为何选择 Amazon Rekognition Face Liveness？
Amazon Rekognition Face Liveness 可以验证只有真实用户（而不是使用欺诈手段的虚假行为者）可以访问您的服务。 Amazon Rekognition Face Liveness 可以分析自拍短视频，以检测呈现给相机的欺骗行为（例如打印的照片、数字照片、数字视频或 3D 面具）以及绕过相机的欺诈行为（例如预先录制或深度伪造的视频）。Face Liveness 是一项完全托管的功能，可以轻松添加到在大多数带有前置摄像头的设备上运行的 React Web、原生 iOS 和原生 Android 应用程序中。无需基础设施管理、特定于硬件的实施或机器学习专业知识。该功能会根据需求自动纵向扩展或缩减，您只需为所进行的人脸活动检查付费。
使用案例
功能
| 安全性高 | 演示攻击检测 | 检测呈现给摄像头的欺骗性攻击，例如打印的 2D 照片、2D 剪裁的纸质面具以及数字屏幕上的高分辨率照片或视频。 |
绕过攻击检测 |
检测绕过摄像头的欺骗性攻击，例如直接投入视频捕获子系统的预先录制、合成和深度伪造的视频。 | |
3D 面具攻击检测 |
检测使用由硅胶、乳胶、塑料、布料等制成的 3D 面具进行的欺骗性攻击。 | |
可配置置信度分数 |
根据您的使用案例提供介于 0 到 100 之间的可调安全级别的置信度分数。 | |
| 降低用户摩擦 | 近乎被动的用户操作 |
需要将脸部移动到用户设备屏幕上呈现的椭圆形这样的简单动作，类似于自拍视频。 |
快速验证 |
实时分析用户自拍视频，以最大限度地减少端到端延迟，并在几秒钟内提供结果。 | |
用户指导和反馈 |
提供屏幕说明和上下文指导，帮助最终用户快速完成活动性检查。 | |
无障碍合规性 |
Face Liveness 用户挑战中显示的彩色屏幕遵守《网页内容无障碍浏览指引（WCAG）2.1》，最大限度地减少对照片敏感用户的影响。 | |
| 轻松集成 | 多平台支持 |
集成到适用于网络（React）和移动设备（原生 iOS 和原生 Android）的 AWS Amplify 软件开发工具包中。无需实施特定的硬件。 |
预建的用户界面（UI）组件 |
提供预建的用户界面，可快速将 Face Liveness 集成到您的应用程序中。 | |
优化的视频捕捉和流式传输 |
将自拍视频大小降低到 1 MB 以下，以实现高效的数据传输。 | |
带质量检查的自拍相框 |
提供高质量的自拍相框，用于面部匹配或年龄估算。 | |
| 易于管理 | 完全托管 |
无需在其本地或托管基础架构中部署或管理活动性软件。 |
审计图像 |
最多返回到四个相框以用于手动检查或审计跟踪。 | |
按使用量付费并自动扩展 |
按每次活动性检查付费，自动纵向扩展到每天数百万次活动性检查。 | |
开源设备软件开发工具包 |
AWS Amplify 软件开发工具包具有完全的透明度和可见性。 | |
客户
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Software Colombia
Software Colombia 是一家总部位于哥伦比亚波哥大的顶级软件开发公司，在全球提供尖端技术解决方案。
AWS 身份验证及其全新的 Amazon Rekognition Face Liveness 帮助我们的新 eLogic 生物识别解决方案将欺诈和风险降低了 95％，同时使我们的产品更具包容性和可访问性。
Software Colombia 首席执行官 Alex Chacón