AWS Amplify এবং Amazon Recognition নমুনা বাস্তবায়ন ব্যবহার করে আপনার পরিচয় যাচাইকরণ প্রকল্পগুলিকে ত্বরান্বিত করুন

আমাজন রেকোনিশন আপনাকে প্রতারণামূলক আক্রমণ প্রশমিত করতে এবং একটি সুগমিত পরিচয় যাচাইকরণ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে বৈধ গ্রাহকদের জন্য অনবোর্ডিং ঘর্ষণ কমানোর অনুমতি দেয়। এর ফলে গ্রাহকের আস্থা এবং নিরাপত্তা বৃদ্ধি পেতে পারে। এই সমাধানের মূল ক্ষমতাগুলির মধ্যে রয়েছে:

• একটি সেলফি ব্যবহার করে একটি নতুন ব্যবহারকারী নিবন্ধন করুন৷
• একটি আইডি কার্ড এবং আইডি কার্ড ডেটা নিষ্কাশনের সাথে মুখোমুখি ম্যাচের পরে একটি নতুন ব্যবহারকারী নিবন্ধন করুন৷
• প্রত্যাবর্তনকারী ব্যবহারকারীকে প্রমাণীকরণ করুন

অ্যামাজন স্বীকৃতি প্রাক-প্রশিক্ষিত অফার করে মুখের স্বীকৃতি অনলাইনে অপ্ট-ইন করা ব্যবহারকারীদের পরিচয় যাচাই করতে আপনি আপনার ব্যবহারকারীর অনবোর্ডিং এবং প্রমাণীকরণ কর্মপ্রবাহে দ্রুত যোগ করতে পারেন এমন ক্ষমতা। এই পরিষেবাটি ব্যবহার করার জন্য কোনও মেশিন লার্নিং (ML) দক্ষতার প্রয়োজন নেই৷

একটি পূর্ববর্তী মধ্যে পোস্ট, আমরা একটি সাধারণ পরিচয় যাচাইকরণ কর্মপ্রবাহ বর্ণনা করেছি এবং আপনাকে দেখিয়েছি কিভাবে বিভিন্ন Amazon Recognition API ব্যবহার করে একটি পরিচয় যাচাইকরণ সমাধান তৈরি করতে হয়। এই পোস্টে, আমরা একটি সম্পূর্ণ এন্ড-টু-এন্ড আইডেন্টিটি ভেরিফিকেশন সমাধান দেখানোর জন্য একটি মুখের পরিচয়-ভিত্তিক প্রমাণীকরণ ব্যবহারকারী ইন্টারফেস যুক্ত করেছি। আমরা আমাদের একটি সম্পূর্ণ নমুনা বাস্তবায়ন প্রদান GitHub সংগ্রহস্থল.

সমাধান ওভারভিউ

নিম্নলিখিত রেফারেন্স আর্কিটেকচার দেখায় কিভাবে আপনি পরিচয় যাচাইকরণ বাস্তবায়নের জন্য অন্যান্য AWS পরিষেবার সাথে Amazon Recognition ব্যবহার করতে পারেন।

আর্কিটেকচারে নিম্নলিখিত উপাদানগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:

