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# 人臉活體常見問答集
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使用下列常見問題集專案，尋找有關 Rekognition 人臉活體的常見問題解答。
+ **人臉活體檢查後會輸出什麼？**

  

  Rekognition 人臉活體為每次活性檢查提供以下輸出：
  + 可信度分數：傳回 0 到 100 的數值分數。該分數表示該自拍影片來自真人的可能性，而非存在欺騙的不良人士。
  + 高質量映像：從自拍影片中提取單個高質量映像。此框架可用於各種目的，例如人臉比較，年齡估計或人臉搜尋。
  + 審核映像：自拍影片最多傳回四張映像，可用於稽核記錄目的。
+ **Rekognition 人臉活體是否符合 iBeta 呈現攻擊偵測 (PAD) 測試？**

  

  iBeta 品質保證的呈現攻擊偵測 (PAD) 測試根據 ISO/IEC 30107-3 進行。iBeta 通過 NIST/NVLAP 認證，可測試並提供符合此 PAD 標準的結果。Rekognition 人臉活體通過第 1 級和 2 級 iBeta 呈現攻擊偵測 (PAD) 的一致性測試，並獲得较高的 PAD 分數。報告可見於 iBeta 網頁的[此處](https://www.ibeta.com/wp-content/uploads/2023/10/231019-Amazon-Rekognition-PAD-Level-2-Confirmation-Letter.pdf)。
+ **如何獲得高質量的影格和其他影格？**

  

  高品質的影格和其他影格可作為原始位元組傳回，或上傳到您指定的 Amazon S3 儲存貯體，具體取決於您 [CreateFaceLivenessSession](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateFaceLivenessSession.html) API 請求的組態。
+ **我可以更改橢圓形和彩色燈光的位置嗎？**

  

  否。橢圓形位置和彩色光線是可提高準確性的功能，因此無法自訂。
+ **我可以根據應用程式自訂使用者界面嗎？**

  

  可以，您可以自訂大部分的螢幕元件，例如主題、色彩、語言、文字內容和字型，以符合您的應用程式。有關如何自訂這些元件的詳細資訊，可以在我們的 [React](https://ui.docs.amplify.aws/react/connected-components/liveness)、[Swift](https://ui.docs.amplify.aws/swift/connected-components/liveness) 和 [Android](https://ui.docs.amplify.aws/android/connected-components/liveness) UI 元件文件中找到。
+ **我可以自訂倒計時和將人臉置於橢圓形中的時間嗎？**

  

  否，已根據橫跨 1000 個使用者的大規模內部研究預先確定倒數時間和人臉貼合時間，目標是在之間提供最佳平衡，從而實現更高的準確性和延遲。因此，無法自訂這些時間設定。
+ **不同的顏色燈光是否符合輔助使用指南？**

  

  是的，我們產品中的不同顏色燈符合 WCAG 2.1 中列出的輔助使用指南。經過超過 1000 次使用者檢查的驗證，使用者體驗每秒會顯示大約兩種顏色，符合將色彩限制為每秒三種的建議。這減少了大多數人口觸發癲癇發作的可能性。
+ **SDK 是否會調整螢幕亮度以獲得最佳效果？**

  

  人臉活體的移動式 SDK (適用於 Android 和 iOS) 會在開始檢查時自動調整亮度。但是，對於 Web SDK，網頁上存在阻止自動亮度調整的限制。在這種情況下，我們希望 Web 應用程式指示最終使用者手動增加熒幕亮度以獲得最佳效果。
+ **必須是橢圓形嗎？ 我們可以使用其他類似的形狀嗎？**

  

  不可以，橢圓形的大小、形狀和位置無法自訂。特定的橢圓形設計經過精心挑選，因為其能高效地準確捕捉和分析人臉操作。因此，橢圓形不能修改。
+ **什麼是端對端延遲？**

  

  我們從使用者啟動完成活性檢查所需動作到使用者取得結果的時間 (通過或失敗)，測量端對端延遲。在最好的情況下，延遲是 5 秒。在一般情況下，我們預計延遲大約是 7 秒。在最壞的情況下，延遲是 11 秒。我們看到端到端延遲的變化，因為它取決於：使用者完成所需動作的時間 (即，將其臉移入橢圓形) 、網路連接、應用程式延遲等。
+ **我可以在沒有 Amplify SDK 的情況下使用人臉活體特徵嗎？**

  

  不可以，使用 Rekognition 人臉活體特徵需要 Amplify SDK。
+ **我在哪裡可以找到與人臉活體相關的錯誤狀態？**

  

  您可以在[此處](https://ui.docs.amplify.aws/react/connected-components/liveness#error-states)看到不同的人臉活體錯誤狀態。
+ **我所在的區域不提供人臉活體。如何使用此特徵？**

  

  您可以選擇在任何可用的區域呼叫人臉活體，具體取決於您的流量承載和接近程度。目前在以下 AWS 區域提供人臉活體：
  + 美國東部 (維吉尼亞北部)
  + 美國西部 (奧勒岡)
  + 歐洲 (愛爾蘭)
  + 亞太區域 (東京、孟買)

  即使 AWS 您的帳戶位於不同的區域，延遲差異也不會顯著。您可以透過 Amazon S3 位置或原始位元組取得高品質的自拍影格和稽核影像，但 Amazon S3 儲存貯體必須符合人臉活體 AWS 的區域。如果兩者不同，則必須以原始位元組形式接收映像。
+ **Amazon Rekognition 活體偵測是否會使用客戶內容來改善服務？**

  

  您可以透過 AWS Organizations 退出政策，選擇不使用映像和影片輸入來改善或開發 Rekognition 和其他 Amazon 機器學習/人工智慧技術的品質。如需有關如何選擇退出的詳細資訊，請參閱[管理 AI 服務選擇退出政策](https://docs.aws.amazon.com//organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_ai-opt-out.html)。