Xác minh khuôn mặt 1:1 & Nhận dạng khuôn mặt 1:N
Xác minh khuôn mặt 1:1
So sánh ảnh selfie với ảnh trên các tài liệu (ví dụ căn cước, bằng lái xe...) duy nhất với độ chính xác 99,99%, phù hợp cho xác thực sinh trắc học an toàn.
Nhận diện khuôn mặt 1:N
Quét cơ sở dữ liệu lớn để nhận diện khuôn mặt 1:N, hoàn hảo cho phát hiện gian lận hoặc nhận diện VIP.
Công nghệ sinh trắc học khuôn mặt đóng vai trò quan trọng trong quy trình KYC bằng cách so sánh ảnh selfie với ảnh trên tài liệu và kiểm tra với danh sách "chặn" và "an toàn" sinh trắc học.
Với Oz Forensics Face Recognition Algorithms, bạn có thể
Phát hiện và đánh dấu ảnh tốt nhất từ video.
So sánh ảnh selfie với ảnh ID.
Tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu sinh trắc học.
Trường hợp sử dụng
Nâng cao bảo mật và tối ưu hóa xác thực danh tính với Oz Biometry
Đặt lịch demo
Sẵn sàng nâng cao bảo mật mà không làm tăng ma sát?
Được chứng nhận ngăn chặn gian lận sinh trắc học
Các chứng nhận của chúng tôi đảm bảo độ chính xác 100% trong việc xác minh danh tính. Hãy khám phá lý do khiến chúng tôi được các nhà lãnh đạo toàn cầu tin tưởng.
Oz Biometry là gì và cơ chế hoạt động của công nghệ nhận diện khuôn mặt như thế nào?
Oz Biometry là công nghệ so khớp khuôn mặt của Oz Forensics, giúp xác nhận liệu hai hoặc nhiều hình ảnh có phải là cùng một người hay không. Công nghệ này hoạt động bằng cách chuyển đổi mỗi khuôn mặt thành một biểu diễn toán học và so sánh chúng với nhau, từ đó đưa ra điểm số tương đồng từ 0 (không khớp) đến 1 (hoặc 100%, khớp hoàn toàn). Công nghệ này hỗ trợ cả xác minh 1:1 (ví dụ: liệu bức ảnh tự chụp này có phải là cùng một người với ảnh trên giấy tờ tùy thân hay không) và nhận dạng 1:N (liệu khuôn mặt này có xuất hiện ở bất kỳ đâu trong bộ dữ liệu hay không?). Công nghệ so khớp khuôn mặt của Oz đạt độ chính xác 99,99% trong bài kiểm tra NIST FRVT.
Sự khác biệt giữa xác minh 1:1 và nhận dạng 1:N là gì?
Xác minh 1:1 so sánh một khuôn mặt với một khuôn mặt khác để trả lời câu hỏi “liệu đây có phải là cùng một người không?”, trong đó ví dụ điển hình là việc đối chiếu ảnh tự chụp trực tiếp với ảnh trên giấy tờ tùy thân trong quá trình đăng ký. Xác định danh tính 1:N so sánh một khuôn mặt với nhiều khuôn mặt trong cơ sở dữ liệu để trả lời câu hỏi “đây là ai, hay người này có nằm trong danh sách không?”, được sử dụng để kiểm tra danh sách theo dõi và phát hiện trùng lặp danh tính. Oz Biometry có khả năng thực hiện cả xác minh 1:1 và 1:N.
Tính năng nhận diện khuôn mặt của Oz chính xác đến mức nào?
Oz Biometry đạt độ chính xác 99,99% trong bài kiểm tra NIST FRVT – tiêu chuẩn đánh giá độc lập uy tín nhất về nhận diện khuôn mặt, nơi các thuật toán được thử nghiệm trên các bộ dữ liệu kín mà các nhà cung cấp chưa từng tiếp cận. Mô hình này được huấn luyện trên hơn 4,5 triệu khuôn mặt duy nhất với sự đa dạng về sắc tộc và sử dụng các thuộc tính bổ sung để đảm bảo độ chính xác ổn định trong mọi điều kiện thực tế. Độ chính xác được NIST công bố chứ không phải do nhà cung cấp tự tuyên bố – đây chính là yếu tố quan trọng nhất đối với người mua khi đánh giá công nghệ so khớp khuôn mặt.
