首页 » 亚马逊云科技解决方案 » 机器学习 » 活体检测框架
活体检测框架
此亚马逊云科技解决方案有何用途 ？
活体检测框架可帮助您通过可扩展的架构在应用程序中部署活体检测机制，从而解决用于身份验证的人脸识别漏洞。它包含一组用于处理和验证活体挑战的 API，此外还提供了两个不同类型的挑战以作为参考实施。鼻部挑战会提示用户将面容放在图像中央的椭圆形区域，然后将鼻部移动到某个目标点。第二个挑战会提示用户重现某个姿势。
方案优势
遏制假冒攻击
通过利用某种形式的活体检测来增强人脸识别系统，从而解决假冒攻击漏洞。
扩展和自定义
扩展此框架以实施自己的活体挑战和活体检测算法。对提供的两种挑战进行自定义，以提供更好的假冒攻击保护。
示例 Web 应用程序
活体检测框架包含一个与所提供的 API 完全集成的示例 Web 应用程序。以此为参考创建适合自己业务需求的前端。
亚马逊云科技解决方案概述
下图（可单击放大查看）展示了活体检测框架使用 Amazon Rekognition 检测验证挑战所需的面部细节。此架构由一个前端 Web 应用程序和一个无服务器后端，以及由前端调用的若干 API 组成。
用户可在其客户端设备上访问此示例 Web 应用程序并与其相机进行交互，从而完成所有活体挑战说明。在获取用户图像（帧）后，此 Web 应用程序会调用 Amazon 云中的活体检测框架 API。
如果使用 GitHub 上的示例代码部署此指南，将在 Amazon 云中构建以下环境。
架构图
代码部署以下基础设施：
- 一个用于将此 Web 应用程序部署到客户端设备的 Amazon CloudFront 分配。
- 一个用于托管示例 Web 应用程序文件（HTML、JavaScript 和 CSS）的 Amazon S3 源存储桶。
- 用于公开将由客户端设备调用的 REST/HTTP API 端点的 Amazon API Gateway。
- 一个用于处理 API 请求的 Amazon Lambda 函数。所有活体检测逻辑都在此函数中运行。
- 一个用于存储每个用户的挑战尝试相关信息的 Amazon DynamoDB 表，例如用户 ID、时间戳、挑战相关参数。
- 一个用于存放由客户端设备抓取并通过 API 上传的用户图像的 Amazon S3 对象存储桶。
- 用于识别图像中的人脸及其位置和标志（例如眼部、鼻部、嘴部）的 Amazon Rekognition。
- 用于存储令牌签名所用密钥的 Amazon Secrets Manager。
- 用于提供 API 调用的用户访问控制的 Amazon Cognito 用户池。
