Kutatua matatizo ya liveness na face match

Kwa nini alama za liveness hurudi chini, kwa nini face match wakati mwingine hushindwa au hupita ambapo haipaswi, na nini unaweza kusawazisha kwenye workflow yako.

Imeandikwa na Usaidizi wa Didit · Imesasishwa 19 Agosti 2026

Liveness huthibitisha mtu halisi yupo mbele ya kamera; face match huthibitisha mtu huyo ndiye aliye kwenye hati. Mojawapo yao inaporudi na alama ya chini au onyo, karibu daima ni moja ya sababu chache zinazojulikana.

#Kamera haikufungua kabisa

Kabla ya kudhani ukaguzi wa biometriki ulishindwa, ondoa hili kwanza - hutoa ripoti ile ile ya "hatua ya selfie haikufanya kazi" kutoka kwa watumiaji:

• Vivinjari vya ndani ya programu. Kiungo cha uthibitishaji kilichofunguliwa ndani ya kivinjari cha ndani cha programu nyingine mara nyingi hakiwezi kupata ruhusa ya kamera kabisa. Mwombe mtu afungue kiungo kwenye kivinjari cha kawaida cha simu yake.
• Ruhusa iliyokataliwa hapo awali. Mara mtu anapokataa ruhusa ya kamera kwa tovuti fulani, kivinjari hukumbuka na mchakato hauwezi kuuliza tena. Ni lazima wairejeshe kwenye mipangilio ya tovuti.
• Kamera tayari inatumika. Kichupo kingine, programu, au simu ya video inayoshikilia kamera huizuia. Katika baadhi ya vifaa, ombi la ruhusa ya maikrofoni pia linaweza kufunga kamera.
• Hakuna kamera kabisa. Watumiaji wa desktop wasio na webcam. Kama hatua ya selfie inatolewa kwenye desktop ni mpangilio wa workflow.

#Liveness ilipata alama ya chini au haikupata uso

• Uso haujagundulika - mwanga hafifu, uso nje ya fremu, au tatizo la kiufundi wakati wa upigaji picha. Mwombe mtu apige tena kwa mwanga bora akiwa na uso wake katikati bila chochote kinachoufunika.
• Alama ya liveness ya chini - inaweza kuwa upigaji wa ubora wa chini wa kweli (mwanga mbaya, ubora mdogo wa kamera) au shambulizi la kudanganya linaloshukiwa (picha, urudiaji wa skrini, barakoa). Ikiwa unaona hili kwa watumiaji halisi, omba wawasilishe upya badala ya kukataa moja kwa moja.
• Shambulizi la uwasilishaji limegundulika (LIVENESS_FACE_ATTACK) - mfumo umepata ushahidi thabiti wa jaribio la udanganyifu. Hili ni la kukusudia na hukataa kikao moja kwa moja.

123

1. Anza na selfie iliyopigwa - kushindwa mengi kunaonekana ndani yake.
2. Events inakuambia kama mtumiaji alijaribu tena, na mara ngapi.
3. Ikiwa upigaji picha ndio ulikuwa tatizo, fungua tena kikao kutoka hapa ili wajaribu tena.

Ikiwa alama za liveness za chini zinajikusanya kwenye vifaa fulani, angalia mbinu gani workflow yako inatumia: mbinu za active (3D Flash, 3D Action) ni ngumu zaidi kwa kiasi kikubwa kwenye simu za zamani na vyumba vyenye giza kuliko passive liveness. Angalia jinsi ubaini wa liveness unavyofanya kazi.

#Face match haionekani sahihi

Face match hulinganisha selfie na picha kwenye hati na kutoa alama ya ulinganifu, ikilinganishwa na vikomo vya workflow yako:

• Alama chini ya kikomo cha ukaguzi - kikao huenda kwenye In Review ili mtu athibitishe.
• Alama chini ya kikomo cha kukataa - kikao hukataliwa moja kwa moja.
• Hakuna uso uliopatikana kwenye selfie au picha ya hati - mtu kwa kawaida huombwa apige selfie tena (anapata majaribio machache) kabla hili kuchukuliwa kama matokeo ya mwisho.

Alama pia huathiriwa na mambo yasiyohusiana na utambulisho: picha ya zamani ya hati, kadi iliyochakaa sana, miwani, kofia, ndevu zilizoota tangu picha ilipopigwa, au picha ya ubora wa chini sana kwenye hati. Hayo yote hupunguza alama kihalali kwa mtu sahihi.

Ikiwa mtumiaji halisi anashindwa mara kwa mara face match, au unaona idhini ambazo huamini hazikustahili kupita, suluhisho ni kurekebisha vikomo vya ukaguzi na kukataa. Angalia alama na vikomo vya face match.

#Mteja halisi anayerudi ameonyeshwa kama anayefanana

Hatua ya liveness pia huendesha utafutaji wa uso wa 1:N dhidi ya kila mtu uliyemkwisha thibitisha. Wateja wako wenyewe wanaorudi watajilinganisha wenyewe - jambo linalotarajiwa, si ishara ya udanganyifu. Tuma vendor_data kwa uthabiti ili vikao vyote viwili vitue kwa mtu yule yule. Angalia akaunti zinazofanana na utafutaji wa uso.

#Kupunguza udanganyifu wa upigaji picha wa hati

Ikiwa unaona watumiaji wakiwasilisha picha ya hati badala ya kupiga scan ya kitu halisi papo hapo, au mtu wa tatu anapiga picha ya kitambulisho kwa niaba ya mtu mwingine, mipangilio ya ID Verification na liveness ya workflow yako inakuwezesha kubana hili:

• Zuia upigaji picha uwe wa kamera hai pekee, ukiondoa njia ya kupakia.
• Tumia ukaguzi wa cross-camera face match, unaolinganisha uso ulioonekana na kamera wakati wa kupiga picha ya hati dhidi ya selfie, na peleka kutolingana kwenye ukaguzi au kukataliwa badala ya kuvipitisha kimya kimya.

#Wakati ni mtu yule yule lakini hati ya zamani sana

Kwa hati ambayo picha yake ya sura ina miongo, hakuna mpangilio wa kikomo utakaokuwa sahihi kwa uhakika. Jibu bora ni ukaguzi imara zaidi: NFC husoma picha ya sura moja kwa moja kutoka kwenye chip, ambayo ni picha ile ile mtoaji anayoshikilia, na kuondoa kabisa kigezo cha ubora wa uchapishaji. Angalia uthibitishaji wa chip ya NFC.

#Zinazohusiana

• Kwa nini uthibitishaji ulikataliwa
• Kutatua matatizo ya kupakia na kusoma hati
• Kumruhusu mtu kujaribu tena uthibitishaji