Verifikasi Wajah 1:1 & Identifikasi Wajah 1:N
Verifikasi Wajah 1:1
Mencocokkan foto selfie dengan foto ID dengan akurasi 99,99%. Ideal untuk autentikasi biometrik yang aman.
Identifikasi Wajah 1:N
Memindai basis data besar untuk identifikasi wajah 1:N. Sempurna untuk deteksi fraud atau pengenalan tamu VIP.
Dalam proses KYC, biometrik wajah digunakan untuk mencocokkan foto selfie dengan foto pada dokumen, sekaligus memeriksa apakah pengguna masuk dalam daftar blokir atau daftar aman.
Dengan Algoritma Pengenalan Wajah Oz Forensics, Anda dapat:
Mendeteksi dan memilih foto terbaik dari sebuah video.
Membandingkan selfie dengan foto ID.
Melakukan pencarian dalam database biometrik.
Studi Kasus
Tingkatkan keamanan dan sederhanakan verifikasi identitas dengan Oz Biometry
Jadwalkan Demo
Tingkatkan perlindungan tanpa membuat pengguna repot. Anda siap?
Bersertifikat untuk mencegah penipuan biometrik
Dengan sertifikasi internasional dan tingkat akurasi yang terbukti, kami menjadi pilihan utama banyak perusahaan terkemuka di dunia.
Apa itu Oz Biometry dan bagaimana cara kerja pencocokan wajah?
Oz Biometry adalah teknologi pencocokan wajah dari Oz Forensics, yang memastikan bahwa dua atau lebih gambar menunjukkan orang yang sama. Teknologi ini bekerja dengan mengubah setiap wajah menjadi representasi matematis dan membandingkannya, sehingga menghasilkan skor kemiripan mulai dari 0 (tidak cocok) hingga 1 (atau 100%, cocok sepenuhnya). Teknologi ini mendukung verifikasi 1:1 (misalnya, apakah selfie ini menunjukkan orang yang sama dengan foto KTP ini?) dan identifikasi 1:N (apakah wajah ini muncul di mana pun dalam kumpulan data?). Akurasi pencocokan wajah Oz mencapai 99,99% dalam uji NIST FRVT.
Apa perbedaan antara verifikasi 1:1 dan identifikasi 1:N?
Verifikasi 1:1 membandingkan satu wajah dengan satu wajah lainnya untuk menjawab pertanyaan “apakah ini orang yang sama?”, di mana contoh klasiknya adalah mencocokkan selfie langsung dengan foto pada dokumen identitas selama proses pendaftaran. Identifikasi 1:N membandingkan satu wajah dengan banyak wajah dalam basis data untuk menjawab pertanyaan “siapa orang ini, atau apakah orang ini ada dalam daftar?”, yang digunakan untuk pemeriksaan daftar pantauan dan identitas ganda. Oz Biometry mampu melakukan verifikasi 1:1 maupun 1:N.
Seberapa akuratkah fitur pencocokan wajah Oz?
Oz Biometry mencatat akurasi sebesar 99,99% dalam uji NIST FRVT, tolok ukur independen paling terkemuka untuk pengenalan wajah, yang menguji algoritma menggunakan kumpulan data tertutup yang tidak pernah dilihat oleh para penyedia layanan. Model ini dilatih menggunakan lebih dari 4,5 juta wajah unik dengan representasi etnis yang beragam dan memanfaatkan atribut tambahan untuk memastikan skor tetap andal dalam berbagai kondisi dunia nyata. Akurasi tersebut dilaporkan oleh NIST, bukan klaim sendiri, yang merupakan hal terpenting bagi pembeli yang mengevaluasi sistem pencocokan wajah.
Apa itu NIST FRVT dan mengapa hal itu penting dalam pencocokan wajah?
NIST FRVT (Face Recognition Vendor Test) adalah uji perbandingan independen yang diselenggarakan oleh Institut Standar dan Teknologi Nasional AS (NIST) untuk mengevaluasi algoritma pengenalan wajah, baik untuk verifikasi 1:1 maupun identifikasi 1:N. Uji ini penting karena dijalankan pada kumpulan data “kotak hitam” tertutup yang tidak dapat diakses atau digunakan untuk pelatihan oleh vendor, sehingga hasilnya tidak dapat dimanipulasi, menjadikannya indikator akurasi paling kredibel di industri ini. Oz Biometry mencapai akurasi 99,99% dalam NIST FRVT, itulah sebabnya perusahaan ini dipercaya oleh bank dan lembaga pemerintah.
Apakah Oz bisa mencocokkan foto selfie dengan foto pada dokumen identitas atau paspor?
