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Reconocimiento Facial y Detección de Vida

Verifik ofrece una solución de visión artificial para comprobaciones de vida y reconocimiento facial construida con una arquitectura Edge-AI que elimina la necesidad de servidores.

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Solución integral para detección de vida y reconocimiento facial

Verifica y autentica con Detección de Vida

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CARACTERÍSTICAS

La Detección de Vida nunca ha sido tan fácil

Automated API Onboarding Icon - Verifik

Incorporación automatizada de API

Envía verificaciones de forma sencilla utilizando nuestra API REST.

Reducción Icon - Verifik

Reducción de la tasa de abandono

Simplificamos el proceso de incorporación de usuarios con autenticaciones de identidad fáciles y rápidas.

Less Overhead Icon - Verifik

Tecnología anti suplantación de identidad

Detección, búsqueda y comparación de rostros en tiempo real.

Customer Experience Icon - Verifik

Experiencia de cliente sin fricción

Optimiza la incorporación para reducir todo tipo de barreras.

Importancia

LA IMPORTANCIA DE
Detección de Vida y Rostro

La Detección de Vida es un componente esencial del proceso de autenticación de la identidad digital. Esta tecnología verifica los rasgos faciales de una persona en tiempo real, asegurando su autenticidad y evitando intentos de suplantación o Deepfakes.

Enroll Icon - Verifik

La Detección de vida te permite detectar, reconocer y verificar rostros en imágenes

Estas tecnologías avanzadas son altamente efectivas: los usuarios las completan fácilmente, se verifican rápidamente y tienen una excelente capacidad para detectar deepfakes. Por eso, son herramientas muy útiles para los procesos de Conozca a su Cliente (KYC) y Prevención del Lavado de Dinero (AML).

Importance of Enroll - Verifik

¿CÓMO CÓDIFICAR?

Solución en Código

import axios from 'axios';

const options = {
  method: 'POST',
  url: 'https://api.verifik.co/v2/face-recognition/collections',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    Accept: 'application/json',
    Authorization: 'jwt your_token'
  },
  data: {name: 'string', description: 'string'}
};

try {
  const { data } = await axios.request(options);
  console.log(data);
} catch (error) {
  console.error(error);
}
import requests

url = "https://api.verifik.co/v2/face-recognition/collections"

payload = {
    "name": "string",
    "description": "string"
}
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Accept": "application/json",
    "Authorization": "JWT eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJjbGllbnRJZCI6IjYyM2I2MzE3ZmU1ZmQxNzc0YmU5ZjU2NiIsInYiOjIsInJvbGUiOiJjbGllbnQiLCJjbGllbnRTdWJzY3JpcHRpb25Db2RlIjoiZXh0ZW5kZWRfcGxhbiIsIkpXVFBocmFzZSI6Im5pY29MYUNhZ2FzdGUiLCJleHBpcmVzQXQiOiIyMDIzLTExLTA4IDE0OjA3OjAzIiwiaWF0IjoxNjk2ODYwNDIzfQ.S_6jF7oW-dR-2Gi_xFhOt9gguMV9Z7O2rnN8dP3jvZo"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())


import Foundation

let headers = [
  "Content-Type": "application/json",
  "Accept": "application/json",
  "Authorization": "JWT eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJjbGllbnRJZCI6IjYyM2I2MzE3ZmU1ZmQxNzc0YmU5ZjU2NiIsInYiOjIsInJvbGUiOiJjbGllbnQiLCJjbGllbnRTdWJzY3JpcHRpb25Db2RlIjoiZXh0ZW5kZWRfcGxhbiIsIkpXVFBocmFzZSI6Im5pY29MYUNhZ2FzdGUiLCJleHBpcmVzQXQiOiIyMDIzLTExLTA4IDE0OjA3OjAzIiwiaWF0IjoxNjk2ODYwNDIzfQ.S_6jF7oW-dR-2Gi_xFhOt9gguMV9Z7O2rnN8dP3jvZo"
]
let parameters = [
  "name": "string",
  "description": "string"
] as [String : Any]

