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Die Lösung für die biometrische Authentifizierung von Didit bietet ein optimiertes Verifizierungserlebnis für wiederkehrende Benutzer. Dieser Workflow kann so konfiguriert werden, dass er eine reine Liveness-Prüfung für eine einfache Anwesenheitsverifizierung durchführt oder Liveness mit Gesichtserkennung für einen stärkeren Identitätsabgleich mit einem gespeicherten Porträt kombiniert. Diese Flexibilität sorgt für ein reibungsloses Erlebnis bei gleichzeitig hohen Sicherheitsstandards.

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Wichtigste Funktionen

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Schnelle erneute Verifizierung

  • Kein Scannen von Dokumenten erforderlich
  • Vollständige Verifizierung in Sekundenschnelle
  • Verringert Reibungsverluste und Abbrüche auf Benutzerseite

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Erweiterte Sicherheit

  • Verwendet dieselbe neuronale Netzwerkarchitektur wie Face Match 1:1
  • Verhindert Versuche der Kontoübernahme
  • Beinhaltet Liveness-Erkennung zur Abwehr von Spoofing

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Flexible Integration

  • Web-basiert verfügbar
  • Konfigurierbare Schwellenwerte für den Abgleich
  • Optionale Geräte- und IP-Analyse für erhöhte Sicherheit

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Wie es funktioniert

Sitzungserstellung

Wenn Sie eine Sitzung zur biometrischen Authentifizierung für einen Workflow mit Gesichtsabgleich erstellen, benötigt Didit ein Referenzgesicht, mit dem das Live-Selfie verglichen werden kann. Sie haben zwei Optionen:
  • Senden Sie portrait_image in Base64 (max 2MB) aus Ihrer eigenen Datenbank. Sofern angegeben, hat dies stets Vorrang.
  • Lassen Sie portrait_image weg und übergeben Sie die vendor_data des Benutzers. Didit verwendet automatisch das bereits für diesen Benutzer gespeicherte Gesicht wieder, ermittelt in der folgenden Reihenfolge:
    1. Gesicht, das während einer genehmigten Liveness-Prüfung erfasst wurde
    2. Foto vom ePass-Chip aus einer genehmigten Ausweisverifizierung
    3. Aus dem Ausweisdokument zugeschnittenes Porträt einer genehmigten Ausweisverifizierung
    4. Manuell registriertes Profilgesicht (Users API oder Console-Upload)
Es werden ausschließlich Gesichter aus genehmigten Sitzungen (oder von Ihnen selbst registrierte Gesichter) wiederverwendet. Wenn Sie portrait_image weglassen und für den Benutzer kein Gesicht gespeichert ist, schlägt die Sitzungserstellung mit 400 und der Meldung No stored face image was found for this user. Send a portrait_image, or complete an approved verification with face liveness or an ID document for this vendor_data first. fehl. Wenn Sie auch vendor_data weglassen, fordert die 400-Meldung Sie dazu auf, ein portrait_image oder vendor_data mit einem gespeicherten Gesicht zu senden.

Live-Fotoerfassung

Während des Authentifizierungsprozesses:

Verifizierung und Ergebnisverarbeitung

Das System verarbeitet die Verifizierung basierend auf Ihrer Workflow-Konfiguration:
Wenn Face Match im Workflow deaktiviert ist, bestätigt das System nur die Liveness des Benutzers; es ist kein Referenzgesicht erforderlich und portrait_image wird nicht benötigt. Eine erfolgreiche Prüfung führt zu einer genehmigten Authentifizierung, was für eine einfache Anwesenheitsverifizierung nützlich ist.
Wenn Face Match im Workflow aktiviert ist (Referenzgesicht aus portrait_image oder dem gespeicherten Gesicht des Benutzers):
  1. Das System führt zuerst die Liveness-Prüfung durch
  2. Wenn die Liveness-Prüfung bestanden wurde, vergleicht es das neue Selfie mit dem Referenzgesicht
  3. Es wird ein Ähnlichkeitswert (0–100%) generiert
  4. Wert über Ihrem konfigurierten Schwellenwert → Genehmigt
  5. Wert unter dem Schwellenwert → Abgelehnt
Die Ergebnisse sind über die API-Antwort, die Business-Konsole und Webhooks verfügbar.
Zuletzt geändert am 7. November 2026