Übersicht
Warnungen im Gesichtsabgleich-Bericht kennzeichnen jeden Zustand, den Didit bei der Durchführung des 1:1-Gesichtsvergleichs festgestellt hat. Sie werden im Arraywarnings[] für jedes Element von face_matches[] ausgegeben (siehe Gesichtsabgleich-Bericht). Jeder Eintrag enthält zudem feature: "FACEMATCH" sowie die node_id des Workflow-Knotens, der die Warnung ausgelöst hat.
Jede Warnung besteht aus drei Ebenen:
- Der
risk-Code – ein stabiler Bezeichner, den Sie in Ihrem Code abfragen können. - Der
log_type–information,warningodererror, abgeleitet aus den Schwellenwerten für den Ähnlichkeitswert Ihres Workflows. - Die Auswirkung auf die Entscheidung – festgelegt durch die Prüf- und Ablehnungsschwellenwerte des Workflows für den Ähnlichkeitswert.
Bedingungen für automatische Ablehnung
Das folgende Risiko setzt den Gesichtsabgleich-Bericht (und die Sitzung) immer aufDeclined:
Wenn
NO_REFERENCE_IMAGE ausgelöst wird, wird LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY unterdrückt (da kein Wert berechnet werden kann).
Es gibt eine Ausnahme.
Wenn der Ausweisschritt über einen Non-Doc Lookup abgeschlossen wurde, dessen Register kein Porträtfoto zurückgibt und kein Gesicht überprüft, hat der Gesichtsabgleich bauartbedingt kein Vergleichsbild für die Live-Aufnahme.
Dies wird als FACE_MATCH_NOT_COMPUTED mit einem null-Wert gemeldet und über face_match_not_computed_action (siehe unten) entschieden, nicht als automatische Ablehnung.
Konfigurierbare Verifizierungseinstellungen
In der Didit-Konsole wird der Ähnlichkeitswert des Gesichtsabgleichs über zwei Schwellenwerte gesteuert (kein Umschalter für Genehmigen/Prüfen/Ablehnen):
Setzen Sie den Schwellenwert für die Prüfung höher an, wenn Sie zu viele fälschliche Genehmigungen feststellen; setzen Sie den Schwellenwert für die Ablehnung niedriger an, wenn Sie zu viele fälschliche Ablehnungen beobachten.
Eine separate Einstellung steuert, was passiert, wenn ein Ähnlichkeitswert überhaupt nicht berechnet werden kann: Es wurde in einem der Bilder kein Gesicht erkannt oder ein Non-Doc Lookup lieferte kein Referenzbild für den Abgleich:
Diese Aktion steuert
FACE_MATCH_NOT_COMPUTED (kein Gesicht auf dem Dokumentporträt oder überhaupt keine Referenz nach einem Non-Doc Lookup) sowie ein erschöpftes NO_FACE_IN_SELFIE (kein Gesicht im Selfie nach den Wiederholungsversuchen des Benutzers). Wenn das Problem beim Selfie liegt, wird der Benutzer zunächst aufgefordert, die Aufnahme zu wiederholen – siehe unten – und die Aktion greift erst, wenn nach Aufbrauchen des Versuchskontingents immer noch kein Gesicht erkannt werden kann.
Auch Fehler aufgrund geringer Ähnlichkeit durchlaufen eine Wiederholungsschleife für die Aufnahme, bevor der Status endgültig feststeht: Der Benutzer erhält insgesamt bis zu face_match_max_attempts Versuche (Standard 3, konfigurierbar auf 2–5 pro Workflow-Knoten) für eine erneute Aufnahme. Ein NO_FACE_IN_SELFIE-Fehler nutzt dieselbe Wiederholungsschleife, da eine erneute, deutlichere Selfie-Aufnahme das Problem beheben kann. Bei einem FACE_MATCH_NOT_COMPUTED-Fehler gibt es keinen Wiederholungsversuch – das Dokumentporträt kann in diesem Schritt nicht erneut aufgenommen werden. Erst wenn das Kontingent erschöpft ist, gilt der Status des letzten Versuchs – und dies wird mit FACE_MATCH_MAX_ATTEMPTS_EXCEEDED protokolliert.
In der eigenständigen Face Match API gibt es lediglich einen Ablehnungsschwellenwert (Anfrageoption face_match_score_decline_threshold, Standard 30); jede ausgelöste Warnung führt zur Ablehnung der Anfrage, und NO_REFERENCE_IMAGE wird ausgelöst, wenn überhaupt kein Gesicht verglichen werden konnte.
Erzeugte Warnungen
Beispiele
In Prüfung — grenzwertige Ähnlichkeit
In Prüfung — Gesichtsabgleich konnte nicht berechnet werden
Automatische Ablehnung — fehlende Referenz
Wiederholungsversuche aufgebraucht — Status des letzten Versuchs angewendet
Die eigenständige Gesichtsabgleich-API gibt dieselbe Warnungsstruktur ohne
node_id zurück (der Vergleich ist an keinen Workflow-Knoten gebunden).Warnungstypen
Jedem Risiko wird basierend auf der Konfiguration Ihrer Anwendung ein Schweregrad zugewiesen. Die drei Schweregrade sind:Verwandte Themen
- Gesichtsabgleichsbericht — vollständiges Berichtsschema und Status.
- Liveness-Warnungen — vorgelagerte Warnungen bei der Selfie-Erfassung.
- Webhooks —
session.status.updatedüberträgt die Warnungen, sobald der Schritt abgeschlossen ist. - Datenmodelle — Gesichtsabgleich — kanonisches Schema.
- Datenmodelle — Warnungsobjekt — die Struktur jedes Eintrags in
warnings[].