1. ব্যবহারকারীরা এর মধ্যে হোস্ট করা ফ্রন্ট-এন্ড ওয়েব পোর্টাল অ্যাক্সেস করে এডাব্লুএস পরিবর্ধক Amplify হল একটি এন্ড-টু-এন্ড সলিউশন যা ফ্রন্ট-এন্ড ওয়েব ডেভেলপারদের সুরক্ষিত, স্কেলেবল পূর্ণ স্ট্যাক অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে।
2. আবেদন আহ্বান অ্যামাজন এপিআই গেটওয়ে সঠিক অনুরোধ রুট করতে এডাব্লুএস ল্যাম্বদা ব্যবহারকারীর প্রবাহের উপর নির্ভর করে ফাংশন। এই সমাধানে চারটি প্রধান ক্রিয়া রয়েছে: প্রমাণীকরণ, নিবন্ধন, আইডি কার্ডের সাথে নিবন্ধন এবং আপডেট।
3. API গেটওয়ে চালানোর জন্য একটি পরিষেবা ইন্টিগ্রেশন ব্যবহার করে এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন API গেটওয়ে থেকে কল করা নির্দিষ্ট শেষ পয়েন্টের সাথে সম্পর্কিত এক্সপ্রেস স্টেট মেশিন। প্রতিটি ধাপের মধ্যে, Lambda ফাংশনগুলি সঠিক সেটে এবং থেকে কল ট্রিগার করার জন্য দায়ী আমাজন ডায়নামোডিবি এবং আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3), প্রাসঙ্গিক Amazon Recognition API সহ।
4. DynamoDB ফেস আইডি ধারণ করে (face-id), S3 পাথ URI, এবং প্রত্যেকের জন্য অনন্য আইডি (উদাহরণস্বরূপ কর্মচারী আইডি নম্বর) face-id. Amazon S3 সমস্ত মুখের ছবি সংরক্ষণ করে।
5. সমাধানের চূড়ান্ত প্রধান উপাদান হল অ্যামাজন স্বীকৃতি। প্রতিটি প্রবাহ (প্রমাণিত করুন, নিবন্ধন করুন, আইডি কার্ডের সাথে নিবন্ধন করুন এবং আপডেট করুন) টাস্কের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন অ্যামাজন স্বীকৃতি API-কে কল করে।

আমরা সমাধানটি স্থাপন করার আগে, নিম্নলিখিত ধারণা এবং API বিবরণগুলি জানা গুরুত্বপূর্ণ:

• সংগ্রহ – অ্যামাজন রেকগনিশন সার্ভার-সাইড পাত্রে সনাক্ত করা মুখগুলির তথ্য সঞ্চয় করে যা নামে পরিচিত৷ সংগ্রহ. আপনি ছবি, সঞ্চিত ভিডিও এবং স্ট্রিমিং ভিডিওগুলিতে পরিচিত মুখগুলি অনুসন্ধান করতে একটি সংগ্রহে সংরক্ষিত মুখের তথ্য ব্যবহার করতে পারেন৷ আপনি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে সংগ্রহ ব্যবহার করতে পারেন. উদাহরণস্বরূপ, আপনি ব্যবহার করে স্ক্যান করা ব্যাজ চিত্রগুলি সংরক্ষণ করার জন্য একটি মুখ সংগ্রহ তৈরি করতে পারেন৷ ইনডেক্সফেস যখন একজন কর্মচারী বিল্ডিংয়ে প্রবেশ করেন, তখন কর্মচারীর মুখের একটি ছবি ক্যাপচার করা হতে পারে এবং পাঠানো যেতে পারে ছবি দ্বারা অনুসন্ধান করুন অপারেশন. যদি মুখের মিল যথেষ্ট উচ্চ মিল স্কোর তৈরি করে (বলুন 99%), আপনি কর্মচারীকে প্রমাণীকরণ করতে পারেন।
• DetectFaces API - এই এপিআই ইনপুট হিসাবে প্রদত্ত একটি চিত্রের মধ্যে মুখ সনাক্ত করে এবং মুখ সম্পর্কে তথ্য প্রদান করে। একটি ব্যবহারকারী নিবন্ধন কর্মপ্রবাহে, এই ক্রিয়াকলাপটি আপনাকে পরবর্তী ধাপে যাওয়ার আগে চিত্রগুলি স্ক্রিন করতে সহায়তা করতে পারে৷ উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি ফটোতে একটি মুখ আছে কিনা তা পরীক্ষা করতে পারেন, চিহ্নিত ব্যক্তিটি সঠিক অভিযোজনে আছে কিনা এবং যদি তারা সানগ্লাস বা ক্যাপ এর মতো ফেস ব্লকার না পরে থাকে।
• IndexFaces API – এই API ইনপুট ইমেজে মুখ সনাক্ত করে এবং নির্দিষ্ট সংগ্রহে যোগ করে। এই ক্রিয়াকলাপটি ভবিষ্যতের প্রশ্নের জন্য একটি সংগ্রহে একটি স্ক্রীন করা চিত্র যুক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
• SearchFacesByImage API - একটি প্রদত্ত ইনপুট চিত্রের জন্য, API প্রথমে চিত্রের বৃহত্তম মুখ সনাক্ত করে এবং তারপরে মিলিত মুখগুলির জন্য নির্দিষ্ট সংগ্রহ অনুসন্ধান করে৷ অপারেশনটি নির্দিষ্ট সংগ্রহে মুখের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে ইনপুট মুখের বৈশিষ্ট্যগুলির তুলনা করে।
• CompareFaces API – এই APIটি লক্ষ্য ইনপুট ইমেজে শনাক্ত করা 100টি বৃহত্তম মুখের প্রতিটির সাথে উৎস ইনপুট চিত্রের একটি মুখের তুলনা করে। উৎস ছবিতে একাধিক মুখ থাকলে, পরিষেবাটি সবচেয়ে বড় মুখটি শনাক্ত করে এবং লক্ষ্য ছবিতে শনাক্ত করা প্রতিটি মুখের সাথে তুলনা করে। আমাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে, আমরা আশা করি উৎস এবং লক্ষ্য চিত্র উভয়ই একক মুখ থাকবে।
• DeleteFaces API - এই API একটি সংগ্রহ থেকে মুখ মুছে দেয়. আপনি একটি সংগ্রহ আইডি এবং সরানোর জন্য ফেস আইডিগুলির একটি অ্যারে নির্দিষ্ট করুন৷

