Verificación facial 1:1 e identificación facial 1:N
Verificación facial 1:1
Empareja un selfie con una única foto de carné con una precisión del 99,99%, ideal para la autenticación biométrica segura.
1:N Identificación de caras
Escanea vastas bases de datos para la identificación facial 1:N, perfecta para la detección de fraudes o el reconocimiento de VIP.
La biometría facial se utiliza en el proceso KYC para comparar fotos selfie con fotografías de documentos y confirmar la presencia de un usuario en listas biométricas de "bloqueados" y "seguros".
Los algoritmos de reconocimiento facial de Oz Forensics permiten
Detecta y destaca la mejor toma del vídeo.
Compara la cara de la foto con la foto de la cara del DNI.
Realizar una búsqueda en la base de datos biométricos.
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¿Qué es Oz Biometry y cómo funciona la identificación facial?
Oz Biometry es la tecnología de comparación facial de Oz Forensics, que confirma que dos o más imágenes muestran a la misma persona. Funciona convirtiendo cada rostro en una representación matemática y comparándolas entre sí, lo que genera una puntuación de similitud que va de 0 (sin coincidencia) a 1 (o el 100 %, una coincidencia total). Admite tanto la verificación 1:1 (por ejemplo, ¿es esta selfie de la misma persona que esta foto de documento de identidad?) como la identificación 1:N (¿aparece este rostro en algún lugar de un conjunto de datos?). La tecnología de comparación facial de Oz obtuvo una precisión del 99,99 % en la prueba FRVT del NIST.
¿Cuál es la diferencia entre la verificación 1:1 y la identificación 1:N?
La verificación 1:1 compara un rostro con otro para responder a la pregunta «¿se trata de la misma persona?», cuyo ejemplo clásico es la comparación de una selfie tomada en directo con la fotografía de un documento de identidad durante el proceso de registro. La identificación 1:N compara un rostro con muchos rostros de una base de datos para responder a la pregunta «¿quién es esta persona?», o «¿figura esta persona en alguna lista?», y se utiliza para comprobaciones de listas de vigilancia y de identidades duplicadas. Oz Biometry es capaz de realizar tanto la verificación 1:1 como la 1:N.
¿Qué grado de precisión tiene el reconocimiento facial de Oz?
Oz Biometry ha obtenido una precisión del 99,99 % en el FRVT del NIST, la prueba de referencia independiente más prestigiosa en el ámbito del reconocimiento facial, que evalúa los algoritmos con conjuntos de datos cerrados a los que los proveedores nunca tienen acceso. El modelo se ha entrenado con más de 4,5 millones de rostros únicos, con una representación étnica diversa, y utiliza atributos adicionales para garantizar la solidez de los resultados en condiciones reales. La precisión la certifica el NIST, y no es una cifra declarada por la propia empresa, lo cual es lo que más importa a los compradores que evalúan las soluciones de comparación facial.
¿Qué es el FRVT del NIST y por qué es importante para la comparación facial?
El FRVT (Face Recognition Vendor Test) del NIST es una prueba de referencia independiente llevada a cabo por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. que evalúa los algoritmos de reconocimiento facial tanto para la verificación 1:1 como para la identificación 1:N. Es importante porque se lleva a cabo con conjuntos de datos cerrados de «caja negra» a los que los proveedores no pueden acceder ni utilizar para el entrenamiento, por lo que los resultados no pueden manipularse, lo que lo convierte en el indicador de precisión más fiable del sector. Oz Biometry alcanzó una precisión del 99,99 % en el NIST FRVT, razón por la cual cuenta con la confianza de bancos y organismos gubernamentales.
¿Puede Oz comparar una selfie con la foto de un documento de identidad o de un pasaporte?
Sí, la comparación de una selfie en directo con la foto de un documento de identidad o pasaporte es el caso de uso principal 1:1 de Oz Biometry, y constituye el núcleo del proceso de alta remota de KYC. El detector facial de Oz está diseñado para gestionar imágenes de documentos giradas, comprimidas o de baja calidad (como las que se obtienen al hacer una foto con el móvil de un pasaporte), así como selfies tomadas con iluminación irregular. Proporciona una puntuación de similitud que se compara con el umbral establecido para aceptar o rechazar la coincidencia.
