        onSuccess = viewModel::onSuccess,
        onError = viewModel::onError
    )

  5. その後、SDK はカメラを起動し、ユーザーが正しく配置するようにガイドした後、ライブネス検出サービス エンドポイントを呼び出すペイロードを準備します。

  6. SDK は、Azure AI Vision Face サービスを呼び出して、ライブネス検出を実行します。 サービスが応答すると、SDK は、ライブネス チェックが完了したことをフロントエンド アプリケーションに通知します。

  7. フロントエンド アプリケーションは、ライブネス チェックの完了をアプリ サーバーに中継します。

  8. アプリ サーバーは、Azure AI Vision Face サービスからのライブネス検出結果をクエリできるようになりました。

    var getResultResponse = await sessionClient.GetLivenessSessionResultAsync(sessionId);

var sessionResult = getResultResponse.Value;
Console.WriteLine($"Session id: {sessionResult.Id}");
Console.WriteLine($"Session status: {sessionResult.Status}");
Console.WriteLine($"Liveness detection decision: {sessionResult.Result?.Response.Body.LivenessDecision}");

    応答の本文の例:

    {
    "sessionId": "0acf6dbf-ce43-42a7-937e-705938881d62",
    "authToken": "",
    "status": "Succeeded",
    "modelVersion": "2024-11-15",
    "results": {
        "attempts": [
        {
            "attemptId": 1,
            "attemptStatus": "Succeeded",
            "result": {
            "livenessDecision": "realface",
            "targets": {
                "color": {
                "faceRectangle": {
                    "top": 763,
                    "left": 320,
                    "width": 739,
                    "height": 938
                }
                }
            },
            "digest": "517A0E700859E42107FA47E957DD12F54211C1A021A969CD391AC38BB88295A2",
            "sessionImageId": "Ab9tzwpDzqdCk35wWTiIHWJzzPr9fBCNSqBcXnJmDjbI"
            }
        }
        ]
    }
}

  9. すべてのセッション結果が照会されたら、アプリ サーバーはセッションを削除できます。

    await sessionClient.DeleteLivenessSessionAsync(sessionId);
Console.WriteLine($"The session {sessionId} is deleted.");

顔検証を使用してライブネス検出を実行する

顔検証とライブネス検出を組み合わせることで、特定の関心のあるユーザーの生体認証検証が可能になり、ユーザーがシステムに物理的に存在することが保証されます。

Azure AI Face の顔認証によるライブネス ワークフローの図。

ライブネスと検証の統合には、次の 2 つの部分があります：

手順 1 - 参照イメージを選択する

ID 検証シナリオの構成要件に記載されているヒントに従って、入力画像が最も正確な認識結果を得られるようにします。

手順 2 - 検証を使用して、ライブネスのオーケストレーションを設定します。

検証オーケストレーションでのライブネスに関連する大まかなステップを次に示します：

  1. 次の 2 つの方法のいずれかを使って、検証の参照画像を提供します。

    • アプリ サーバーは、ライブネス セッションの作成時に参照イメージを提供します。 検証を伴うライブネス セッションの作成に関連する各要求パラメーターの詳細については、検証を伴うライブネス セッションの作成操作に関する情報を参照してください。

      var endpoint = new Uri(System.Environment.GetEnvironmentVariable("FACE_ENDPOINT"));
var credential = new AzureKeyCredential(System.Environment.GetEnvironmentVariable("FACE_APIKEY"));

var sessionClient = new FaceSessionClient(endpoint, credential);

var createContent = new CreateLivenessWithVerifySessionContent(LivenessOperationMode.Passive)
{
    DeviceCorrelationId = "723d6d03-ef33-40a8-9682-23a1feb7bccd",
    EnableSessionImage = true,
};
using var fileStream = new FileStream("test.png", FileMode.Open, FileAccess.Read);

var createResponse = await sessionClient.CreateLivenessWithVerifySessionAsync(createContent, fileStream);

var sessionId = createResponse.Value.SessionId;
Console.WriteLine("Session created.");
Console.WriteLine($"Session id: {sessionId}");
Console.WriteLine($"Auth token: {createResponse.Value.AuthToken}");
Console.WriteLine("The reference image:");
Console.WriteLine($"  Face rectangle: {createResponse.Value.VerifyImage.FaceRectangle.Top}, {createResponse.Value.VerifyImage.FaceRectangle.Left}, {createResponse.Value.VerifyImage.FaceRectangle.Width}, {createResponse.Value.VerifyImage.FaceRectangle.Height}");
Console.WriteLine($"  The quality for recognition: {createResponse.Value.VerifyImage.QualityForRecognition}");