কর্মপ্রবাহ

সমাধানটি ব্যবহারকারীর নিবন্ধন, প্রমাণীকরণ এবং ব্যবহারকারীর প্রোফাইল চিত্রের আপডেটগুলি সক্ষম করতে ওয়ার্কফ্লোগুলির একটি নমুনা সরবরাহ করে। আমরা এই বিভাগে প্রতিটি কর্মপ্রবাহ বিস্তারিত.

ফেস সেলফি ব্যবহার করে একজন নতুন ব্যবহারকারী নিবন্ধন করুন

নিম্নলিখিত চিত্রটি একটি নতুন ব্যবহারকারী নিবন্ধনের কার্যপ্রবাহ দেখায়। এই প্রক্রিয়ার সাধারণ পদক্ষেপগুলি হল:

1. একজন ব্যবহারকারী একটি সেলফি ছবি তুলছেন।
2. সেলফি ছবির গুণমান পরীক্ষা করা হয়।
   বিঃদ্রঃ: এই ধাপের পরেও একটি জীবন্ততা সনাক্তকরণ পরীক্ষা করা যেতে পারে। আরো বিস্তারিত জানার জন্য, এটি পড়ুন ব্লগ.
3. সেলফিটি বিদ্যমান ব্যবহারকারীর মুখের ডাটাবেসের বিপরীতে পরীক্ষা করা হয়।

নিম্নলিখিত চিত্রটি নতুন ব্যবহারকারী নিবন্ধনের জন্য ধাপ ফাংশন কর্মপ্রবাহকে চিত্রিত করে।

