Geautomatiseerde gezichtsvergelijking bij het RNI-inschrijfproces.
Algemene informatie
Thema
Begindatum
Contactgegevens
Verantwoord gebruik
Doel en impact
Het algoritme is ontwikkeld om het gezicht van de persoon die voor de balie staat te vergelijken met de afbeelding in zijn identiteitsdocument en om aan te kunnen geven met welke zekerheid gesteld kan worden dat de persoon weergegeven op de afbeelding van het gescande identiteitsdocument dezelfde persoon is (of niet). Dit algoritme ondersteunt de RNI-medewerker aan de balie zodat deze met enige zekerheid kan vaststellen of de persoon aan de balie ook de persoon is van wie het identiteitsdocument gescand is.
Afwegingen
De inzet van dit algoritme helpt de RNI-medewerker met het vaststellen van de identiteit van de burger aan de balie.
Menselijke tussenkomst
Uiteindelijk bepaalt de RNI-medewerker of hij de gezichtsscan wil gebruiken en wat hij met het resultaat van de gezichtsscan doet in het proces.
Risicobeheer
Een risico is een kans op het optreden van een negatief gevolg voor de rechten en vrijheden van de betrokkenen als gevolg van de verwerking van persoonsgegevens. Omdat in de beschreven situatie echter geen opslag nodig is (want gezichtsopname is alleen gedurende het proces van identiteitsvaststelling in het systeem geregistreerd en voor de medewerkers van het RNI-loket zichtbaar), is het risico op lekken of manipuleren van de gezichtsopname klein.
Wettelijke basis
Wettelijke verplichting tot deugdelijke identiteitsvaststelling: Wet BRP art. 2.67 4de lid, Besluit BRP art.35 Toelaatbaarheid van biometrie: UAVG art. 29, in voorliggende situatie is authenticatie noodzakelijk
Werking
Gegevens
Foto van de chip uit het getoonde identiteitsdocument en de foto die gemaakt is door de gezichtsscanner.
Technische werking
Deep learning. Advanced face recognition APIs: C++, Java, Microsoft .NET, BioAPI 2.0 Verification Engine (C API). Gedocumenteerde voorbeelden voor de belangrijkste use cases en specifieke implementaties. Hulpmiddelen voor biometrische evaluaties, waaronder genereren van ‘identification match’ overzichten en ‘similarity matrix’ data.