降低业务风险的终极武器:人脸识别API及人脸认证API

人脸识别作为一项生物识别技术,广泛用于个人信息保护中。第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议通过的《中华人民共和国个人信息保护法》中尤其强调了需“严格保护敏感个人信息“,在这其中就包括了公民的生物特征信息。幂简人脸识别API的宗旨,就是利用规范的人脸识别技术接口,为用户提供便捷的身份验证渠道,同时保障个人面部信息安全地锁定在业务范围内,保障业务流程的安全性。

幂简平台产品提供了多种多样的人脸识别服务接口,基于人脸识别的KYC验证服务,支持多种场景,毫秒级人脸识别,高效率低风险,助力用户数字化转型。

幂简OCR识别API服务集成了市场主流供应商,应用标准化、多功能、多场景的面部识别服务,从安全、信息完整性等方面做了增强,充分保障客户信息安全。它包含了人脸识别所能应用的多种场景,如活体认证、人脸对比等,极大地适应多样化场景需求。

目前,人脸识别API已实现融合多种功能型API综合服务实现多样化的场景落地,例如:

  • 账户开通:结合身份证识别、人脸比对、活体检测等多项组合能力,可验证被检测人员是否为本人且为真人,完成用户身份核验。
  • Face ID:基于人脸识别的验证服务,通过人脸识别、活体验证等多种手段来有效地核实用户身份,防止身份冒用、欺诈等风险,应用于金融、出行、互娱等领域。
  • 注册登录:用户注册阶段录入人脸图片,确保用户身份真实性,在安全性要求高的场景中启动人脸登录验证,保障高质量、高效率、低风险的身份核验。
  • 门禁通行/签到:人脸识别通行或考勤,高效防伪,门禁控制,应用于写字楼、学校、工地、社区等多个场景,同时可根据业务需要关联绩效信息,应用于大型企业考勤系统。
  • 无现金支付:应用前端人脸采集方案,搭配人脸检索功能,将人脸与银行卡、手机等支付工具绑定,解决支付场景对安全、效率、精度的严苛要求,实现「无现金」刷脸支付代替传统密码,提高支付效率与体验。

1.活体认证

定义:活体验证通过提示信息,使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术,精准判断用户的真实性。

优势:

  • 识别成功时同步返回JSON格式的响应文件,便于数据分析、风险控制;识别失败时精准返回错误信息及错误代码,快速定位问题。
  • 多机房集群部署、支持高并发,多通道备用切换。
  • 支持多角度、多光线识别,智能识别准确率高。
  • 能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作,使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术,验证用户是否为真实活体本人操作,可有效抵御照片、视频、换脸、面具、遮挡、3D动画以及屏幕翻拍等常见的攻击手段,从而帮助用户甄别欺诈行为,保障用户的利益。
  • 日志系统不储存用户额外信息,面部动作数据仅供活体检测使用。

2.人脸对比

定义:人脸对比用于计算两张脸的相似程度,结合AI场景风控,给出是与否的结果。该接口通过现场或线上采集照片,并进行特征值比对,从而判断是否为本人特征,给出打分,最终作出一致性判断。

优势:

  • 识别成功时同步返回JSON格式的响应文件,便于数据分析、风险控制;识别失败时精准返回错误信息及错误代码,快速定位问题。
  • 多机房集群部署、支持高并发,多通道备用切换。
  • 支持多角度、多光线识别,智能识别准确率高。
  • 通过多点特征值比对,应用高效的AI模型,精准实现面部特征识别,智能化高。
  • 日志系统不储存额外用户信息,面部特征数据仅供人脸对比使用。识别成功时同步返回JSON格式的响应文件,便于数据分析、风险控制;识别失败时精准返回错误信息及错误代码,快速定位问题。

3.人脸检索

定义:人脸检索指针对一个新的人脸,结合AI场景风控,给出是与否的结果。

优势:

  • 检索成功时同步返回JSON格式的响应文件,便于数据分析、风险控制;检索失败时精准返回错误信息及错误代码,快速定位问题。
  • 多机房集群部署、支持高并发,多通道备用切换。
  • 支持多角度、多光线识别,智能识别准确率高。
  • 检索信息来源均源自公安备案的官方数据库,保障客户服务安全性。
  • 日志系统不储存额外信息,做到零缓存,检索数据仅供单次使用。

4.人像认证

定义:人像认证服务结合身份证相关API,将人像与身份证证件照进行比对,一次完成实名认证+本人认证,给出是与否的结果。

优势:

  • 认证成功时同步返回JSON格式的响应文件,便于数据分析、风险控制;认证失败时精准返回错误信息及错误代码,快速定位问题。
  • 多机房集群部署、支持高并发,多通道备用切换。
  • 支持多角度、多光线识别,智能识别准确率高。
  • 用户身份信息来源均源自公安备案的官方数据库,保障客户服务安全性。
  • 用户信息实时更新,信息更改随时同步。
  • 日志系统不储存额外用户信息,保障零缓存,每次认证数据仅供单次使用。

Keyword: 大模型资源

Leave a Reply