এই ওয়ার্কফ্লোতে তিনটি ফাংশন বলা হয়: সনাক্ত-মুখ, অনুসন্ধান মুখ, এবং ইনডেক্স-মুখগুলি. দ্য সনাক্ত-মুখ ফাংশন অ্যামাজন স্বীকৃতি কল DetectFaces একটি ছবিতে একটি মুখ সনাক্ত করা হয়েছে এবং ব্যবহারযোগ্য কিনা তা নির্ধারণ করতে API। কিছু গুণমান যাচাইয়ের মধ্যে রয়েছে যে চিত্রটিতে শুধুমাত্র একটি মুখ উপস্থিত রয়েছে তা নির্ধারণ করা, সানগ্লাস বা টুপি দ্বারা মুখটি অস্পষ্ট নয় তা নিশ্চিত করা এবং নিশ্চিত করা যে মুখটি ব্যবহার করে ঘোরানো হয়নি অঙ্গবিক্ষেপ মাত্রা ইমেজ গুণমান পরীক্ষা পাস যদি, অনুসন্ধান মুখ ফাংশন নিশ্চিত করে অ্যামাজন স্বীকৃতি সংগ্রহে একটি বিদ্যমান মুখের মিলের জন্য অনুসন্ধান করে FaceMatchThreshold আত্মবিশ্বাসের স্কোর আপনার থ্রেশহোল্ড উদ্দেশ্য পূরণ করে। আরো তথ্যের জন্য, পড়ুন মুখ মেলানোর জন্য মিল থ্রেশহোল্ড ব্যবহার করা. যদি মুখের ছবি সংগ্রহে বিদ্যমান না থাকে, তাহলে ইনডেক্স-মুখগুলি ফাংশনকে বলা হয় কালেকশনে ফেস ইনডেক্স করার জন্য। মুখের ছবি মেটাডেটা DynamoDB টেবিলে সংরক্ষণ করা হয় এবং মুখের ছবিগুলি একটি S3 বালতিতে সংরক্ষণ করা হয়।

নতুন ব্যবহারকারী নিবন্ধন সফল হলে, মুখের চিত্র বৈশিষ্ট্য তথ্য DynamoDB এ যোগ করা হয়। আপনি ব্যবসা প্রক্রিয়া অনুযায়ী প্রবাহ কাস্টমাইজ করতে পারেন. এটি প্রায়শই পূর্ববর্তী চিত্রে উপস্থাপিত কিছু বা সমস্ত পদক্ষেপ ধারণ করে। আপনি সিঙ্ক্রোনাসভাবে সমস্ত পদক্ষেপ চালানো চয়ন করতে পারেন (পরবর্তী ধাপে যাওয়ার আগে একটি ধাপ সম্পূর্ণ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন)। বিকল্পভাবে, ব্যবহারকারীর নিবন্ধন প্রক্রিয়ার গতি বাড়ানোর জন্য এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে আপনি অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে কিছু ধাপ চালাতে পারেন (সেই ধাপটি সম্পূর্ণ হওয়ার জন্য অপেক্ষা করবেন না)। পদক্ষেপগুলি সফল না হলে, আপনাকে অবশ্যই ব্যবহারকারীর নিবন্ধন ফিরিয়ে আনতে হবে৷

আইডি কার্ডের ডেটা এক্সট্র্যাকশন সহ একটি আইডি কার্ডের সাথে মুখোমুখি ম্যাচের পরে একজন নতুন ব্যবহারকারীকে নিবন্ধন করুন

ইমেজ সহ ব্যবহারকারীর নিবন্ধন ছাড়াও, এই ওয়ার্কফ্লো ব্যবহারকারীদের ড্রাইভার লাইসেন্সের মতো একটি শনাক্তকরণ কার্ড দিয়ে নিবন্ধন করতে দেয়৷ একটি আইডি কার্ডের সাথে একটি নতুন ব্যবহারকারীকে নিবন্ধন করার পদক্ষেপগুলি একটি নতুন ব্যবহারকারীকে নিবন্ধন করার পদক্ষেপগুলির অনুরূপ।

নিম্নলিখিত চিত্রটি আইডি সহ নতুন ব্যবহারকারী নিবন্ধনের জন্য ধাপ ফাংশন কর্মপ্রবাহকে চিত্রিত করে৷

