Апостол позволяет смягчить мошеннические атаки и свести к минимуму трудности при регистрации законных клиентов за счет оптимизированного процесса проверки личности. Это может привести к повышению доверия и безопасности клиентов. Ключевые возможности этого решения включают в себя:
- Зарегистрируйте нового пользователя с помощью селфи
- Зарегистрируйте нового пользователя после сопоставления лица с удостоверением личности и извлечения данных удостоверения личности
- Аутентифицировать возвращающегося пользователя
Amazon Rekognition предлагает предварительно обученные распознавания лиц возможности, которые вы можете быстро добавить к своим рабочим процессам регистрации и аутентификации пользователей для проверки личности зарегистрированных пользователей в Интернете. Для использования этой услуги не требуется никаких знаний в области машинного обучения (ML).
В предыдущей после, мы описали типичный рабочий процесс проверки личности и показали, как создать решение для проверки личности с помощью различных API-интерфейсов Amazon Rekognition. В этом посте мы добавили пользовательский интерфейс аутентификации на основе идентификации по лицу, чтобы продемонстрировать комплексное решение для проверки личности. Мы предоставляем полный образец реализации в нашем Репозиторий GitHub.
Обзор решения
В следующей эталонной архитектуре показано, как можно использовать Amazon Rekognition вместе с другими сервисами AWS для реализации проверки личности.
В архитектуру входят следующие компоненты:
- Пользователи получают доступ к внешнему веб-порталу, размещенному в АМС Усиление Amplify — это комплексное решение, которое позволяет внешним веб-разработчикам создавать и развертывать безопасные, масштабируемые полностековые приложения.
- Приложения вызывают Шлюз API Amazon направлять запросы на правильный AWS Lambda функции в зависимости от пользовательского потока. В этом решении есть четыре основных действия: аутентификация, регистрация, регистрация с помощью удостоверения личности и обновление.
- Шлюз API использует сервисную интеграцию для запуска Шаговые функции AWS экспресс-конечный автомат, соответствующий конкретной конечной точке, вызываемой из шлюза API. На каждом этапе лямбда-функции отвечают за инициирование правильного набора вызовов в и из Amazon DynamoDB и Простой сервис хранения Amazon (Amazon S3) вместе с соответствующими API-интерфейсами Amazon Rekognition.
- DynamoDB хранит идентификаторы лиц (
face-id
), URI пути S3 и уникальные идентификаторы (например, идентификационный номер сотрудника) для каждогоface-id
. Amazon S3 хранит все изображения лиц. - Последним важным компонентом решения является Amazon Rekognition. Каждый поток (аутентификация, регистрация, регистрация с помощью удостоверения личности и обновление) вызывает разные API Amazon Rekognition в зависимости от задачи.
Перед развертыванием решения важно знать следующие концепции и описания API:
- Коллекции – Amazon Rekognition хранит информацию об обнаруженных лицах в контейнерах на стороне сервера, известных как Коллекции. Вы можете использовать информацию о лицах, хранящуюся в коллекции, для поиска известных лиц на изображениях, сохраненных видео и потоковом видео. Вы можете использовать коллекции в различных сценариях. Например, вы можете создать коллекцию лиц для хранения отсканированных изображений бейджей, используя ИндексFaces Когда сотрудник входит в здание, изображение его лица может быть захвачено и отправлено в ПоискЛицПоИзображению операция. Если сопоставление лица дает достаточно высокий показатель сходства (скажем, 99%), вы можете аутентифицировать сотрудника.
- API обнаружения лиц – Этот API обнаруживает лица на изображении, предоставленном в качестве входных данных, и возвращает информацию о лицах. В рабочем процессе регистрации пользователя эта операция может помочь вам просматривать изображения перед переходом к следующему шагу. Например, вы можете проверить, содержит ли фотография лицо, правильно ли ориентирован идентифицированный человек и не носит ли он средства блокировки лица, например солнцезащитные очки или кепку.
- API-интерфейс IndexFaces – Этот API обнаруживает лица на входном изображении и добавляет их в указанную коллекцию. Эта операция используется для добавления экранированного изображения в коллекцию для будущих запросов.
- API SearchFacesByImage – Для заданного входного изображения API сначала обнаруживает самое большое лицо на изображении, а затем ищет в указанной коллекции совпадающие лица. Операция сравнивает элементы входного лица с элементами лица в указанном наборе.
