The information system for the liveness detection process using aws

M.A. Yakovlieva; Ye.R. Kovylin

doi:10.34185/1562-9945-5-142-2022-08

Автор(и)

M.A. Yakovlieva
Ye.R. Kovylin

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-142-2022-08

Ключові слова:

Liveness Detection, відеоідентифікація, Amazon Web Services, розпізнавання обличчя

Анотація

. У роботі досліджено процес проведення відеоідентифікації особи за допомогою процесу Liveness Detection. Розроблено алгоритм проведення процесу Liveness Detection на основі виконання випадкових завдань особою, що ідентифікується. Про-ведено дослідження API Amazon DetectFaces, у процесі якого, емпіричним шляхом, бу-ли встановлені порогові значення характеристик обличчя на зображенні для прове-дення процесу Liveness Detection. На основі проведених досліджень розроблена про-грамна система біометричної відеоідентифікації людини, яка дозволяє автомати-чно встановлювати присутність особи перед відеокамерою і ідентифікувати її, за-побігаючи використанню фальшивих артефактів з метою підробки особистості людини

Посилання

Apgar D. Survey of Face Liveness Detection for Unsupervised Locations / D. Apgar, M. R. Abid // 2021 IEEE 12th Annual Information Technology, Elec-tronics and Mobile Communication Conference (IEMCON) – 2021 – P. 162-168.

Datta A. Face detection and recognition: Theory and practice / A. Datta, M. Datta – London: CRC Press, 2016 – 323 p.

Use-cases: Acuant [Electronic resource] – Access mode: https://www.acuant.com/use-case/.

Get to Know Kairos [Electronic resource] – Access mode: https://www.kairos.com/docs/.

Animetrics | Face [Electronic resource] – Access mode: http://animetrics.com/

API Documentation - Lambda Labs [Електронний ресурс] – [Electronic resource] – Access mode: https://lambdal.com/api-documentation.html

Fan Y. Research on Liveness Detection Algorithms Based on Deep Learning / Y. Fan, Y. Shi, X. Wang, H. Yi // 2019 IEEE 10th International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS) – 2019 – P. 1-6.

Amazon CloudFront Documentation [Electronic resource] – Access mode: https://docs.aws.amazon.com/cloudfront/index.html?nc2=h_ql_doc_cf.