NIST FRVT là gì và tại sao nó lại quan trọng đối với việc so khớp khuôn mặt?
NIST FRVT (Face Recognition Vendor Test) là bài kiểm tra chuẩn độc lập do Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Hoa Kỳ (NIST) tổ chức, nhằm đánh giá các thuật toán nhận diện khuôn mặt cho cả hai mục đích xác thực 1:1 và nhận dạng 1:N. Kết quả này có ý nghĩa quan trọng vì thử nghiệm được thực hiện trên các bộ dữ liệu “hộp đen” khép kín mà các nhà cung cấp không thể truy cập hoặc sử dụng để huấn luyện, do đó kết quả không thể bị thao túng, khiến đây trở thành chỉ số độ chính xác đáng tin cậy nhất trong ngành. Oz Biometry đã đạt độ chính xác 99,99% trong NIST FRVT, chính vì vậy mà công ty này được các ngân hàng và cơ quan chính phủ tin tưởng.
Oz có thể đối chiếu ảnh tự chụp với ảnh trên giấy tờ tùy thân hoặc hộ chiếu không?
Đúng vậy, việc so sánh ảnh selfie trực tiếp với ảnh trên giấy tờ tùy thân hoặc hộ chiếu chính là trường hợp sử dụng cốt lõi 1:1 của Oz Biometry, và đây cũng là yếu tố then chốt của quy trình xác minh danh tính từ xa (KYC). Công cụ nhận diện khuôn mặt của Oz được thiết kế để xử lý các hình ảnh giấy tờ bị xoay, nén hoặc có chất lượng thấp (như những hình ảnh chụp hộ chiếu bằng điện thoại), cũng như các bức ảnh tự chụp trong điều kiện ánh sáng không đồng đều. Công cụ này sẽ trả về điểm tương đồng để bạn so sánh với ngưỡng đã đặt trước nhằm chấp nhận hoặc từ chối kết quả khớp.
Tính năng nhận diện khuôn mặt có hoạt động được với ảnh thẻ chất lượng thấp hoặc bị xoay không?
Đúng vậy. Công cụ phát hiện khuôn mặt của Oz Biometry được thiết kế chuyên biệt để xử lý các tình huống phức tạp thường gặp trong ảnh giấy tờ tùy thân, như ảnh hộ chiếu bị xoay, hiện tượng méo mó do nén, ảnh tài liệu có độ phân giải thấp, cũng như ảnh tự chụp trong điều kiện ánh sáng kém. Khả năng xử lý linh hoạt này rất quan trọng vì ảnh tham chiếu trên giấy tờ tùy thân thường được chụp trong điều kiện hoàn toàn khác biệt so với ảnh tự chụp trực tiếp trên điện thoại, và các thuật toán so khớp đơn giản sẽ mất độ chính xác khi hai hình ảnh này không trùng khớp. Oz sử dụng các đặc điểm khuôn mặt bổ sung để đảm bảo điểm số so khớp vẫn đáng tin cậy trong mọi điều kiện đó.
Hệ thống xử lý sự lão hóa hoặc những thay đổi về ngoại hình khuôn mặt theo thời gian như thế nào?
Oz Biometry được thiết kế để duy trì độ tin cậy ngay cả khi khuôn mặt thay đổi một cách tự nhiên theo thời gian, bằng cách sử dụng các đặc điểm khuôn mặt bổ sung và một mô hình khuôn mặt tập trung vào các đặc điểm ổn định, dễ phân biệt thay vì các chi tiết nhất thời như râu tóc, những thay đổi thẩm mỹ nhỏ hoặc sự dao động về cân nặng. Điều này rất quan trọng trong thực tế vì ảnh tham chiếu trên giấy tờ tùy thân thường đã cũ nhiều năm, do đó hệ thống đối chiếu phải khắc phục khoảng cách thực sự giữa ảnh cũ và ảnh tự chụp hiện tại. Kết hợp với độ chính xác 99,99% theo tiêu chuẩn NIST FRVT, điều này mang lại độ tin cậy lâu dài cho Oz Biometry trong các trường hợp sử dụng như xác minh lại định kỳ, chứ không chỉ trong quá trình đăng ký ban đầu.
Oz xử lý việc kiểm tra danh sách theo dõi hoặc danh sách đen như thế nào?