¿Funciona el reconocimiento facial con fotos de documento de identidad de baja calidad o giradas?
Sí. El detector facial de Oz Biometry está diseñado específicamente para hacer frente a la compleja realidad de las imágenes de documentos de identidad, los escaneos de pasaportes girados, los artefactos de compresión y las fotos de documentos de baja resolución, así como a los selfies tomados con poca luz. Esta robustez es importante porque la foto de referencia de un documento de identidad suele capturarse en condiciones muy diferentes a las de un selfie tomado en directo con el móvil, y los sistemas de comparación simples pierden precisión cuando ambas imágenes no coinciden. Oz utiliza atributos faciales adicionales para garantizar que los resultados de la comparación sigan siendo fiables en todas esas condiciones.
¿Cómo gestiona el sistema el envejecimiento o los cambios en el aspecto facial a lo largo del tiempo?
Oz Biometry está diseñado para mantener su fiabilidad a medida que los rostros cambian de forma natural con el paso del tiempo, utilizando atributos faciales adicionales y una representación del rostro que se centra en rasgos estables y distintivos, en lugar de detalles transitorios como el vello facial, pequeños cambios estéticos o fluctuaciones de peso. Esto es importante en la práctica porque la foto de referencia de un documento de identidad suele tener varios años de antigüedad, por lo que el motor de comparación tiene que salvar una diferencia real entre una foto antigua y una selfie actual. En combinación con su precisión del 99,99 % según el NIST FRVT, esto confiere a Oz Biometry una fiabilidad a largo plazo para casos de uso como la reverificación periódica, y no solo para el registro inicial.
¿Cómo gestiona Oz la comprobación de listas de seguimiento o listas negras?
Oz gestiona el filtrado de listas de seguimiento y listas negras a través de su «Collection Check», que utiliza la identificación 1:N para comparar el rostro de una persona con una base de datos preexistente de rostros. Funciona con Pgvector (una extensión de similitud vectorial para PostgreSQL) y realiza una búsqueda exacta del vecino más cercano; Oz evita deliberadamente los índices aproximados porque sacrifican la precisión. Se marca cualquier coincidencia cuya puntuación sea igual o superior al umbral. Toda la base de datos se almacena en memoria para mejorar el rendimiento, y el diseño funciona bien a gran escala.
¿Cómo se gestiona la seguridad de las bases de datos que contienen registros biométricos a gran escala?
Oz Biometry protege los registros biométricos a gran escala mediante un cifrado robusto, controles de acceso estrictos y una arquitectura de base de datos que mantiene los datos protegidos sin sacrificar la velocidad de comparación. El diseño permite realizar búsquedas exactas del «vecino más cercano» a gran escala, gestionando con facilidad bases de datos de gran tamaño. Todo ello está respaldado por la certificación ISO/IEC 27001:2022 de la empresa y por auditorías periódicas SOC 2 Tipo 2, por lo que las bases de datos de listas de vigilancia y deduplicación a escala empresarial están protegidas con el mismo nivel de seguridad que el resto de la plataforma.
¿Qué umbral de coincidencia facial debo utilizar y qué ocurre con los casos dudosos?
El umbral de coincidencia predeterminado en Oz Biometry es de 0,85; una puntuación de similitud igual o superior a ese valor se considera que corresponde a la misma persona, y se puede configurar según tu tolerancia al riesgo (aumentarlo para que sea más estricto o reducirlo para que sea más permisivo). Para la comparación facial y las comprobaciones de la base de datos, Oz también admite el resultado OPERATOR_REQUIRED: cuando un resultado es ambiguo, puede remitirse a un revisor humano en lugar de aceptarse o rechazarse automáticamente. Ten en cuenta que la verificación de vitalidad es binaria, es decir, solo devuelve SUCCESS o DECLINED, por lo que OPERATOR_REQUIRED se aplica a la comparación facial y a la base de datos, pero no a la verificación de vitalidad.
