Верификация по лицу 1:1 и идентификация по лицу 1:N
Верификация лица 1:1
Сопоставляет селфи с единственной идентификационной фотографией с точностью 99,99%, идеально подходящей для безопасной биометрической аутентификации.
1:N Идентификация лиц
Сканирует обширные базы данных для идентификации лиц 1:N, идеально подходит для выявления мошенничества или распознавания VIP-персон.
Биометрия лица используется в процессе KYC для сравнения фотографий selfie с фотографиями из документов и подтверждения присутствия пользователя в биометрических списках "блокировки" и "безопасности".
Алгоритмы распознавания лиц Oz Forensics позволяют
Определите и выделите лучший кадр из видео.
Сравните лицо с фотографии с лицом из удостоверения личности.
Выполните поиск в биометрической базе данных.
Примеры использования
Повысьте уровень безопасности и упростите проверку личности
Закажите демонстрацию
Готовы повысить уровень безопасности без особых усилий?
Сертификация в сфере предотвращения биометрического мошенничества
Наши сертификаты гарантируют 100-процентную точность при проверке личности. Узнайте, почему нам доверяют лучшие
Что такое Oz Biometry и как работает система распознавания лиц?
Oz Biometry — это технология сопоставления лиц, разработанная компанией Oz Forensics, которая позволяет подтвердить, что на двух или более изображениях запечатлен один и тот же человек. Она преобразует каждое лицо в математическое представление, сравнивает их и выдает показатель схожести от 0 (не совпадение) до 1 (или 100 %, полное совпадение). Система поддерживает как верификацию 1:1 (например, является ли человек на этом селфи тем же, что и на этой фотографии из удостоверения личности), так и идентификацию 1:N (встречается ли это лицо где-либо в наборе данных?). Система сопоставления лиц Oz продемонстрировала точность 99,99 % в тесте NIST FRVT.
В чём заключается разница между верификацией «1:1» и идентификацией «1:N»?
Верификация 1:1 заключается в сравнении одного лица с другим для ответа на вопрос «Это один и тот же человек?», классическим примером чего является сопоставление селфи, сделанного в режиме реального времени, с фотографией в документе, удостоверяющем личность, во время процедуры регистрации. Идентификация 1:N заключается в сравнении одного лица со множеством лиц в базе данных для ответа на вопрос «Кто это, или находится ли этот человек в списке?», что используется для проверки по спискам наблюдения и выявления дубликатов личностей. Oz Biometry поддерживает как верификацию 1:1, так и 1:N.
Насколько точна система распознавания лиц в Oz?
Компания Oz Biometry продемонстрировала точность на уровне 99,99 % в тесте NIST FRVT — наиболее авторитетном независимом тесте по распознаванию лиц, в ходе которого алгоритмы проверяются на закрытых наборах данных, с которыми поставщики никогда не сталкиваются. Модель обучена на базе более 4,5 миллионов уникальных лиц, представляющих различные этнические группы, и использует дополнительные атрибуты для обеспечения стабильных результатов в реальных условиях. Данные о точности предоставляются NIST, а не являются самооценкой компании, что имеет первостепенное значение для покупателей, оценивающих системы сопоставления лиц.
Что такое NIST FRVT и почему это важно для сопоставления лиц?
NIST FRVT (Face Recognition Vendor Test) — это независимый тест, проводимый Национальным институтом стандартов и технологий США, в ходе которого оцениваются алгоритмы распознавания лиц как для верификации 1:1, так и для идентификации 1:N. Это важно, поскольку тест проводится на закрытых наборах данных типа «черный ящик», к которым поставщики не имеют доступа и на которых они не могут проводить обучение, поэтому результаты невозможно подтасовать, что делает его наиболее достоверным показателем точности в отрасли. Компания Oz Biometry достигла точности 99,99 % в тесте NIST FRVT, благодаря чему ей доверяют банки и государственные учреждения.
Может ли Oz сопоставить селфи с фотографией из удостоверения личности или паспорта?