- API сравнения лиц – Этот API сравнивает лицо на исходном входном изображении с каждым из 100 самых больших лиц, обнаруженных на целевом входном изображении. Если исходное изображение содержит несколько лиц, служба определяет самое большое лицо и сравнивает его с каждым лицом, обнаруженным на целевом изображении. В нашем случае мы ожидаем, что исходное и целевое изображения будут содержать одно лицо.
- API удаления лиц – Этот API удаляет лица из коллекции. Вы указываете идентификатор коллекции и массив идентификаторов лиц, которые необходимо удалить.
Рабочие процессы
Решение предоставляет образец рабочих процессов для включения регистрации пользователей, проверки подлинности и обновления образа профиля пользователя. В этом разделе мы подробно описываем каждый рабочий процесс.
Зарегистрируйте нового пользователя, используя селфи лица
На следующем рисунке показан рабочий процесс регистрации нового пользователя. Типичные шаги в этом процессе:
- Пользователь делает селфи-изображение.
- Выполняется проверка качества селфи-изображения.
Внимание: После этого шага также можно выполнить проверку обнаружения живости. Для получения более подробной информации, пожалуйста, прочитайте это Блог. - Селфи сверяется с базой данных существующих лиц пользователей.
На следующем изображении показан рабочий процесс Step Functions для регистрации нового пользователя.
В этом рабочем процессе вызываются три функции: обнаруживать лица, поисковикии указательные лица, обнаруживать лица функция вызывает Amazon Rekognition DetectFaces
API для определения того, обнаружено ли лицо на изображении и можно ли его использовать. Некоторые из проверок качества включают в себя определение того, что на изображении присутствует только одно лицо, проверка того, что лицо не закрыто солнцезащитными очками или шляпой, и подтверждение того, что лицо не повернуто с помощью поза измерение. Если изображение проходит проверку качества, поисковики Функция ищет существующее совпадение лица в коллекциях Amazon Rekognition, подтверждая Порог FaceMatch показатель уверенности соответствует вашей пороговой цели. Для получения дополнительной информации см. Использование порогов сходства для сопоставления лиц. Если изображения лица нет в коллекциях, указательные лица вызывается для индексации лица в коллекциях. Метаданные изображений лиц хранятся в таблице DynamoDB, а изображения лиц хранятся в корзине S3.
Если регистрация нового пользователя прошла успешно, информация об атрибуте изображения лица добавляется в DynamoDB. Вы можете настроить поток в соответствии с бизнес-процессом. Он часто содержит некоторые или все шаги, представленные на предыдущей диаграмме. Вы можете выполнить все шаги синхронно (дождитесь завершения одного шага, прежде чем переходить к следующему). Кроме того, вы можете выполнить некоторые шаги асинхронно (не дожидаясь завершения этого шага), чтобы ускорить процесс регистрации пользователей и улучшить качество обслуживания клиентов. Если шаги не увенчались успехом, необходимо откатить регистрацию пользователя.
Зарегистрируйте нового пользователя после совпадения лица с удостоверением личности с извлечением данных удостоверения личности
Помимо регистрации пользователя с изображением, этот рабочий процесс позволяет пользователям регистрироваться с помощью удостоверения личности, такого как водительские права. Действия по регистрации нового пользователя с помощью ID-карты аналогичны действиям по регистрации нового пользователя.
На следующем изображении показан рабочий процесс Step Functions для регистрации нового пользователя с идентификатором.
В этом рабочем процессе вызываются четыре функции: обнаруживать лица, поисковики, указательные лица и сравнение лиц. Последовательность операций в этом рабочем процессе аналогична рабочему процессу регистрации пользователя с добавлением сравнение лиц. После проверки качества селфи-изображения и отсутствия изображения лица в коллекции сравнение лиц Функция вызывается для проверки соответствия изображения селфи изображению лица на удостоверении личности. Если изображения совпадают, соответствующие свойства извлекаются из удостоверения личности. Вы можете извлечь пары ключ-значение из документов, удостоверяющих личность, с помощью только что запущенного Амазонка Текст AnalyzeID
API (для регионов США) или Amazon Rekognition DetectText
API (регионы за пределами США и языки, отличные от английского). Извлеченные свойства из удостоверения личности объединяются, и лицо пользователя индексируется в коллекции с помощью указательные лица функции.