¿El reconocimiento facial de Oz presenta sesgos en función de los distintos grupos étnicos o demográficos?
La equidad demográfica depende en gran medida de los datos de entrenamiento, y Oz Biometry se ha entrenado con más de 4,5 millones de rostros únicos seleccionados para garantizar una representación étnica diversa, con el objetivo específico de reducir las diferencias de rendimiento entre los distintos grupos. Su precisión se ha validado de forma independiente a través del NIST FRVT (99,99 %), que publica los resultados de rendimiento por grupos demográficos en lugar de basarse en las afirmaciones del propio proveedor. Para los compradores que se preocupan por la equidad, los resultados independientes del NIST y la diversidad de los datos de entrenamiento son los dos aspectos que deben comprobarse, y Oz ofrece información sobre ambos.
¿Cuáles son los requisitos técnicos para integrar el SDK de Oz Biometry?
La integración de Oz Biometry requiere un entorno de desarrollo estándar para iOS, Android, Flutter o web, y los mismos SDK que se utilizan para Oz Liveness ofrecen puntos finales 1:1 y 1:N, por lo que la mayoría de los equipos no necesitan un proyecto de integración independiente. La documentación exhaustiva abarca cada modo de API: API completa (asíncrona, con almacenamiento y webhooks) y API instantánea (síncrona, sin almacenamiento de datos), lo que permite a los desarrolladores elegir el patrón de integración que mejor se adapte a sus necesidades de latencia, almacenamiento y cumplimiento normativo. El equipo de soporte técnico de Oz ofrece asistencia en todo momento, desde la configuración inicial del SDK hasta el ajuste a escala de producción.
¿Puedo realizar el reconocimiento facial sin almacenar datos biométricos?
Sí, la API Instant de Oz realiza una comparación facial (o una comprobación de vitalidad) y devuelve el resultado de forma inmediata sin almacenar nada, lo que la hace ideal para implementaciones que dan prioridad a la privacidad y cumplen con el RGPD. Si necesitas persistencia para la auditoría y la gestión de casos, la API Full almacena los archivos multimedia y los resultados, y ofrece webhooks. Y si es imprescindible que los datos no salgan nunca de tu entorno, Oz Biometry se puede implementar íntegramente en tus propias instalaciones. Los puntos finales relevantes de Instant comparan un rostro con otro, o un rostro con varios.
¿Cómo se combinan la detección de vida y la comparación facial en un proceso de verificación?
La verificación de vitalidad y la comparación facial responden a dos cuestiones diferentes y son más eficaces cuando se combinan: la verificación de vitalidad demuestra que la persona es real y está presente en ese momento, mientras que la comparación facial demuestra que se trata de la misma persona que figura en el documento de identidad o en el registro almacenado. Un flujo típico de Oz realiza una verificación de vitalidad en el vídeo de la selfie en directo y, a continuación, compara el mejor fotograma del vídeo de la selfie con la fotografía del documento de identidad (1:1) y, opcionalmente, con una base de datos (1:N).
¿En qué se diferencia la biometría facial de Oz de la de Onfido o Jumio?
Oz Biometry, Onfido y Jumio ofrecen todas ellas la comparación facial entre una selfie y un documento para el proceso de KYC, por lo que las diferencias se reducen a la validación de la precisión, la implementación y la privacidad. Oz declara una precisión del 99,99 % en pruebas independientes del NIST FRVT y se entrena con más de 4,5 millones de rostros diversos; puede implementarse en las propias instalaciones o en el propio dispositivo para garantizar la soberanía de los datos, en lugar de limitarse exclusivamente a la nube; y su API Instant permite comparar rostros sin almacenar ningún dato biométrico para casos de uso sensibles al RGPD. Además, se integra de forma nativa con Oz Liveness (certificado por iBeta según la norma ISO/IEC 30107-3, niveles 1, 2 y 3) y con la norma CEN/TS 18099, de modo que la verificación de vida y la comparación proceden de una única arquitectura certificada.