Oz xử lý việc sàng lọc danh sách theo dõi và danh sách đen thông qua tính năng “Collection check”, sử dụng phương pháp nhận diện 1:N để so sánh khuôn mặt của một người với cơ sở dữ liệu khuôn mặt có sẵn. Hệ thống này được hỗ trợ bởi Pgvector (một tiện ích mở rộng so sánh độ tương đồng vectơ cho PostgreSQL) và thực hiện tìm kiếm láng giềng gần nhất chính xác — Oz cố ý tránh sử dụng các chỉ mục xấp xỉ vì chúng làm giảm độ chính xác. Các kết quả khớp có điểm số bằng hoặc cao hơn ngưỡng quy định sẽ được đánh dấu. Toàn bộ cơ sở dữ liệu được lưu trữ trong bộ nhớ để tối ưu hiệu suất, và thiết kế này hoạt động hiệu quả khi mở rộng quy mô.
Làm thế nào để đảm bảo an ninh cơ sở dữ liệu cho các hồ sơ sinh trắc học quy mô lớn?
Oz Biometry bảo vệ các hồ sơ sinh trắc học quy mô lớn bằng mã hóa mạnh mẽ, các biện pháp kiểm soát truy cập nghiêm ngặt và kiến trúc cơ sở dữ liệu giúp bảo vệ dữ liệu mà không làm giảm tốc độ so khớp. Thiết kế này hỗ trợ tìm kiếm chính xác theo phương pháp "nghề láng giềng gần nhất" trên quy mô lớn, dễ dàng xử lý các cơ sở dữ liệu có quy mô khổng lồ. Điều này được đảm bảo bởi chứng nhận ISO/IEC 27001:2022 của công ty và các cuộc kiểm toán SOC 2 Loại 2 định kỳ, do đó các cơ sở dữ liệu danh sách theo dõi và loại trừ trùng lặp quy mô doanh nghiệp được bảo vệ theo cùng tiêu chuẩn như phần còn lại của nền tảng.
Tôi nên sử dụng ngưỡng so khớp khuôn mặt nào, và những trường hợp nằm ở ranh giới sẽ được xử lý như thế nào?
Ngưỡng khớp mặc định trong Oz Biometry là 0,85; điểm tương đồng bằng hoặc cao hơn mức này sẽ được coi là cùng một người, và ngưỡng này có thể được điều chỉnh phù hợp với mức độ chấp nhận rủi ro của bạn (tăng lên để nghiêm ngặt hơn, giảm xuống để linh hoạt hơn). Đối với so khớp khuôn mặt và kiểm tra bộ dữ liệu, Oz cũng hỗ trợ kết quả OPERATOR_REQUIRED: khi kết quả không rõ ràng, kết quả đó có thể được chuyển đến người đánh giá thay vì tự động chấp nhận hoặc tự động từ chối. Lưu ý rằng tính sống động là nhị phân, chỉ trả về SUCCESS hoặc DECLINED, do đó OPERATOR_REQUIRED áp dụng cho so khớp khuôn mặt và kiểm tra bộ dữ liệu, không áp dụng cho tính sống động.
Liệu việc ghép khuôn mặt của Oz có mang tính thiên vị giữa các nhóm dân tộc hay nhóm dân số khác nhau hay không?
Sự công bằng về mặt nhân khẩu học phụ thuộc rất lớn vào dữ liệu huấn luyện, và hệ thống Oz Biometry được huấn luyện trên hơn 4,5 triệu khuôn mặt duy nhất, được lựa chọn để đảm bảo sự đa dạng về sắc tộc, nhằm mục đích cụ thể là thu hẹp khoảng cách hiệu suất giữa các nhóm. Độ chính xác của hệ thống này đã được xác thực độc lập thông qua NIST FRVT (99,99%), tổ chức công bố kết quả hiệu suất trên các nhóm nhân khẩu học thay vì chỉ dựa vào các tuyên bố từ chính nhà cung cấp. Đối với những người mua quan tâm đến tính công bằng, kết quả độc lập từ NIST cùng với dữ liệu huấn luyện đa dạng là hai yếu tố cần kiểm tra — và Oz cung cấp cả hai thông tin này.
Các yêu cầu kỹ thuật để tích hợp SDK Oz Biometry là gì?
