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Akshita is Customer Solutions Manager at Vonage with a background in technical account project management and solution architecture. Akshita has been working as a technical client advocate since 2015 and spends her days focused on consulting services helping her clients succeed.
Video APIを使用したセキュアな顔認証アプリケーションの構築
所要時間：1 分
現在の世界的な大流行の中で、多くの業界は、生産性を拡大し、効果的な実装技術を導入することで、顧客ベースの広範なユースケースに対応するために、デジタルの導入を最大限に活用している。顔認証は、以下のような業界でこの技術が広く普及していることを示すように、より一般的になってきている：
ホスピタリティ（航空会社およびホテル経営）
ホテルのチェックイン時に、ベンダーが提供する携帯電話やカメラで支払いを行う。
フライトチェックインと搭乗手続き
遠隔医療
緊急サービスが必要な患者を識別し、手作業による事務処理を最小限に抑える。
医師、患者、ナースプラクティショナーの顔を審査することで、ミスコミュニケーションを防ぎ、一貫した情報を伝える病院管理サービス。
カスタマーサービス
ユーザー識別
不正行為の防止
有権者登録
不正投票への対応
上記のすべてのユースケースにおいて、顔認証は次のものを使用して有効にすることができます。 Video APIを使用して有効にすることができます。を使用することで、非接触型サービスを推進しながら、ユーザーデータや個人情報を保護し、安全でセキュアなカスタムソリューションを提供することができます。
このブログ記事では、Facial ID を使用した Video API について説明します。開発者がワークフローを理解するために必要なメソッドと関数はほんの少しです。これらの属性をカスタムソリューションのビルドにパーソナライズすることで、顔 ID をサブスクライブ、検出、識別、照合します。私たちの目標は、私たちのサンプル・コード・ベースを使用することで、開発時間を短縮することです。 opentokプラットフォーム.
Video APIを使用して完全な顔認識アプリケーションを構築するには、サンプル・コード・スニペットに記載されているように、メソッドとオブジェクトを使用します。 opentokリファレンス・コードをご覧ください。
Opentok JS API
マイクロソフト顔API
前述の適切なユースケースにおいて、顧客はサインアッププロセス中に写真を提供し、その写真はバックエンドに保存される。顧客がビデオ通話に参加したら、Vonage Video APIを使って顧客のビデオストリームのスクリーンショットを取得し、顔検出のためにサーバーにアップロードすることができる。
以下のコードでは subscriber.getImgData()を使ってビデオ・ストリームの画面を取得し、バックエンドにアップロードしています。
function sendScreenShot() {
var imgdata = undefined;
if (subscriber) {
imgdata = subscriber.getImgData();
}
if (imgdata != undefined) {
try {
var blob = this.b64toBlob(imgdata, "image/png");
let formData = new FormData();
formData.append('customer', blob);
let res = await $HTTPDEMO.post('/faceIDDemo.php',
formData, {
headers: {
'Content-Type': 'multipart/form-data'
}
}
);
console.log(res.data);
if (res.data.status != "success") {
alert("Error uploading the file");
} else {
}
} catch (error) {
alert("error posting screenshot");
console.log(error);
}
}
}
step 1
b64toBlobは、sendScreenShot関数から呼び出されるヘルパーメソッドで、base64文字列をバイト配列に変換し、multipart/form-dataとしてサーバーに投稿できるようにします。
function b64toBlob(b64Data, contentType, sliceSize) {
contentType = contentType || '';
sliceSize = sliceSize || 512;
var byteCharacters = atob(b64Data);
var byteArrays = [];
for (var offset = 0; offset < byteCharacters.length; offset += sliceSize) {
var slice = byteCharacters.slice(offset, offset + sliceSize);
var byteNumbers = new Array(slice.length);
for (var i = 0; i < slice.length; i++) {
byteNumbers[i] = slice.charCodeAt(i);
}
var byteArray = new Uint8Array(byteNumbers);
byteArrays.push(byteArray);
}
var blob = new Blob(byteArrays, {
type: contentType
});
return blob;
}
Identifying FaceID Using Microsoft API To Compare Matched Face ID Results
detectFaceメソッドはサーバー側で実行される。このメソッドは、与えられた画像から顔の特徴を検出し、識別子を返します。このメソッドは2回呼び出されます。最初はサインアップ時に顧客の画像がアップロードされたとき（id1）、次にビデオストリームからのスクリーンショット（id2）です。
下記はサンプルコードです：
function detectFace($img){
global $faceid_endpoint, $data_dir_url,$faceid_key;
$client = new GuzzleHttp\Client([
'base_uri' => $faceid_endpoint
]);
$resp = $client->request('POST', 'face/v1.0/detect?recognitionModel=recognition_02&detectionModel=detection_02', [
'headers' => [
'Content-Type' => 'application/json',
'Ocp-Apim-Subscription-Key' => $faceid_key
],
'json' => ['url'=> $data_dir_url.$img]
]);
$json = json_decode($resp->getBody(),true);
return $json[0];
}
Detecting FaceID in Opentok
最後の検証では、verifyFace()メソッドを使用し、入力として画像ID id1とid2を渡す。ここで、Microsoft face APIはこれら2つの顔(id1とid2)を比較し、スナップショットとサインアップの過程で提出された写真を比較し、一致/不一致とスコアを含む結果を提供する。
function verifyFace($id1,$id2){
global $faceid_endpoint, $data_dir_url,$faceid_key;
$client = new GuzzleHttp\Client([
'base_uri' => $faceid_endpoint
]);
$resp = $client->request('POST', 'face/v1.0/verify', [
'headers' => [
'Content-Type' => 'application/json',
'Ocp-Apim-Subscription-Key' => $faceid_key
],
'json' => [
'faceid1'=>$id1,
'faceid2'=>$id2
]
]);
return $resp->getBody();
}
Verifying FaceID in OpenTok
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