Метаданные изображений лиц хранятся в таблице DynamoDB, а изображения лиц хранятся в корзине S3.
Если изображения не совпадают или обнаружена повторяющаяся регистрация, пользователь получает ошибку входа в систему. Ошибки входа можно зарегистрировать с помощью Amazon CloudWatch событие, и действия могут быть инициированы с помощью Amazon Простая служба уведомлений (Amazon SNS) для уведомления операций безопасности для мониторинга и отслеживания неудачных входов в систему. Для получения дополнительной информации см. Мониторинг тем Amazon SNS с помощью CloudWatch.
Аутентифицировать возвращающегося пользователя
Другой распространенный поток — существующий или возвращающийся логин пользователя. В этом потоке выполняется сверка лица пользователя (селфи) с ранее зарегистрированным лицом. Типичные шаги в этом процессе включают захват лица пользователя (селфи), проверку качества изображения селфи, а также поиск и сравнение селфи с базой данных лиц. На следующей диаграмме показан возможный поток.
На следующем изображении показан рабочий процесс аутентификации существующего пользователя.
Этот рабочий процесс Step Function вызывает три функции: обнаруживать лица, сравнение лиц и поисковики, После обнаруживать лица функция проверяет правильность захваченного изображения лица, сравнение лиц Функция проверяет ссылку в таблице DynamoDB на наличие изображения лица в корзине S3, которое соответствует существующему пользователю. Если совпадение найдено, пользователь проходит аутентификацию успешно. Если совпадение не найдено, вызывается функция search-faces для поиска изображения лица в коллекциях. Пользователь проверяется, и процесс аутентификации завершается, если его изображение лица существует в коллекциях. В противном случае доступ пользователя будет запрещен.
Предпосылки
Перед тем, как начать, выполните следующие предварительные условия:
- Создать учетную запись AWS.
- Установить Интерфейс командной строки AWS (AWS CLI) версии 2 на локальном компьютере. Инструкции см. Установка или обновление последней версии интерфейса командной строки AWS.
- Настройте интерфейс командной строки AWS.
- Установите Node.js на вашей локальной машине.
- Клонируйте образец репозитория на свой локальный компьютер:
Разверните решение
Выберите подходящий стек CloudFormation, чтобы предоставить решение в вашей учетной записи AWS в предпочитаемом вами регионе. Это решение развертывает шлюз API, интегрированный с Step Functions и API Amazon Rekognition, для запуска рабочих процессов проверки личности.
При нажатии на одну из следующих кнопок запуска решение будет загружено в вашу учетную запись AWS в определенном регионе.
Выполните следующие шаги на локальном компьютере, чтобы развернуть интерфейсное приложение:
Вызов веб-интерфейса
Веб-портал развернут с помощью Amplify. В консоли Amplify найдите среду размещенного веб-приложения и URL-адрес. Скопируйте URL-адрес и откройте его из браузера.
Зарегистрируйте нового пользователя, используя селфи лица
Зарегистрируйтесь как пользователь, выполнив следующие действия:
- Откройте URL-адрес, предоставленный Amplify.
- Выберите Зарегистрируйтесь
- Включите камеру и сделайте снимок лица.
- Введите имя пользователя и данные.
- Выберите Подписаться для регистрации вашей учетной записи.
Аутентифицировать возвращающегося пользователя
После регистрации вы входите в систему, используя идентификатор лица в качестве механизма аутентификации.
- Откройте URL-адрес, предоставленный Amplify.
- Захватите свой идентификатор лица.
- Введите свой идентификатор пользователя.
- Выберите Логин.
Вы получите сообщение «Вход выполнен успешно» после того, как ваш идентификатор лица будет подтвержден регистрационным изображением.
Зарегистрируйте нового пользователя после совпадения лица с удостоверением личности с извлечением данных удостоверения личности
Чтобы проверить регистрацию пользователя с идентификатором, выполните следующие действия:
- Откройте URL-адрес, предоставленный Amplify.
- Выберите Зарегистрируйтесь с идентификатором
- Включите камеру и сделайте снимок лица.
- Перетащите свое удостоверение личности
- Выберите Зарегистрируйтесь.
На следующем снимке экрана показан пример. Приложение поддерживает изображения удостоверений личности размером до 256 КБ.
Вы получаете сообщение «Успешно зарегистрированный пользователь».