এই ওয়ার্কফ্লোতে চারটি ফাংশন বলা হয়:  সনাক্ত-মুখ, অনুসন্ধান মুখ, ইনডেক্স-মুখগুলি এবং তুলনা মুখ. এই ওয়ার্কফ্লোতে ক্রিয়াকলাপের ক্রম সংযোজন সহ ব্যবহারকারীর নিবন্ধন কর্মপ্রবাহের অনুরূপ তুলনা মুখ. সেলফি ছবির গুণমান যাচাই করার পরে এবং সংগ্রহে মুখের ছবি নেই তা নিশ্চিত করার পরে, তুলনা মুখ আইডি কার্ডের মুখের ছবির সাথে সেলফির ছবি মেলে তা যাচাই করার জন্য ফাংশনটি চালু করা হয়েছে। ছবিগুলো মিলে গেলে আইডি কার্ড থেকে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্য বের করা হয়। আপনি সদ্য চালু হওয়া পরিচয় নথি থেকে কী-মান জোড়া বের করতে পারেন অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক AnalyzeID API (মার্কিন অঞ্চলের জন্য) বা অ্যামাজন স্বীকৃতি DetectText API (অ-মার্কিন অঞ্চল এবং অ-ইংরেজি ভাষা)। আইডি কার্ড থেকে নিষ্কাশিত বৈশিষ্ট্য একত্রিত করা হয় এবং ব্যবহারকারীর মুখ এর মাধ্যমে সংগ্রহে সূচিত করা হয় ইনডেক্স-মুখগুলি ফাংশন.

মুখের ছবি মেটাডেটা DynamoDB টেবিলে সংরক্ষণ করা হয় এবং মুখের ছবিগুলি একটি S3 বালতিতে সংরক্ষণ করা হয়।

যদি ছবিগুলি মেলে না বা একটি সদৃশ নিবন্ধন সনাক্ত করা হয়, ব্যবহারকারী একটি লগইন ব্যর্থতা পায়৷ লগইন ব্যর্থতা একটি ব্যবহার করে লগইন করা যেতে পারে অ্যামাজন ক্লাউডওয়াচ ঘটনা, এবং কর্ম ব্যবহার করে ট্রিগার করা যেতে পারে অ্যামাজন সাধারণ বিজ্ঞপ্তি পরিষেবা (Amazon SNS) ব্যর্থ লগইনগুলি পর্যবেক্ষণ এবং ট্র্যাক করার জন্য নিরাপত্তা ক্রিয়াকলাপগুলিকে অবহিত করতে৷ আরো তথ্যের জন্য, পড়ুন ক্লাউডওয়াচ ব্যবহার করে অ্যামাজন এসএনএস বিষয়গুলি পর্যবেক্ষণ করা.

প্রত্যাবর্তনকারী ব্যবহারকারীকে প্রমাণীকরণ করুন

আরেকটি সাধারণ প্রবাহ হল একটি বিদ্যমান বা ফেরত ব্যবহারকারী লগইন। এই প্রবাহে, ব্যবহারকারীর মুখের (সেলফি) একটি পূর্বে নিবন্ধিত মুখের বিরুদ্ধে সঞ্চালিত হয়। এই প্রক্রিয়ার সাধারণ পদক্ষেপগুলির মধ্যে রয়েছে ব্যবহারকারীর মুখ ক্যাপচার (সেলফি), সেলফি ছবির গুণমান পরীক্ষা করা এবং ফেস ডাটাবেসের সাথে সেলফি অনুসন্ধান এবং তুলনা করা। নিম্নলিখিত চিত্রটি একটি সম্ভাব্য প্রবাহ দেখায়।

নিম্নলিখিত চিত্রটি বিদ্যমান ব্যবহারকারীকে প্রমাণীকরণের জন্য কার্যপ্রবাহকে চিত্রিত করে।

এই ধাপ ফাংশন ওয়ার্কফ্লো তিনটি ফাংশন কল: সনাক্ত-মুখ, তুলনা মুখ এবং অনুসন্ধান মুখ। পরে সনাক্ত-মুখ ফাংশন যাচাই করে যে ক্যাপচার করা মুখের ছবি বৈধ, তুলনা মুখ ফাংশন S3 বাকেটের একটি মুখের চিত্রের জন্য DynamoDB টেবিলের লিঙ্কটি পরীক্ষা করে যা একটি বিদ্যমান ব্যবহারকারীর সাথে মেলে। যদি একটি মিল পাওয়া যায়, ব্যবহারকারী সফলভাবে প্রমাণীকরণ করে। যদি একটি মিল খুঁজে না পাওয়া যায়, অনুসন্ধান-মুখ ফাংশনটি সংগ্রহে মুখের চিত্র অনুসন্ধান করতে বলা হয়৷ ব্যবহারকারী যাচাই করা হয় এবং তাদের মুখের ছবি সংগ্রহে থাকলে প্রমাণীকরণ প্রক্রিয়া সম্পন্ন হয়। অন্যথায়, ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেস অস্বীকার করা হয়।