      応答の本文の例:

      {
    "sessionId": "3847ffd3-4657-4e6c-870c-8e20de52f567",
    "authToken": "<session-authorization-token>",
    "status": "NotStarted",
    "modelVersion": "2024-11-15",
    "results": {
        "attempts": [],
        "verifyReferences": [
        {
            "referenceType": "image",
            "faceRectangle": {
            "top": 98,
            "left": 131,
            "width": 233,
            "height": 300
            },
            "qualityForRecognition": "high"
        }
        ]
    }
}

    • フロントエンド アプリケーションでは、SDK の初期化時に参照画像を提供します。 このシナリオは、Web ソリューションではサポートされていません。

          FaceLivenessDetector(
        sessionAuthorizationToken = FaceSessionToken.sessionToken,
        verifyImageFileContent = FaceSessionToken.sessionSetInClientVerifyImage,
        deviceCorrelationId = "null",
        onSuccess = viewModel::onSuccess,
        onError = viewModel::onError
    )

  2. アプリ サーバーは、ライブネスの結果に加えて、検証結果のクエリを実行できるようになりました。

    var getResultResponse = await sessionClient.GetLivenessWithVerifySessionResultAsync(sessionId);
var sessionResult = getResultResponse.Value;
Console.WriteLine($"Session id: {sessionResult.Id}");
Console.WriteLine($"Session status: {sessionResult.Status}");
Console.WriteLine($"Liveness detection decision: {sessionResult.Result?.Response.Body.LivenessDecision}");
Console.WriteLine($"Verification result: {sessionResult.Result?.Response.Body.VerifyResult.IsIdentical}");
Console.WriteLine($"Verification confidence: {sessionResult.Result?.Response.Body.VerifyResult.MatchConfidence}");

    応答の本文の例:

    {
    "sessionId": "93fd6f13-4161-41df-8a22-80a38ef53836",
    "authToken": "",
    "status": "Succeeded",
    "modelVersion": "2024-11-15",
    "results": {
        "attempts": [
            {
                "attemptId": 1,
                "attemptStatus": "Succeeded",
                "result": {
                "livenessDecision": "realface",
                "targets": {
                    "color": {
                        "faceRectangle": {
                            "top": 669,
                            "left": 203,
                            "width": 646,
                            "height": 724
                        }
                    }
                },
                "digest": "EE664438FDF0535C6344A468181E4DDD4A34AC89582D4FD6E9E8954B843C7AA7",
                "verifyResult": {
                        "matchConfidence": 0.08172279,
                        "isIdentical": false
                    }
                }
            }
        ],
        "verifyReferences": [
        {
            "faceRectangle": {
                "top": 98,
                "left": 131,
                "width": 233,
                "height": 300
                },
            "qualityForRecognition": "high"
        }
        ]
    }
}

  3. その結果をもう照会しない場合は、アプリ サーバーでセッションを削除できます。

    await sessionClient.DeleteLivenessWithVerifySessionAsync(sessionId);
Console.WriteLine($"The session {sessionId} is deleted.");

ライブネス検出後に顔に関連する他の操作を実行する

必要に応じて、顔分析 (顔属性を取得する場合など) や顔 ID 操作など、ライブネス チェック後にさらに顔操作を実行できます。

  1. これを有効にするには、 Session-Creation の手順で "enableSessionImage" パラメーターを "true" に設定する必要があります。
  2. セッションが完了したら、Session -Get-Result ステップから "sessionImageId" を抽出できます。
  3. セッション イメージをダウンロードするか ( Liveness Get Session Image Operation API で参照)、またはセッション イメージ ID の検出 API 操作で "sessionImageId" を指定して、他の顔分析または顔 ID 操作を引き続き実行できるようになりました。 これらの操作の詳細については、「 顔検出の概念 」と 「顔認識の概念」を参照してください。

サポート オプション

主要な Azure AI サービスサポート オプションを使用するだけでなく、SDK リポジトリの 問題 セクションに質問を投稿することもできます。

関連するコンテンツ

Liveness ソリューションを既存のアプリケーションに統合する方法については、Azure AI Vision SDK リファレンスを参照してください。

ライブネス ソリューションのオーケストレーションを行うために使用できる機能について詳しくは、Session REST API リファレンスを参照してください。