Ускорьте свои проекты проверки личности с помощью примеров реализации AWS Amplify и Amazon Rekognition.

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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. DynamoDB хранит идентификаторы лиц (face-id), URI пути S3 и уникальные идентификаторы (например, идентификационный номер сотрудника) для каждого face-id. Amazon S3 хранит все изображения лиц.
5. 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:

1. Пользователь делает селфи-изображение.
2. Выполняется проверка качества селфи-изображения.
   Внимание: После этого шага также можно выполнить проверку обнаружения живости. Для получения более подробной информации, пожалуйста, прочитайте это Блог.
3. 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, поисковикикачества 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:

1. Создать учетную запись AWS.
2. Установить Интерфейс командной строки AWS (AWS CLI) версии 2 на локальном компьютере. Инструкции см. Установка или обновление последней версии интерфейса командной строки AWS.
3. Настройте интерфейс командной строки AWS.
4. Установите Node.js на вашей локальной машине.
5. Клонируйте образец репозитория на свой локальный компьютер:

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

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.

  Н. Вирджиния (us-east-1)

  Орегон (us-west-2)

Выполните следующие шаги на локальном компьютере, чтобы развернуть интерфейсное приложение:

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

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:

1. Откройте URL-адрес, предоставленный Amplify.
2. Выберите Зарегистрируйтесь
3. Включите камеру и сделайте снимок лица.
4. Введите имя пользователя и данные.
5. Выберите Подписаться для регистрации вашей учетной записи.

Аутентифицировать возвращающегося пользователя

После регистрации вы входите в систему, используя идентификатор лица в качестве механизма аутентификации.

1. Откройте URL-адрес, предоставленный Amplify.
2. Захватите свой идентификатор лица.
3. Введите свой идентификатор пользователя.
4. 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:

1. Откройте URL-адрес, предоставленный Amplify.
2. Выберите Зарегистрируйтесь с идентификатором
3. Включите камеру и сделайте снимок лица.
4. Перетащите свое удостоверение личности
5. 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.