Việc tích hợp Oz Biometry yêu cầu một môi trường phát triển tiêu chuẩn trên iOS, Android, Flutter hoặc Web; đồng thời, các SDK được sử dụng cho Oz Liveness cũng cung cấp các điểm cuối 1:1 và 1:N, do đó hầu hết các nhóm phát triển không cần phải thực hiện một dự án tích hợp riêng biệt. Tài liệu hướng dẫn toàn diện bao quát từng chế độ API: Full API (không đồng bộ, có lưu trữ và webhooks) và Instant API (đồng bộ, không lưu trữ dữ liệu), giúp các nhà phát triển lựa chọn mô hình tích hợp phù hợp với các yêu cầu về độ trễ, dung lượng lưu trữ và tuân thủ của họ. Đội ngũ hỗ trợ kỹ thuật của Oz sẽ hỗ trợ trong suốt quá trình, từ thiết lập SDK ban đầu đến tối ưu hóa quy mô sản xuất.
Tôi có thể thực hiện nhận diện khuôn mặt mà không cần lưu trữ dữ liệu sinh trắc học không?
Đúng vậy, API Instant của Oz thực hiện so sánh khuôn mặt (hoặc kiểm tra tính sống động) và trả về kết quả ngay lập tức mà không lưu trữ bất kỳ dữ liệu nào, được thiết kế dành cho các triển khai ưu tiên quyền riêng tư và tuân thủ GDPR. Nếu bạn cần lưu trữ dữ liệu lâu dài cho mục đích kiểm toán và quản lý vụ việc, API Full sẽ lưu trữ phương tiện và kết quả đồng thời cung cấp webhooks. Và nếu dữ liệu tuyệt đối không được phép rời khỏi môi trường của bạn, Oz Biometry có thể được triển khai hoàn toàn tại chỗ. Các điểm cuối (endpoint) Instant liên quan sẽ so sánh một khuôn mặt với một khuôn mặt khác, hoặc một khuôn mặt với nhiều khuôn mặt.
Tính xác thực thời gian thực và công nghệ đối chiếu khuôn mặt hoạt động như thế nào khi kết hợp với nhau trong quy trình xác minh?
Kiểm tra tính sống động và so khớp khuôn mặt giải quyết hai vấn đề khác nhau và phát huy hiệu quả tối đa khi kết hợp với nhau: kiểm tra tính sống động chứng minh rằng người đó là thật và đang có mặt tại thời điểm hiện tại, trong khi so khớp khuôn mặt chứng minh rằng họ chính là người được ghi nhận trong giấy tờ tùy thân hoặc hồ sơ đã đăng ký. Một quy trình điển hình của Oz sẽ thực hiện kiểm tra tính sống động trên video selfie trực tiếp, sau đó so khớp khung hình phù hợp nhất của video selfie với ảnh trên giấy tờ tùy thân (1:1) và tùy chọn so khớp với cơ sở dữ liệu (1:N).
Công nghệ nhận diện khuôn mặt của Oz Biometry khác với công nghệ nhận diện khuôn mặt của Onfido hay Jumio như thế nào?
Oz Biometry, Onfido và Jumio đều cung cấp tính năng so khớp khuôn mặt giữa ảnh tự chụp và tài liệu cho quy trình KYC, do đó sự khác biệt chủ yếu nằm ở việc xác thực độ chính xác, triển khai và bảo mật dữ liệu. Oz báo cáo độ chính xác 99,99% trong thử nghiệm FRVT độc lập của NIST và được huấn luyện trên hơn 4,5 triệu khuôn mặt đa dạng; giải pháp này có thể được triển khai tại chỗ hoặc trên thiết bị để đảm bảo chủ quyền dữ liệu thay vì chỉ trên đám mây; và API Instant của Oz cho phép bạn đối chiếu khuôn mặt mà không cần lưu trữ bất kỳ dữ liệu sinh trắc học nào cho các trường hợp sử dụng nhạy cảm theo GDPR. Nó cũng tích hợp sẵn với Oz Liveness (được chứng nhận iBeta theo tiêu chuẩn ISO/IEC 30107-3 Cấp độ 1, 2 và 3) và CEN/TS 18099, do đó việc xác thực sự sống và so khớp đều được thực hiện trên cùng một kiến trúc đã được chứng nhận.
