Übersicht
Der Bericht zum Gesichtsabgleich erfasst einen biometrischen 1:1-Abgleich zwischen dem während der Liveness-Erkennung aufgenommenen Live-Selfie und einem Referenzbild – meist das aus dem Ausweisdokument extrahierte Porträt. Er gibt einen einzelnen Ähnlichkeits-Score von 0–100, signierte URLs für die beiden verglichenen Bilder, die Quellsitzung für das Referenzbild sowie alle durch den Abgleich ausgelösten Warnungen zurück. Der Bericht wird erstellt, nachdem der Benutzer sowohl den Liveness-Schritt als auch den Dokumentenschritt in einem Workflow abgeschlossen hat (oder bei porträtbasierten Workflows wie der biometrischen Authentifizierung nach der Liveness-Erkennung allein) oder direkt über die eigenständige Gesichtsabgleich-API, wenn Sie selbst zwei beliebige Gesichtsbilder übergeben. Jeder Bericht enthält einen eigenenstatus – unabhängig vom Gesamtsitzungsstatus –, der widerspiegelt, wie der Schritt des Gesichtsabgleichs allein abgeschlossen wurde:
- Genehmigt —
scoreliegt über dem Prüfschwellenwert und es wurde keine Warnung zur automatischen Ablehnung ausgelöst. - In Prüfung —
scoreliegt zwischen dem Ablehnungs- und dem Prüfschwellenwert, oder es konnte kein Score berechnet werden undface_match_not_computed_actionistREVIEW. - Abgelehnt —
scoreliegt bei oder unter dem Ablehnungsschwellenwert,NO_REFERENCE_IMAGEwurde ausgelöst oder es konnte kein Score berechnet werden undface_match_not_computed_actionistDECLINE. - Erneute Einreichung angefordert — ein Prüfer hat über die Konsole angefordert, dass der Benutzer diesen Schritt erneut einreicht.
- Nicht abgeschlossen — der Schritt des Gesichtsabgleichs hat noch kein Ergebnis geliefert (einschließlich während der Benutzer eine fehlgeschlagene Erfassung wiederholt).
Wo er in API-Antworten erscheint
Der Bericht zum Gesichtsabgleich wird im Arrayface_matches[] geliefert – immer als JSON-Array, niemals als einzelnes face_match-Objekt. Er ist null, bis mindestens ein Schritt des Gesichtsabgleichs Daten erzeugt hat, und mehrere Einträge erscheinen, wenn ein Workflow den Gesichtsabgleich mehr als einmal ausführt. Ein Workflow für die Adaptive Age Verification füllt ihn ebenfalls aus, wenn der Fallback zur Ausweisverifizierung ausgeführt wird: Dieser Eintrag gibt den Altersschätzungs-Knoten als seine node_id an, da der Workflow keinen eigenen Gesichtsabgleich-Knoten besitzt.
- Sitzungsentscheidungs-API —
GET /v3/session/{sessionId}/decision/gibtface_matches[]auf oberster Ebene zurück. Siehe Sitzungsentscheidung abrufen. - Webhooks —
session.status.updated-Payloads enthalten dasselbeface_matches[]-Array, sobald der Schritt Daten erzeugt hat. Siehe Webhooks. - Eigenständige Gesichtsabgleich-API — für direkte 1:1-Abgleiche siehe Eigenständige Gesichtsabgleich-API.
Lesen Sie
response.face_matches[0] aus und iterieren Sie über das Array – die singuläre face_match-Struktur, auf die in einigen älteren Tutorials verwiesen wurde, existiert am v3-Entscheidungs-Endpoint nicht.Schema
Das kanonische Schema für jedes Feld befindet sich auf der Referenzseite Datenmodelle. Die folgenden Felder spiegeln dieses kanonische Schema wider.Statuswerte
Fehlschläge aufgrund geringer Ähnlichkeit werden wiederholt, bevor der Status festgelegt wird: Der Benutzer kann bis zu
face_match_max_attempts Erfassungsversuche durchführen (standardmäßig 3), und nur der Score des letzten Versuchs wird angewendet. Benutzerdefinierte Statusregeln, die am Workflow-Knoten konfiguriert sind, können den resultierenden Status weiter anpassen und ihn mit dem aus dem Score abgeleiteten Status gemäß der Rangfolge Declined > In Review > Approved kombinieren.
Beispiele
Genehmigt – eindeutige Übereinstimmung
In Prüfung – grenzwertige Ähnlichkeit
Abgelehnt – kein Referenzbild für den Abgleich vorhanden
Sicherheitshinweis
Die signierten URLs fürsource_image und target_image stellen biometrische Daten dar und laufen nach einem kurzen Gültigkeitsfenster ab. Behandeln Sie sie als kurzlebig: Cachen Sie sie nicht und stellen Sie sie nicht öffentlich bereit. In der Regel benötigt Ihre Anwendung lediglich status und score – speichern Sie so wenig wie möglich, um die Menge biometrischer Daten auf Ihren Servern zu minimieren.
Verwandte Themen
- Warnungen beim Gesichtsabgleich — Vollständiges Warnungs-Enum, Ursachen und Behebung.
- Liveness-Bericht — Der vorgelagerte Schritt, der das Zielbild erfasst.
- Webhooks — Auf
session.status.updatedlauschen, um den Bericht zu empfangen. - Datenmodelle – Gesichtsabgleich — Kanonisches Schema mit allen Feldern.