[ad_1]
La pandemia global de COVID-19 ha acelerado la necesidad de verificar e incorporar usuarios en línea en múltiples industrias, como servicios financieros, seguros y atención médica. Cuando se trata de la experiencia del usuario, es crucial proporcionar una transacción fluida mientras se mantiene un alto nivel de verificación de identidad. La pregunta es ¿cómo se verifica a las personas reales en el mundo digital?
Amazon Rekognition ofrece análisis de verificación de identidad y reconocimiento facial preentrenados para sus aplicaciones en línea, como banca, beneficios, comercio electrónico y más.
En esta publicación, presentaremos el patrón de diseño ID + Selfie para la verificación de identidad y el código de muestra que puede usar para crear su propio punto final REST de verificación de identidad. Este es un patrón de diseño común que puede incorporar en soluciones existentes o nuevas que requieren verificación de identidad basada en el rostro. El usuario presenta algún tipo de identificación como licencia de conducir o pasaporte. Luego, el usuario se toma una selfie en tiempo real con la aplicación. Luego comparamos la cara del documento con la selfie en tiempo real capturada en su dispositivo.
La API CompareFaces de Amazon Rekognition
El núcleo del patrón de diseño «ID + Selfie» es la comparación de la cara en la selfie con la cara en el documento de identidad. Para ello utilizamos el Amazon Rekognition CompareFaces
API. La API compara un rostro en la imagen de entrada de origen con uno o más rostros detectados en la imagen de entrada de destino. En el siguiente ejemplo, comparamos una licencia de conducir de muestra (izquierda) con una selfie (derecha).
fuente | objetivo |
![]() |
![]() |
El siguiente es un ejemplo del código API:
Se devuelven varios valores en la respuesta de la API de CompareFaces. Nos enfocamos en esos Similarity
valor devuelto en FaceMatches
para verificar si la selfie coincide con la identificación dada.
Comprensión de los parámetros de ajuste más importantes
SimilarityThreshold
se establece en 80 % de forma predeterminada y solo devuelve resultados con una puntuación de similitud de al menos 80 %. Ajuste el valor especificando el SimilarityThreshold
Parámetro.
QualityFilter
es un parámetro de entrada para filtrar las caras detectadas que no cumplen con una barra de calidad requerida. La barra de calidad se basa en una variedad de casos de uso comunes. Usar QualityFilter
para especificar la barra de calidad por especificación LOW
, MEDIUM
o HIGH
. Si no desea filtrar rostros de mala calidad, especifique NONE
. El valor predeterminado es NONE
.
descripción general de la solución
Puede crear una API «ID + Selfie» para la verificación de identidad digital proporcionando los siguientes componentes:
- Una API REST con un método POST que nos permite publicar la selfie e identificar la carga útil y devolver una respuesta, en este caso, la puntuación de similitud.
- Una función para recibir la carga útil, convertir las imágenes al formato correcto y llamar a Amazon Rekognition
compare_faces
API.
Implementamos Amazon API Gateway para la funcionalidad de la API REST y AWS Lambda para la función.
El siguiente diagrama ilustra la arquitectura y el flujo de trabajo de la solución.
El flujo de trabajo incluye los siguientes pasos:
- El usuario carga el documento de identificación requerido y una selfie.
- El cliente envía el documento de identificación y la selfie al punto final REST.
- El extremo REST devuelve una puntuación de similitud al cliente.
- Se lleva a cabo una evaluación a través de la lógica de negocios en su aplicación. Por ejemplo, si la puntuación de similitud es inferior al 80 %, la comprobación de identidad digital falla; de lo contrario, pasa la verificación de identidad digital.
- El cliente envía el estado al usuario.
código lambda
La función Lambda convierte la carga útil entrante de Base64 en bytes para cada imagen y luego envía el origen (selfie) y el destino (identificación) a Amazon Rekognition. compare_faces
API y devuelve la puntuación de similitud obtenida en el cuerpo de la respuesta API. Ver el siguiente código:
Implementar el proyecto
Este proyecto se puede implementar a través de ejemplos de AWS con el kit de desarrollo de la nube de AWS (AWS CDK). Puede clonar el repositorio y utilizar el siguiente proceso de CDK de AWS para implementarlo en su cuenta de AWS.
- Configure un usuario que tenga permisos para implementar mediante programación los recursos de la solución a través del CDK de AWS.
- Configure la interfaz de línea de comandos de AWS (AWS CLI). Para obtener instrucciones, consulte Configuración de la CLI de AWS.
- Si utiliza AWS CDK por primera vez, cumpla con los requisitos previos enumerados en Trabajar con AWS CDK en Python.
- Clona el repositorio de GitHub.
- Crear el entorno virtual. El comando que use depende de su sistema operativo:
- Si está utilizando Windows, ejecute el siguiente comando en la ventana de su terminal desde la fuente del repositorio clonado:
- Si está utilizando Mac o Linux, ejecute el siguiente comando en la ventana de su terminal desde la fuente del repositorio clonado:
- Después de activar el entorno virtual, instale las dependencias predeterminadas de la aplicación:
- Con la configuración del entorno y el cumplimiento de los requisitos, podemos emitir el comando de implementación de AWS CDK para implementar este proyecto en AWS:
Hacer llamadas a la API
Necesitamos enviar la carga útil al punto final REST en formato base64. Usamos un archivo de Python para realizar la llamada a la API, lo que nos permite abrir los archivos de origen y de destino, convertirlos a base64 y enviar la carga útil a la puerta de enlace de la API. Este código está disponible en el repositorio.
Tenga en cuenta que el SOURCE
y TARGET
Las ubicaciones de los archivos están en su sistema de archivos local y la URL es la URL de API Gateway generada durante la creación del proyecto.
Limpiar
Utilizamos AWS CDK para crear este proyecto, de modo que podamos abrir nuestro proyecto localmente y emitir el siguiente comando de AWS CDK para limpiar los recursos:
Conclusión
Ahí lo tienes, el patrón de diseño ID + Selfie con una API simple que puedes integrar en tu aplicación para realizar la verificación de identidad digital. En la próxima publicación de nuestra serie, ampliaremos este patrón extrayendo texto del documento de identidad y revisando una colección de rostros para evitar duplicados.
Para obtener más información, consulte la Guía para desarrolladores de Amazon Rekognition para reconocer y analizar rostros.
Sobre los autores
mike ames es el Arquitecto principal de soluciones de IA/ML aplicadas en AWS. Ayuda a las empresas a implementar servicios de inteligencia artificial y aprendizaje automático para combatir el fraude, el desperdicio y el abuso. En su tiempo libre se le puede encontrar practicando ciclismo de montaña, kickboxing o tocando la guitarra en una banda de metal de los 90.
noah donaldson es un arquitecto de soluciones en AWS que apoya a las organizaciones financieras federales. Le apasiona la tecnología AI/ML que puede reducir los procesos manuales, mejorar la experiencia del cliente y ayudar a resolver problemas interesantes. Fuera del trabajo, disfruta pasar tiempo con su hijo en el hielo, jugar al hockey, cazar con su hija mayor y jugar al baloncesto con su hija menor.
[ad_2]