let postData = try! JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])

let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://api.verifik.co/v2/face-recognition/collections")! as URL,
                                  cachePolicy: .useProtocolCachePolicy,
                                  timeoutInterval: 10.0)
request.httpMethod = "POST"
request.allHTTPHeaderFields = headers
request.httpBody = postData as Data

let session = URLSession.shared
let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in
  if (error != nil) {
    print(error as Any)
  } else {
    let httpResponse = response as? HTTPURLResponse
    print(httpResponse)
  }
})
dataTask.resume()

<?php

$client = new \GuzzleHttp\Client();

$response = $client->request('POST', 'https://api.verifik.co/v2/face-recognition/collections', [
  'body' => '{
  "name": "string",
  "description": "string"
}',
  'headers' => [
    'Accept' => 'application/json',
    'Authorization' => 'JWT eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJjbGllbnRJZCI6IjYyM2I2MzE3ZmU1ZmQxNzc0YmU5ZjU2NiIsInYiOjIsInJvbGUiOiJjbGllbnQiLCJjbGllbnRTdWJzY3JpcHRpb25Db2RlIjoiZXh0ZW5kZWRfcGxhbiIsIkpXVFBocmFzZSI6Im5pY29MYUNhZ2FzdGUiLCJleHBpcmVzQXQiOiIyMDIzLTExLTA4IDE0OjA3OjAzIiwiaWF0IjoxNjk2ODYwNDIzfQ.S_6jF7oW-dR-2Gi_xFhOt9gguMV9Z7O2rnN8dP3jvZo',
    'Content-Type' => 'application/json',
  ],
]);

echo $response->getBody();

import axios from 'axios';

const options = {
  method: 'POST',
  url: 'https://api.verifik.co/v2/face-recognition/persons/search-live-face',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Accept': 'application/json',
    'Authorization': 'jwt your_token'
  },
  data: {
    name: 'Mateo Verifik',
    notes: 'Verifik employee',
    gender: 'M',
    images: ['Base 64 Images'],
    min_score: 0.7,
    nationality: 'Colombian',
    search_mode: 'FAST',
    collection_id: 'dac2c81b-12bv-4f19-a6b0-d1a72d55b64b',
    date_of_birth: '1995-05-07',
    liveness_min_score: 0.5
  }
};

try {
  const { data } = await axios.request(options);
  console.log(data);
} catch (error) {
  console.error(error);
}

import requests

url = "https://api.verifik.co/v2/face-recognition/persons/search-live-face"

payload = {
    "name": "Mateo Verifik",
    "notes": "Verifik employee",
    "gender": "M",
    "images": ["Base 64 Images"],
    "min_score": 0.7,
    "nationality": "Colombian",
    "search_mode": "FAST",
    "collection_id": "dac2c81b-12bv-4f19-a6b0-d1a72d55b64b",
    "date_of_birth": "1995-05-07",
    "liveness_min_score": 0.5
}

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Accept": "application/json",
    "Authorization": "JWT token"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

import Foundation

let headers = [
    "Content-Type": "application/json",
    "Accept": "application/json",
    "Authorization": "JWT token"
]

let parameters = [
    "name": "Mateo Verifik",
    "notes": "Verifik employee",
    "gender": "M",
    "images": ["Base 64 Images"],
    "min_score": 0.7,
    "nationality": "Colombian",
    "search_mode": "FAST",
    "collection_id": "dac2c81b-12bv-4f19-a6b0-d1a72d55b64b",
    "date_of_birth": "1995-05-07",
    "liveness_min_score": 0.5
] as [String : Any]

let postData = try! JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])

let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://api.verifik.co/v2/face-recognition/persons/search-live-face")! as URL,
                                  cachePolicy: .useProtocolCachePolicy,
                                  timeoutInterval: 10.0)
request.httpMethod = "POST"
request.allHTTPHeaderFields = headers
request.httpBody = postData as Data

let session = URLSession.shared
let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in
    if let error = error {
        print(error)
    } else {
        let httpResponse = response as? HTTPURLResponse
        print(httpResponse)
    }
})

dataTask.resume()

