As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Perguntas frequentes sobre o Face Liveness Use os itens de perguntas frequentes a seguir para encontrar respostas às perguntas mais frequentes sobre o Rekognition Face Liveness. + **Quais são os resultados de uma verificação de vivacidade facial?** O Rekognition Face Liveness fornece os seguintes resultados para cada verificação de vivacidade: + Pontuação de confiança: Uma pontuação numérica que varia de 0 a 100 é retornada. Essa pontuação indica a probabilidade de o vídeo de selfie ser de uma pessoa real e não de um malfeitor usando paródia. + High-Quality Imagem: uma única imagem de alta qualidade é extraída do vídeo de selfie. Esse quadro pode ser utilizado para vários fins, como comparação facial, estimativa de idade ou pesquisa facial. + Imagens de auditoria: Até quatro imagens são retornadas do vídeo de selfie, que podem ser usadas para fins de trilha de auditoria. + **O Rekognition Face Liveness está em conformidade com os testes iBeta Presentation Attack Detection (PAD)? ** O teste de Detecção de Ataques de Apresentação (PAD) do iBeta Quality Assurance é conduzido de acordo com ISO/IEC 30107-3. O iBeta é credenciado pela iBeta NIST/NVLAP para testar e fornecer resultados de acordo com esse padrão PAD. O Rekognition Face Liveness passou nos testes de conformidade iBeta Presentation Attack Detection (PAD) de nível 1 e 2 com uma pontuação PAD perfeita. O relatório pode ser encontrado na página da iBeta [aqui](https://www.ibeta.com/wp-content/uploads/2023/10/231019-Amazon-Rekognition-PAD-Level-2-Confirmation-Letter.pdf). + **Como posso obter uma moldura de alta qualidade e molduras adicionais? ** O quadro de alta qualidade e os quadros adicionais podem ser retornados como bytes brutos ou carregados em um bucket do Amazon S3 que você especificar, dependendo das configurações da sua [CreateFaceLivenessSession](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateFaceLivenessSession.html)solicitação de API. + **Posso alterar a localização das luzes ovais e coloridas?** Não. A localização oval e as luzes coloridas são recursos que permitem maior precisão e, portanto, não podem ser personalizadas. + **Posso personalizar a interface do usuário de acordo com nosso aplicativo?** Sim, você pode personalizar a maioria dos componentes da tela, como tema, cor, idioma, conteúdo de texto e fonte, para alinhá-los ao seu aplicativo. Detalhes sobre como personalizar esses componentes podem ser encontrados na documentação de nossos componentes de interface do usuário [React](https://ui.docs.amplify.aws/react/connected-components/liveness), [Swift](https://ui.docs.amplify.aws/swift/connected-components/liveness) e [Android](https://ui.docs.amplify.aws/android/connected-components/liveness). + **Posso personalizar o tempo e o tempo da contagem regressiva para ajustar um rosto em formato oval?** Não, o tempo de contagem regressiva e o tempo de ajuste facial foram predeterminados com base em estudos internos de grande escala com milhares de usuários, visando fornecer um equilíbrio ideal que oferece maior segurança e latência. Por esse motivo, essas configurações de horário não podem ser personalizadas. + **As luzes de cores diferentes atendem às diretrizes de acessibilidade? ** Sim, as luzes de cores diferentes em nosso produto seguem as diretrizes de acessibilidade descritas nas WCAG 2.1. Conforme verificado em mais de 1000 verificações de usuários, a experiência do usuário exibe aproximadamente duas cores por segundo, o que está em conformidade com a recomendação de limitar as cores a três por segundo. Isso reduz a probabilidade de desencadear crises epilépticas na maioria da população. + **O SDK ajusta o brilho da tela para obter os melhores resultados?** Os SDKs móveis do Face Liveness (para Android e iOS) ajustam automaticamente o brilho quando a verificação é iniciada. No entanto, para o SDK da Web, há limitações nas páginas da Web que impedem o ajuste automático do brilho. Nesses casos, esperamos que o aplicativo web instrua os usuários finais a aumentarem manualmente o brilho da tela para obter os melhores resultados. + **Precisa ser oval? Poderíamos usar outras formas semelhantes?** Não, o tamanho, a forma e a localização do oval não são personalizáveis. O design oval específico foi cuidadosamente escolhido por sua eficácia em capturar e analisar com precisão os movimentos faciais. Portanto, a forma oval não pode ser modificada. + **Qual é a latência de ponta a ponta?** Medimos a latência de ponta a ponta desde o momento em que o usuário inicia a ação necessária para concluir a verificação de vida até o momento em que o usuário obtém o resultado (aprovação ou reprovação). Na melhor das hipóteses, a latência é de 5 s. Em média, esperamos que seja cerca de 7 s. Na melhor das hipóteses, a latência é de 11 s. Vemos uma variação na latência de ponta a ponta, pois ela depende: do tempo em que o usuário conclui a ação necessária (ou seja, mover a face para o oval), da conectividade de rede, da latência do aplicativo etc. + **Posso usar o recurso Face Liveness sem o SDK do Amplify?** Não, o SDK do Amplify é necessário para usar o recurso Rekognition Face Liveness. + **Onde posso encontrar os estados de erro associados ao Face Liveness?** Você pode ver os diferentes estados de erro do Face Liveness [aqui](https://ui.docs.amplify.aws/react/connected-components/liveness#error-states). + **O Face Liveness não está disponível na minha região. Como posso usar o recurso?** Você pode optar por ligar para o Face Liveness em qualquer uma das regiões onde ele estiver disponível, dependendo da carga de tráfego e da proximidade. Atualmente, a vivacidade facial está disponível nas seguintes AWS regiões: + Leste dos EUA (N. da Virgínia) + Oeste dos EUA (Oregon) + Europa (Irlanda) + Ásia-Pacífico (Tóquio, Mumbai) Mesmo que sua AWS conta esteja localizada em uma região diferente, não se espera que a diferença de latência seja significativa. Você pode obter molduras de selfie e imagens de auditoria de alta qualidade por meio da localização do Amazon S3 ou como bytes brutos, mas seu bucket do Amazon S3 deve corresponder à região AWS do Face Liveness. Se forem diferentes, você deverá receber as imagens como bytes brutos. + **O Amazon Rekognition Liveness Detection usa o conteúdo do cliente para melhorar o serviço?** Você pode optar por não ter suas entradas de imagem e vídeo usadas para melhorar ou desenvolver a qualidade do Rekognition e de outras tecnologias de inteligência de máquina da Amazon usando uma política de exclusão da Organizationslearning/artificial. AWS Para obter informações sobre como desativar, consulte a [Política de exclusão do Managing AI Services](https://docs.aws.amazon.com//organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_ai-opt-out.html).