Bester Ansatz für die biometrische Gesichtsauthentifizierung in Mobil- und Web-Apps (Genauigkeit, Anti-Spoofing, Sicherh ⇐ IOS

[Anonymous]

Was ist der beste Weg, um die Gesichts-/biometrische Validierung in einer Mobil- und Webanwendung zu implementieren, unter Berücksichtigung der Genauigkeit (FAR/FRR), der Sicherheit der Speicherung biometrischer Vorlagen und des Anti-Spoofings?
Ich baue ein System auf, das eine Gesichtsauthentifizierung sowohl in Mobil- als auch in Webanwendungen erfordert.
Meine Hauptanforderungen sind:

• Hohe Genauigkeit (niedrige Falschakzeptanz- und Ablehnungsraten – FAR/FRR)
• Sicherheit (verschlüsselte biometrische Vorlagenspeicherung)
• Robustes Anti-Spoofing (Erkennung von Angriffen mit Fotos/Videos)
• Rechtliche Einhaltung des Datenschutzes

Spezifisch Fragen:

• Welche Architektur bietet das beste Kosten-Nutzen-Verhältnis für die Produktion:
  
  Biometrischer Abgleich auf dem Gerät
• Serverseitiger Abgleich
• Ein hybrider Ansatz?

[*]Welche SDKs oder Bibliotheken empfehlen Sie:

• Kommerzielle Standardlösung mit Unterstützung
• Open-Source-Lösung, die eine individuelle Anpassung ermöglicht

[*]Was sind gute Integrationspraktiken und Testmetriken (z. B. FAR/FRR-Bewertung, Spoofing-Tests)?


Bitte geben Sie minimale Integrationsbeispiele für die empfohlenen Optionen (mobil und Web) an.