Удаленная идентификация

Применение

Удаленная идентификации и аутентификации по селфи с фронтальной камеры телефона в системах банков, бирж, муниципальных порталов и т.д. Приоритет — не допустить ошибок идентификации.

Требования к сценарию использования

• Одно лицо в кадре, вероятность боковых ракурсов минимальна.
• Изображения лиц крупного размера (занимают до 80% площади кадра).
• Допустима высокая зашумленность фотографий из-за плохого освещения или низкого качества камеры.
• Тип изображений для детекции и идентификации "BORDER" или "MUGSHOT" (согласно NIST), что соответствует качеству QAA totalscore >= 51%.

Рекомендуемые файлы конфигурации

• remote_identification_q1.xml
• remote_identification_q2.xml

Как настроить

1. Откройте файл ./cfg/image-api.values.yaml в дистрибутиве OMNI Platform, найдите объект конфигурации capturer (путь до объекта: processing.services.имя сервиса.configs.capturer) и пропишите одинаковые значения для полей объекта capturer в каждом сервисе детекции: face-detector-face-fitter, face-detector-liveness-estimator, face-detector-template-extractor.

   Пример заполнения:

   configs:
       capturer:
           name: remote_identification_q1.xml // имя файла конфигурации Face SDK

2. Откройте файл ./cfg/platform.values.yaml в дистрибутиве OMNI Platform, найдите объект конфигурации capturer (путь до объекта: generic.capturer) и пропишите значения для полей объекта capturer.

   Пример заполнения:

   generic:
       capturer:
           name: remote_identification_q1.xml // имя файла конфигурации Face SDK

3. После редактирования файлов сохраните их и обновите OMNI Platform в кластере:

   ./cli.sh image-api install
   ./cli.sh platform install

Результаты бенчмарков

Файл конфигурации детектора	Время на детекцию одного кадра (мс)	Точность детекции (от 0 до 1)
remote_identification_q1.xml	1040	0,977
remote_identification_q2.xml	75	0,97