Да, сопоставление селфи, сделанного в режиме реального времени, с фотографией в удостоверении личности или паспорте — это основной сценарий использования Oz Biometry в формате «1:1», и именно он лежит в основе удаленной процедуры KYC-регистрации. Система распознавания лиц Oz разработана для работы с повернутыми, сжатыми или низкокачественными изображениями документов (такими, как фотографии паспорта, сделанные на телефон), а также с селфи, снятыми при неравномерном освещении. Она выдает оценку схожести, которую вы сравниваете со своим пороговым значением, чтобы принять или отклонить совпадение.
Работает ли функция распознавания лиц с фотографиями низкого качества или с перевернутыми фотографиями из удостоверений личности?
Да. Детектор лиц от Oz Biometry специально разработан для работы с неидеальными изображениями из удостоверений личности: повернутыми сканами паспортов, артефактами сжатия, фотографиями документов с низким разрешением, а также селфи, снятыми при плохом освещении. Такая устойчивость важна, поскольку эталонная фотография в удостоверении личности часто делается в условиях, сильно отличающихся от условий съемки селфи на телефон в реальном времени, и простые алгоритмы сопоставления теряют точность, когда эти два изображения не совпадают. Oz использует дополнительные атрибуты лица, чтобы обеспечить надежность результатов сопоставления в любых условиях.
Как система учитывает старение или изменения внешности лица с течением времени?
Система Oz Biometry разработана таким образом, чтобы сохранять надежность даже при естественных изменениях лица с течением времени, благодаря использованию дополнительных атрибутов лица и модели лица, в которой основное внимание уделяется стабильным отличительным чертам, а не преходящим деталям, таким как растительность на лице, незначительные косметические изменения или колебания веса. На практике это имеет большое значение, поскольку эталонная фотография в удостоверении личности зачастую была сделана много лет назад, поэтому механизму сопоставления приходится преодолевать реальный разрыв между старой фотографией и текущим селфи. В сочетании с точностью 99,99 % по стандарту NIST FRVT это обеспечивает Oz Biometry долгосрочную надежность для таких сценариев использования, как периодическая повторная верификация, а не только при первоначальной регистрации.
Как Oz осуществляет проверку списка наблюдения или черного списка?
Oz осуществляет проверку по спискам наблюдения и черным спискам с помощью функции «Collection check», которая использует идентификацию по принципу «1:N» для сопоставления лица человека с уже существующей базой данных лиц. Система основана на Pgvector (расширении для PostgreSQL, обеспечивающем векторное сравнение) и выполняет точный поиск ближайшего соседа — компания Oz сознательно избегает использования приблизительных индексов, поскольку они снижают точность. Соответствие, оценка которого равна или превышает пороговое значение, помечается. Вся база данных хранится в памяти для обеспечения высокой производительности, и такая архитектура хорошо масштабируется.
Как вы обеспечиваете безопасность баз данных, содержащих обширные массивы биометрических данных?
Компания Oz Biometry обеспечивает безопасность биометрических записей большого объема благодаря надежному шифрованию, строгому контролю доступа и архитектуре базы данных, которая гарантирует защиту данных без ущерба для скорости сопоставления. Такая архитектура поддерживает точный поиск по принципу «ближайшего соседа» в больших масштабах, обеспечивая беспроблемную работу с базами данных огромного объема. Это подтверждается сертификатом ISO/IEC 27001:2022 и регулярными аудитами SOC 2 Type 2, благодаря чему базы данных списков наблюдения и дедупликации корпоративного уровня защищены в соответствии с теми же стандартами, что и остальные компоненты платформы.
Какой порог сопоставления лиц следует использовать и как поступать в пограничных случаях?
По умолчанию пороговое значение совпадения в Oz Biometry составляет 0,85; показатель сходства, равный или превышающий это значение, рассматривается как совпадение с одним и тем же человеком, и его можно настроить в соответствии с вашей толерантностью к риску (повысить значение для более строгой проверки или понизить — для более гибкой). Для сопоставления лиц и проверки базы данных Oz также поддерживает результат OPERATOR_REQUIRED: когда результат неоднозначен, он может быть направлен на рассмотрение оператору, а не автоматически принят или отклонен. Обратите внимание, что проверка на живость является бинарной — она возвращает только SUCCESS или DECLINED, поэтому OPERATOR_REQUIRED применяется к сопоставлению лиц и проверке базы данных, но не к проверке на живость.
