실시간 감지
스푸핑 방지
실시간 분석
개인정보 보호
Face Liveness란 무엇인가요?
Face Liveness는 얼굴 이미지가 살아있는 사람으로부터 캡처되었는지 확인하는 정교한 API로, 가짜 사진, 비디오 또는 기타 스푸핑 기법을 사용한 사기 시도를 방지합니다. 이 기술은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 검증 프로세스를 보장합니다.주요 기능
1
실시간 감지
고급 AI 알고리즘을 사용하여 이미지가 실제 살아있는 사람으로부터 온 것인지 확인합니다.
2
스푸핑 방지
정교한 감지 방법으로 가짜 사진, 비디오, 3D 마스크를 탐지합니다.
3
실시간 분석
높은 정확도 감지로 즉시 결과를 제공하는 빠른 처리.
4
높은 정확도
신뢰할 수 있는 감지 및 검증을 위한 고급 AI 알고리즘.
5
다중 공격 감지
다양한 유형의 스푸핑 시도 및 사기 방법을 식별합니다.
6
개인정보 보호
개인 데이터를 저장하지 않고 이미지를 처리하여 향상된 개인정보 보호.
탐지되는 공격 유형
사진 공격
비디오 공격
3D 마스크 공격
딥페이크 탐지
화면 공격
작동 방식
1
이미지 제출
실시간 분석 및 검증을 위해 얼굴 이미지를 업로드합니다.
2
특성 분석
진위성을 위해 얼굴 특성, 질감, 패턴을 분석합니다.
3
실시간 감지
살아있는 사람의 특성과 자연스러운 특징의 징후를 확인합니다.
4
스푸핑 탐지
잠재적 공격 방법과 사기 시도를 식별합니다.
5
결과 생성
검증을 위한 실시간 점수와 신뢰도를 제공합니다.
실시간 점수
API는 살아있는 사람의 확률을 나타내는 실시간 점수를 제공합니다:높은 점수 (80-100%)
중간 점수 (60-79%)
낮은 점수 (0-59%)
사용 사례
신원 확인
접근 제어
은행업
정부 서비스
의료
모범 사례
1
좋은 조명
명확한 이미지 캡처 및 분석을 위한 충분한 조명을 보장합니다.
2
높은 품질
더 나은 정확도와 감지를 위해 고해상도 이미지를 사용합니다.
3
자연스러운 포즈
강제된 포즈 없이 자연스러운 표정을 캡처합니다.
4
방해 요소 없음
간섭할 수 있는 안경, 마스크 또는 기타 얼굴 덮개를 피합니다.
5
최신 이미지
더 나은 검증과 정확도를 위해 최근 사진을 사용합니다.
시작하기
Face Liveness를 사용하려면 다음이 필요합니다:1
API 자격 증명 설정
안전한 접근을 위해 API 키를 받고 인증을 구성합니다.
2
얼굴 이미지 준비
이미지 품질 및 콘텐츠 요구사항에 대한 모범 사례를 따릅니다.
3
첫 번째 실시간 확인 제출
응답 형식을 이해하기 위해 샘플 이미지로 API를 테스트합니다.
4
실시간 결과 해석
검증을 위한 점수 시스템과 신뢰도를 이해합니다.