পূর্বশর্ত

আপনি শুরু করার আগে, নিম্নলিখিত পূর্বশর্তগুলি পূরণ করুন:

1. একটি AWS অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন.
2. ইনস্টল করুন এডাব্লুএস কমান্ড লাইন ইন্টারফেস আপনার স্থানীয় মেশিনে (AWS CLI) সংস্করণ 2। নির্দেশাবলীর জন্য, পড়ুন AWS CLI এর সর্বশেষ সংস্করণ ইনস্টল বা আপডেট করা হচ্ছে.
3. AWS CLI সেট আপ করুন.
4. Node.js ইনস্টল করুন আপনার স্থানীয় মেশিনে।
5. আপনার স্থানীয় মেশিনে নমুনা রেপো ক্লোন করুন:

git clone https://github.com/aws-samples/rekognition-identity-verification.git

সমাধান স্থাপন করুন

আপনার পছন্দের অঞ্চলে আপনার AWS অ্যাকাউন্টে সমাধানের ব্যবস্থা করতে উপযুক্ত CloudFormation স্ট্যাকটি বেছে নিন। এই সমাধানটি পরিচয় যাচাইকরণ কার্যপ্রবাহ চালানোর জন্য ধাপ ফাংশন এবং Amazon Recognition API-এর সাথে একীভূত API গেটওয়ে স্থাপন করে।

নিম্নলিখিত লঞ্চ বোতামগুলির মধ্যে একটিতে ক্লিক করা নির্দিষ্ট অঞ্চলে আপনার AWS অ্যাকাউন্টে সমাধান প্রদান করবে।

  এন. ভার্জিনিয়া (us-east-1)

  অরেগন (us-west-2)

ফ্রন্ট-এন্ড অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন করতে আপনার স্থানীয় মেশিনে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি চালান:

cd rekognition-identity-verification 
./fe-deployment.sh

ওয়েব UI আহ্বান করুন

ওয়েব পোর্টালটি Amplify এর সাথে স্থাপন করা হয়েছে। Amplify কনসোলে, হোস্ট করা ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন পরিবেশ এবং URL সনাক্ত করুন৷ URLটি অনুলিপি করুন এবং আপনার ব্রাউজার থেকে এটি অ্যাক্সেস করুন।

ফেস সেলফি ব্যবহার করে একজন নতুন ব্যবহারকারী নিবন্ধন করুন

নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সহ একজন ব্যবহারকারী হিসাবে নিজেকে নিবন্ধন করুন:

1. Amplify থেকে প্রদত্ত ওয়েব URL খুলুন।
2. বেছে নিন রেজিস্ট্রেশন ফর্ম
3. আপনার ক্যামেরা সক্ষম করুন এবং একটি মুখের ছবি ক্যাপচার করুন।
4. আপনার ব্যবহারকারীর নাম এবং বিবরণ লিখুন.
5. বেছে নিন নিবন্ধন করুন আপনার অ্যাকাউন্ট নিবন্ধন করতে.