Наблюдается ли систематическое несоответствие черт лица Оза у представителей разных этнических групп или демографических категорий?
Демографическая справедливость в значительной степени зависит от обучающих данных, и система Oz Biometry обучена на базе более 4,5 миллионов уникальных лиц, отобранных с учетом разнообразия этнического состава, специально для сокращения разрыва в эффективности между группами. Ее точность подтверждена независимым тестированием NIST FRVT (99,99 %), в рамках которого публикуются результаты по различным демографическим группам, а не полагаются на заявления самого поставщика. Для покупателей, которым важна справедливость, независимые результаты NIST и разнообразные обучающие данные являются двумя ключевыми показателями, на которые следует обратить внимание — и Oz предоставляет информацию по обоим.
Каковы технические требования к интеграции SDK Oz Biometry?
Для интеграции Oz Biometry требуется стандартная среда разработки для iOS, Android, Flutter или веб-приложений, а те же SDK, что используются для Oz Liveness, предоставляют конечные точки 1:1 и 1:N, поэтому большинству команд не требуется отдельный проект по интеграции. Подробная документация охватывает каждый режим API: Full API (асинхронный, с хранением данных и веб-хуками) и Instant API (синхронный, без хранения данных), что позволяет разработчикам выбрать модель интеграции, соответствующую их требованиям к задержке, хранению данных и соблюдению нормативных требований. Команда технической поддержки Oz оказывает помощь на всех этапах — от первоначальной настройки SDK до оптимизации в производственной среде.
Можно ли выполнить сопоставление лиц без сохранения биометрических данных?
Да, Instant API от Oz выполняет сравнение лиц (или проверку на живой лицо) и мгновенно возвращает результат, не сохраняя при этом никаких данных, что делает его идеальным решением для развертываний, ориентированных на конфиденциальность и соответствующих требованиям GDPR. Если вам все же требуется сохранение данных для целей аудита и управления делами, Full API позволяет хранить медиафайлы и результаты, а также предоставляет веб-хуки. А если данные ни в коем случае не должны покидать вашу среду, Oz Biometry можно полностью развернуть локально. Соответствующие конечные точки Instant сравнивают одно лицо с другим или одно лицо со многими.
Как функции проверки живого человека и сопоставления лиц взаимодействуют друг с другом в процессе верификации?
Проверка живого лица и сопоставление лиц отвечают на два разных вопроса и наиболее эффективны в сочетании: проверка живого лица подтверждает, что человек существует и находится здесь и сейчас, а сопоставление лиц подтверждает, что это тот же человек, что и в удостоверении личности или в зарегистрированной записи. Типичный алгоритм Oz сначала выполняет проверку живого лица по видео селфи в реальном времени, а затем сопоставляет лучший кадр видео-селфи с фотографией из удостоверения личности (1:1) и, при необходимости, с записью в базе данных (1:N).
Чем система Oz Biometry отличается от технологий распознавания лиц Onfido или Jumio?
Компании Oz Biometry, Onfido и Jumio предлагают функции сопоставления лица на селфи с фотографией из документа для целей KYC, поэтому различия между ними сводятся к проверке точности, способам развертывания и вопросам конфиденциальности. Oz демонстрирует точность 99,99 % в независимых тестах NIST FRVT и обучается на базе более 4,5 млн разнообразных лиц; решение может быть развернуто локально или на устройстве для обеспечения суверенитета данных, а не исключительно в облаке; а его Instant API позволяет сопоставлять лица без хранения каких-либо биометрических данных для сценариев использования, подпадающих под действие GDPR. Кроме того, система изначально интегрирована с Oz Liveness (сертифицированной по стандарту iBeta ISO/IEC 30107-3 уровней 1, 2 и 3) и CEN/TS 18099, благодаря чему проверка жизнеспособности и сопоставление осуществляются в рамках одной сертифицированной архитектуры.
