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자습서: 얼굴의 활동성 감지

이 자습서에서는 서버 쪽 코드와 클라이언트 쪽 모바일 애플리케이션의 조합을 사용하여 얼굴의 활동성을 감지하는 방법을 알아봅니다.

팁 (조언)

얼굴 활동 감지에 대한 일반적인 내용은 개념 가이드를 참조하세요.

이 자습서에서는 프런트 엔드 애플리케이션과 앱 서버를 운영하여 다양한 플랫폼 및 언어에서 얼굴 확인의 선택적 단계를 포함하여 활동성 감지를 수행하는 방법을 보여 줍니다.

중요

활동성을 위한 Face 클라이언트 SDK는 제어된 기능입니다. 얼굴 인식 정보 입력 양식을 작성하여 라이브니스 기능에 대한 액세스를 요청해야 합니다. Azure 구독에 액세스 권한이 부여되면 Face 활동성 SDK를 다운로드할 수 있습니다.

팁 (조언)

필수 구성 요소를 완료한 후 TestFlight 의 iOS 활동 환경과 Vision Studio의 웹 활동 환경을 사용해 볼 수 있습니다. 또한 샘플 섹션에서 전체 프런트 엔드 샘플(iOS, Android 또는 웹)을 빌드하고 실행할 수도 있습니다.

필수 조건

  • Azure 구독 - 체험 구독 만들기
  • 책임 있는 AI 조건에 동의하고 리소스를 만들려면 Azure 계정에 Cognitive Services 기여자 역할이 할당되어 있어야 합니다. 이 역할을 계정에 할당하려면 역할 할당의 단계를 수행하거나 관리자에게 문의하세요.
  • Azure 구독을 보유한 후에는 Azure Portal에서 Face 리소스를 만들어 키와 엔드포인트를 받으세요. 배포 후 리소스로 이동을 선택합니다.
    • 애플리케이션을 Face 서비스에 연결하려면 생성한 리소스의 키와 엔드포인트가 필요합니다.
    • 평가판 가격 책정 계층(F0)을 통해 서비스를 사용해보고, 나중에 프로덕션용 유료 계층으로 업그레이드할 수 있습니다.
  • 모바일(IOS 및 Android) 및 웹용 Azure AI Vision Face 클라이언트 SDK에 액세스합니다. 시작하려면 얼굴 인식 제한 액세스 기능을 신청하여 SDK에 액세스해야 합니다. 자세한 내용은 얼굴 제한 액세스 페이지를 참조하세요.
  • 얼굴 활동성 감지 기능에 대한 친숙함. 개념 가이드를 참조하세요.

SDK 준비

프런트 엔드 애플리케이션 및 앱 서버에서 개발을 간소화하기 위해 다양한 언어로 SDK를 제공합니다.

프런트 엔드 애플리케이션용 SDK 다운로드

azure-ai-vision-sdk GitHub 리포지토리의 지침에 따라 UI와 코드를 네이티브 모바일 애플리케이션에 통합합니다. Liveness SDK는 Android 모바일 애플리케이션용 Java/Kotlin, iOS 모바일 애플리케이션용 Swift 및 웹 애플리케이션용 JavaScript를 지원합니다.

  • Swift iOS의 경우 iOS 샘플의 지침을 따릅니다.
  • Kotlin/Java Android의 경우 Android 샘플의 지침을 따릅니다.
  • JavaScript 웹의 경우 웹 샘플의 지침을 따릅니다.

애플리케이션에 코드를 추가하면 SDK는 카메라 시작, 최종 사용자의 위치 조정 안내, 활성 페이로드 구성, Azure AI Face 클라우드 서비스 호출을 처리하여 활성 페이로드를 처리합니다.

SDK 리포지토리의 릴리스 섹션에서 새 SDK 버전 업데이트를 모니터링할 수 있습니다.

앱 서버용 Azure AI Face 클라이언트 라이브러리 다운로드

앱 서버/오케스트레이터는 활성 세션의 수명 주기를 제어하는 ​​일을 담당합니다. 앱 서버는 활동성 감지를 수행하기 전에 세션을 만들어야 하며, 그 후 결과를 쿼리하고 활성 검사가 완료되면 세션을 삭제할 수 있습니다. 사용자의 앱 서버를 쉽게 구현하기 위해 다양한 언어로 된 라이브러리를 제공합니다. 원하는 패키지를 설치하려면 다음 단계를 따릅니다.

중요한

Azure Face 서비스 키 및 엔드포인트에 대한 환경 변수를 만들려면 빠른 시작을 참조하세요.

활동성 감지 수행

라이브니스 오케스트레이션과 관련된 고수준의 단계는 다음과 같습니다.

Azure AI Face의 활성 워크플로 다이어그램.

  1. 프런트 엔드 애플리케이션은 활성 확인을 시작하고 앱 서버에 알립니다.