Убирать
Чтобы предотвратить накопление дополнительных расходов в вашей учетной записи AWS, удалите предоставленные ресурсы, перейдя в консоль AWS CloudFormation и удалив Riv-Prod
стек.
Удаление стека не удаляет созданный вами сегмент S3. В этом сегменте хранятся все изображения лиц. Если вы хотите удалить корзину S3, перейдите в консоль Amazon S3, очистите корзину, а затем подтвердите, что хотите удалить ее навсегда.
Заключение
Amazon Rekognition упрощает добавление анализа изображений в ваши приложения для проверки личности с помощью проверенной, масштабируемой технологии глубокого обучения, для использования которой не требуются знания в области машинного обучения. Amazon Rekognition обеспечивает обнаружение и сравнение лиц возможности. С комбинацией Обнаружить лица, СравнитьЛица, ИндексFaces, ПоискЛицПоИзображению, Детекттекст и АнализИД, вы можете реализовать общие процессы для регистрации новых пользователей и входа существующих пользователей.
Коллекции Amazon Rekognition позволяют хранить информацию об обнаруженных лицах в контейнерах на стороне сервера. Затем вы можете использовать информацию о лицах, хранящуюся в коллекции, для поиска известных лиц на изображениях. При использовании коллекций вам не нужно сохранять исходные фотографии после индексации лиц в коллекции. Коллекции Amazon Rekognition не сохраняют фактические изображения. Вместо этого базовый алгоритм обнаружения обнаруживает лица на входном изображении, извлекает черты лица в вектор признаков для каждого лица и сохраняет его в коллекции.
Чтобы начать свой путь к проверке личности, посетите Подтверждение личности с помощью Amazon Rekognition.
Об авторах
Винит Качаваха является архитектором решений в AWS с опытом работы в области машинного обучения. Он отвечает за помощь клиентам в разработке масштабируемых, безопасных и экономичных рабочих нагрузок на AWS.
Рамеш Тиагараджан является старшим архитектором решений из Сан-Франциско. Он имеет степень бакалавра прикладных наук и степень магистра кибербезопасности. Он специализируется на облачной миграции, облачной безопасности, соблюдении нормативных требований и управлении рисками. Вне работы он страстный садовник и проявляет большой интерес к проектам в области недвижимости и благоустройства дома.
Амит Гупта является архитектором решений для AI-сервисов в AWS. Он страстно желает предоставить клиентам масштабные решения для машинного обучения с хорошо продуманной архитектурой.
Тим МерфЯ — старший архитектор решений для AWS, работающий с корпоративными клиентами, предоставляющими финансовые услуги, над созданием бизнес-решений, ориентированных на облако. Он провел последнее десятилетие, работая со стартапами, некоммерческими организациями, коммерческими предприятиями и государственными учреждениями, развертывая инфраструктуру в масштабе. В свободное время, когда он не возится с технологиями, вы, скорее всего, найдете его в отдаленных уголках земли, путешествующих пешком по горам, занимающихся серфингом на волнах или катающихся на велосипеде по новому городу.
Нейт Бахмайер является старшим архитектором решений AWS, который кочует по Нью-Йорку, внедряя одну облачную интеграцию за другой. Он специализируется на переносе и модернизации приложений. Кроме того, Нейт учится на дневном отделении и имеет двоих детей.
Джесси-Ли Фрай — старший специалист AIML, специализирующийся на компьютерном зрении в AWS. Она помогает организациям использовать машинное обучение и искусственный интеллект для борьбы с мошенничеством и внедрения инноваций от имени своих клиентов. Вне работы она любит проводить время со своей семьей, путешествовать и читать все об ответственном искусственном интеллекте.
- AI
- ай искусство
- генератор искусств ай
- искусственный интеллект
- Апостол
- искусственный интеллект
- сертификация искусственного интеллекта
- искусственный интеллект в банковском деле
- робот с искусственным интеллектом
- роботы с искусственным интеллектом
- программное обеспечение искусственного интеллекта
- Машинное обучение AWS
- блокчейн
- конференция по блокчейну
- Coingenius
- разговорный искусственный интеллект
- криптоконференция ИИ
- дал-и
- глубокое обучение
- google ai
- обучение с помощью машины
- Платон
- Платон Ай
- Платон Интеллектуальные данные
- Платон игра
- ПлатонДанные
- платогейминг
- масштаб ай
- синтаксис
- зефирнет