প্রত্যাবর্তনকারী ব্যবহারকারীকে প্রমাণীকরণ করুন

আপনি নিবন্ধিত হওয়ার পরে, আপনি একটি প্রমাণীকরণ প্রক্রিয়া হিসাবে ফেস আইডি ব্যবহার করে লগ ইন করবেন।

1. Amplify দ্বারা প্রদত্ত ওয়েব URL খুলুন
2. আপনার ফেস আইডি ক্যাপচার করুন।
3. আপনার ইউজার আইডি লিখুন।
4. বেছে নিন লগইন.

আপনার ফেস আইডি রেজিস্ট্রেশন ইমেজ দিয়ে যাচাই করার পরে আপনি একটি "লগইন সফল" বার্তা পাবেন।

আইডি কার্ডের ডেটা এক্সট্র্যাকশন সহ একটি আইডি কার্ডের সাথে মুখোমুখি ম্যাচের পরে একজন নতুন ব্যবহারকারীকে নিবন্ধন করুন

একটি আইডি দিয়ে ব্যবহারকারীর নিবন্ধন পরীক্ষা করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:

1. Amplify দ্বারা প্রদত্ত ওয়েব URL খুলুন।
2. বেছে নিন আইডি দিয়ে নিবন্ধন করুন
3. আপনার ক্যামেরা সক্ষম করুন এবং একটি মুখের ছবি ক্যাপচার করুন।
4. আপনার আইডি কার্ড টানুন এবং ফেলে দিন
5. বেছে নিন রেজিস্ট্রেশন ফর্ম .

নিম্নলিখিত স্ক্রিনশট একটি উদাহরণ দেখায়. অ্যাপ্লিকেশনটি 256 KB পর্যন্ত আইডি কার্ডের ছবি সমর্থন করে।

আপনি একটি "সফলভাবে নিবন্ধিত ব্যবহারকারী" বার্তা পাবেন।

পরিষ্কার কর

আপনার AWS অ্যাকাউন্টে অতিরিক্ত চার্জ জমা হওয়া রোধ করতে, AWS CloudFormation কনসোলে নেভিগেট করে এবং মুছে ফেলার মাধ্যমে আপনি যে সংস্থানগুলি সরবরাহ করেছেন তা মুছুন Riv-Prod স্ট্যাক।

স্ট্যাক মুছে ফেলার ফলে আপনার তৈরি করা S3 বালতি মুছে যাবে না। এই বালতি সমস্ত মুখের ছবি সঞ্চয় করে। আপনি যদি S3 বালতি মুছতে চান, Amazon S3 কনসোলে নেভিগেট করুন, বালতিটি খালি করুন এবং তারপর নিশ্চিত করুন যে আপনি এটি স্থায়ীভাবে মুছে ফেলতে চান৷

উপসংহার

Amazon Recognition প্রমাণিত, অত্যন্ত মাপযোগ্য, গভীর শিক্ষার প্রযুক্তি ব্যবহার করে আপনার পরিচয় যাচাইকরণ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে চিত্র বিশ্লেষণ যোগ করা সহজ করে তোলে যার ব্যবহারের জন্য কোন ML দক্ষতার প্রয়োজন হয় না। অ্যামাজন স্বীকৃতি প্রদান করে মুখ সনাক্তকরণ এবং তুলনা ক্ষমতা একটি সমন্বয় সঙ্গে ডিটেক্টফেস, Faces তুলনা করুন, ইনডেক্সফেস, ছবি দ্বারা অনুসন্ধান করুন, সনাক্তকরণ এবং  আইডি বিশ্লেষণ করুন, আপনি নতুন ব্যবহারকারী নিবন্ধন এবং বিদ্যমান ব্যবহারকারী লগইনগুলির চারপাশে সাধারণ প্রবাহ বাস্তবায়ন করতে পারেন।

Amazon Recognition সংগ্রহগুলি সার্ভার-সাইড পাত্রে সনাক্ত করা মুখগুলির সম্পর্কে তথ্য সংরক্ষণ করার একটি পদ্ধতি প্রদান করে। তারপরে আপনি চিত্রগুলিতে পরিচিত মুখগুলি অনুসন্ধান করতে একটি সংগ্রহে সংরক্ষিত মুখের তথ্য ব্যবহার করতে পারেন৷ সংগ্রহগুলি ব্যবহার করার সময়, সংগ্রহে মুখগুলি সূচী করার পরে আপনাকে আসল ফটোগুলি সংরক্ষণ করার দরকার নেই৷ Amazon Recognition সংগ্রহে প্রকৃত ছবি স্থির থাকে না। পরিবর্তে, অন্তর্নিহিত সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম ইনপুট চিত্রের মুখগুলি সনাক্ত করে, প্রতিটি মুখের জন্য একটি বৈশিষ্ট্য ভেক্টরে মুখের বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে এবং সংগ্রহে সংরক্ষণ করে৷

পরিচয় যাচাইকরণের দিকে আপনার যাত্রা শুরু করতে, যান অ্যামাজন স্বীকৃতি ব্যবহার করে পরিচয় যাচাইকরণ.