  2. 앱 서버는 Azure AI Face Service를 사용하여 새 활동성 세션을 만듭니다. 서비스는 활동성 세션을 만들고 세션 권한 부여 토큰으로 다시 응답합니다. 활성 세션 만들기와 관련된 각 요청 매개 변수에 대한 자세한 내용은 활성 세션 만들기 작업을 참조하세요.

    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}");

    응답 본문의 예:

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

  3. 앱 서버는 세션 권한 부여 토큰을 프런트 엔드 애플리케이션에 다시 제공합니다.

  4. 프런트 엔드 애플리케이션은 세션 권한 부여 토큰을 사용하여 얼굴 활동성 감지기를 시작하고 이를 통해 활동성 흐름이 시작됩니다.

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

  5. 그런 다음 SDK는 카메라를 시작하고 사용자에게 올바른 위치를 지정하도록 안내한 다음 활동성 감지 서비스 엔드포인트를 호출하기 위한 페이로드를 준비합니다.

  6. SDK는 Azure AI 비전 Face 서비스를 호출하여 활동성 감지를 수행합니다. 서비스가 응답하면 SDK는 프런트 엔드 애플리케이션에 활성 확인이 완료되었음을 알립니다.

  7. 프런트 엔드 애플리케이션은 활성 확인 완료를 앱 서버에 전달합니다.

  8. 이제 앱 서버에서 Azure AI 비전 얼굴 서비스의 생존 감지 결과를 쿼리할 수 있습니다.

    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}");

    응답 본문의 예:

    {
    "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. 모든 세션 결과를 쿼리하면 앱 서버에서 세션을 삭제할 수 있습니다.

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

얼굴인식을 사용하여 활동성 감지 수행

얼굴인식과 활동성 감지를 결합하면 관심 있는 특정인의 생체 인식 확인과 그 사람이 시스템에 실제로 존재한다는 추가 보장이 가능합니다.

Azure AI Face의 실시간 얼굴 확인 워크플로 다이어그램.

활동성과 확인을 통합하는 데는 다음 두 가지 부분이 있습니다.

1단계 - 참조 이미지 선택

ID 확인 시나리오에 대한 컴퍼지션 요구 사항에 나열된 팁을 따라 입력 이미지가 가장 정확한 인식 결과를 제공하는지 확인합니다.

2단계 - 검증을 통한 활동성 오케스트레이션을 설정합니다.

확인 오케스트레이션을 사용하는 활동성과 관련된 대략적인 단계는 다음과 같습니다.

  1. 다음 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 확인 참조 이미지를 제공합니다.

    • 앱 서버는 라이브니스 세션을 만들 때 참조 이미지를 제공합니다. 확인을 통한 활성 세션 만들기와 관련된 각 요청 매개 변수에 대한 자세한 내용은 확인을 통한 활성 세션 만들기 작업을 참조하세요.

      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}");

      응답 본문의 예:

      {
    "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"
        }
        ]
    }
}

    • 프런트 엔드 애플리케이션은 SDK를 초기화할 때 참조 이미지를 제공합니다. 이 시나리오는 웹 솔루션에서 지원되지 않습니다.

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

  2. 이제 앱 서버는 활동성 결과 외에도 확인 결과를 쿼리할 수 있습니다.

    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}");

    응답 본문의 예:

    {
    "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. 더 이상 결과를 쿼리하지 않으면 앱 서버가 세션을 삭제할 수 있습니다.

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

활동성 감지 후 다른 얼굴 작업 수행

필요에 따라 얼굴 분석(예: 얼굴 특성 가져오기) 및/또는 얼굴 ID 작업과 같은 활동성 검사 후 추가 얼굴 작업을 수행할 수 있습니다.

  1. 이를 사용하도록 설정하려면 Session-Creation 단계에서 "enableSessionImage" 매개 변수를 "true"로 설정해야 합니다.
  2. 세션이 완료되면 세션 Get-Result 단계에서 "sessionImageId"를 추출할 수 있습니다.
  3. 이제 Liveness Get Session Image Operation API에서 참조된 세션 이미지를 다운로드하거나 Detect from Session Image ID API 작업에서 "sessionImageId"를 제공하여 다른 얼굴 분석 또는 얼굴 ID 작업을 계속 수행할 수 있습니다. 이러한 작업에 대한 자세한 내용은 얼굴 감지 개념 및 얼굴 인식 개념을 참조하세요.

지원 옵션

기본 Azure AI 서비스 지원 옵션을 사용하는 것 외에도 SDK 리포지토리의 문제 섹션에 질문을 게시할 수도 있습니다.

관련 콘텐츠

활동성 솔루션을 기존 애플리케이션에 통합하는 방법을 알아보려면 Azure AI Vision SDK 참조를 참조하세요.

활성 솔루션을 오케스트레이션하는 데 사용할 수 있는 기능에 대해 자세히 알아보려면 세션 REST API 참조를 확인합니다.