<?php

use GuzzleHttp\Client;

$client = new Client();

$response = $client->request('POST', 'https://api.verifik.co/v2/face-recognition/collections', [
    'body' => '{
        "name": "string",
        "description": "string"
    }',
    'headers' => [
        'Accept' => 'application/json',
        'Authorization' => 'JWT token',
        'Content-Type' => 'application/json',
    ],
]);

echo $response->getBody();

import axios from 'axios';

const options = {
  method: 'POST',
  url: 'https://api.verifik.co/v2/face-recognition/search',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Accept': 'application/json',
    'Authorization': 'jwt your_token'
  },
  data: {
    images: ['base64_encoded_string'],
    min_score: 0.7,
    search_mode: 'FAST/ACCURATE choose one',
    collection_id: 'ID_OF_COLLECTION'
  }
};

try {
  const { data } = await axios.request(options);
  console.log(data);
} catch (error) {
  console.error(error);
}

import requests

url = "https://api.verifik.co/v2/face-recognition/search"

payload = {
    "images": ["base64_encoded_string"],
    "min_score": 0.7,
    "search_mode": "FAST/ACCURATE choose one",
    "collection_id": "ID_OF_COLLECTION"
}

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Accept": "application/json",
    "Authorization": "JWT token"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.json())

import Foundation

let headers = [
    "Content-Type": "application/json",
    "Accept": "application/json",
    "Authorization": "JWT token"
]

let parameters = [
    "images": ["base64_encoded_string"],
    "min_score": 0.7,
    "search_mode": "FAST/ACCURATE choose one",
    "collection_id": "ID_OF_COLLECTION"
] as [String: Any]

let postData = try! JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])

let request = NSMutableURLRequest(
    url: NSURL(string: "https://api.verifik.co/v2/face-recognition/search")! as URL,
    cachePolicy: .useProtocolCachePolicy,
    timeoutInterval: 10.0
)
request.httpMethod = "POST"
request.allHTTPHeaderFields = headers
request.httpBody = postData as Data

let session = URLSession.shared
let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in
    if let error = error {
        print(error)
    } else {
        if let httpResponse = response as? HTTPURLResponse {
            print(httpResponse)
        }
    }
})

dataTask.resume()

<?php

use GuzzleHttp\Client;

$client = new \GuzzleHttp\Client();

$response = $client->request('POST', 'https://api.verifik.co/v2/face-recognition/search', [
    'body' => '{
        "images": [
            "base64_encoded_string"
        ],
        "min_score": 0.7,
        "search_mode": "FAST/ACCURATE choose one",
        "collection_id": "ID_OF_COLLECTION"
    }',
    'headers' => [
        'Accept' => 'application/json',
        'Authorization' => 'JWT token',
        'Content-Type' => 'application/json',
    ],
]);

echo $response->getBody();

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Las empresas fintech autentican a los usuarios con reconocimiento facial durante el registro y las transacciones. Esto no solo mejora la seguridad y reduce el riesgo de fraude, sino que también garantiza el cumplimiento de las normas AML y KYC.

Casinos Virtuales

Los casinos en línea emplean el reconocimiento facial para verificar la identidad de los jugadores y prevenir el fraude. Esta tecnología garantiza que los usuarios sean quienes dicen ser, protegiendo tanto al casino como a los jugadores. Además, mejora la seguridad de las transacciones y personaliza la experiencia del usuario, creando un entorno seguro y confiable.

Hotelería

Los hoteles emplean el reconocimiento facial para agilizar el registro de huéspedes, eliminando la necesidad de documentos físicos y mejorando la seguridad. Esta tecnología permite una verificación rápida de identidad durante el check-in, personalizando la experiencia del huésped y garantizando los estándares de seguridad.

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