লেখক সম্পর্কে

বিনীত কাচ্চাওয়াহা মেশিন লার্নিং-এ দক্ষতা সহ AWS-এর একজন সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি AWS-এ গ্রাহকদের স্থপতিকে স্কেলযোগ্য, সুরক্ষিত এবং সাশ্রয়ী কাজের লোডগুলিকে সাহায্য করার জন্য দায়ী৷

রমেশ থিয়াগরাজন সান ফ্রান্সিসকো ভিত্তিক একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি ফলিত বিজ্ঞানে ব্যাচেলর অফ সায়েন্স এবং সাইবার সিকিউরিটিতে স্নাতকোত্তর করেছেন। তিনি ক্লাউড মাইগ্রেশন, ক্লাউড সিকিউরিটি, কমপ্লায়েন্স এবং রিস্ক ম্যানেজমেন্টে বিশেষজ্ঞ। কাজের বাইরে, তিনি একজন উত্সাহী মালী, এবং রিয়েল এস্টেট এবং বাড়ির উন্নতি প্রকল্পগুলিতে আগ্রহী।

অমিত গুপ্ত AWS-এর একজন এআই সার্ভিসেস সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি স্কেলে ভাল আর্কিটেক্টেড মেশিন লার্নিং সমাধানগুলির সাথে গ্রাহকদের সক্ষম করার বিষয়ে উত্সাহী।

টিম মার্ফy হল AWS-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট, ব্যবসায়িক ক্লাউড কেন্দ্রিক সমাধান তৈরি করার জন্য এন্টারপ্রাইজ আর্থিক পরিষেবা গ্রাহকদের সাথে কাজ করে৷ তিনি স্টার্টআপ, অলাভজনক, বাণিজ্যিক উদ্যোগ এবং সরকারী সংস্থাগুলির সাথে কাজ করে গত এক দশক কাটিয়েছেন, পরিকাঠামো মোতায়েন করেছেন। তার অবসর সময়ে যখন সে প্রযুক্তির সাথে খাপ খায় না, আপনি সম্ভবত তাকে পৃথিবীর দূরবর্তী অঞ্চলে পাহাড়ে হাইকিং, সার্ফিং তরঙ্গ বা একটি নতুন শহরের মধ্যে দিয়ে বাইক চালাতে পাবেন।

Nate Bachmeier একজন AWS সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট যে যাযাবরভাবে নিউ ইয়র্ক অন্বেষণ করে, এক সময়ে একটি ক্লাউড ইন্টিগ্রেশন। তিনি মাইগ্রেশন এবং অ্যাপ্লিকেশন আধুনিকীকরণে বিশেষজ্ঞ। এটি ছাড়াও, ন্যাট একজন পূর্ণকালীন ছাত্র এবং তার দুটি সন্তান রয়েছে।

জেসি-লি ফ্রাই AWS-এ কম্পিউটার ভিশনের উপর ফোকাস সহ একজন Snr AIML বিশেষজ্ঞ। তিনি প্রতিষ্ঠানগুলিকে মেশিন লার্নিং এবং AI-এর সাহায্য করে প্রতারণার বিরুদ্ধে লড়াই করতে এবং তাদের গ্রাহকদের পক্ষে উদ্ভাবন চালাতে। কাজের বাইরে, তিনি তার পরিবারের সাথে সময় কাটাতে, ভ্রমণ করতে এবং দায়িত্বশীল এআই সম্পর্কে সমস্ত কিছু পড়তে উপভোগ করেন।