Ya, mencocokkan selfie langsung dengan foto pada dokumen identitas atau paspor merupakan kasus penggunaan inti 1:1 bagi Oz Biometry, dan ini merupakan inti dari proses onboarding KYC jarak jauh. Detektor wajah Oz dirancang untuk menangani gambar dokumen yang terputar, terkompresi, atau berkualitas rendah (seperti yang Anda dapatkan dari foto paspor yang diambil dengan ponsel), serta selfie yang diambil dalam kondisi pencahayaan yang tidak merata. Sistem ini menghasilkan skor kesamaan yang dapat Anda bandingkan dengan ambang batas yang Anda tentukan untuk menerima atau menolak kecocokan tersebut.
Apakah fitur pencocokan wajah berfungsi pada foto KTP berkualitas rendah atau yang terbalik?
Ya. Detektor wajah Oz Biometry dirancang khusus untuk mengatasi kondisi nyata yang seringkali tidak ideal pada foto identitas, seperti pindaian paspor yang terputar, artefak kompresi, foto dokumen beresolusi rendah, serta selfie yang diambil dalam kondisi pencahayaan buruk. Ketangguhan ini sangat penting karena foto referensi pada dokumen identitas sering kali diambil dalam kondisi yang sangat berbeda dibandingkan selfie langsung melalui ponsel, dan sistem pencocokan yang sederhana akan kehilangan akurasi ketika kedua foto tersebut tidak sejajar. Oz menggunakan atribut wajah tambahan untuk memastikan skor pencocokan tetap andal di berbagai kondisi tersebut.
Bagaimana sistem ini menangani penuaan atau perubahan penampilan wajah seiring berjalannya waktu?
Oz Biometry dirancang agar tetap andal meskipun wajah mengalami perubahan alami seiring waktu, dengan memanfaatkan atribut wajah tambahan serta representasi wajah yang berfokus pada ciri-ciri yang stabil dan khas, bukan pada detail sementara seperti rambut wajah, perubahan kosmetik minor, atau fluktuasi berat badan. Hal ini penting dalam praktiknya karena foto referensi pada dokumen identitas sering kali sudah berumur bertahun-tahun, sehingga mesin pencocokan harus menjembatani kesenjangan nyata antara foto lama dan selfie terkini. Dikombinasikan dengan akurasi NIST FRVT sebesar 99,99%, hal ini memberikan keandalan jangka panjang bagi Oz Biometry untuk kasus penggunaan seperti verifikasi ulang berkala, bukan hanya saat pendaftaran pertama kali.
Bagaimana cara Oz melakukan pemeriksaan daftar pantauan atau daftar hitam?
Oz menangani penyaringan daftar pantauan dan daftar hitam melalui fitur “Collection Check”, yang menggunakan identifikasi 1:N untuk mencocokkan wajah seseorang dengan basis data wajah yang sudah ada sebelumnya. Sistem ini didukung oleh Pgvector (ekstensi kesamaan vektor untuk PostgreSQL) dan menjalankan pencarian tetangga terdekat yang tepat — Oz sengaja menghindari indeks perkiraan karena hal tersebut mengorbankan akurasi. Kesesuaian yang nilainya mencapai atau melebihi ambang batas akan ditandai. Seluruh basis data disimpan dalam memori untuk meningkatkan kinerja, dan desain ini berfungsi dengan baik dalam skala besar.
Bagaimana Anda menangani keamanan basis data untuk catatan biometrik berskala besar?
Oz Biometry mengamankan catatan biometrik berskala besar dengan enkripsi yang kuat, kontrol akses yang ketat, serta arsitektur basis data yang menjaga keamanan data tanpa mengorbankan kecepatan pencocokan. Desain ini mendukung pencarian tetangga terdekat yang akurat dalam skala besar, sehingga mampu menangani basis data berskala besar dengan lancar. Hal ini didukung oleh sertifikasi ISO/IEC 27001:2022 yang dimiliki perusahaan serta audit SOC 2 Tipe 2 yang dilakukan secara berkala, sehingga basis data daftar pantauan dan deduplikasi berskala perusahaan dilindungi dengan standar yang sama seperti bagian platform lainnya.
Ambang batas pencocokan wajah apa yang sebaiknya saya gunakan, dan bagaimana dengan kasus-kasus yang berada di batas?
Ambang batas pencocokan default di Oz Biometry adalah 0,85; skor kesamaan yang sama dengan atau di atas nilai tersebut dianggap sebagai orang yang sama, dan nilai ini dapat disesuaikan dengan toleransi risiko Anda (naikkan nilainya untuk kriteria yang lebih ketat, turunkan nilainya untuk kriteria yang lebih longgar). Untuk pencocokan wajah dan pemeriksaan koleksi, Oz juga mendukung hasil OPERATOR_REQUIRED: ketika hasil tidak jelas, hasil tersebut dapat diteruskan ke peninjau manusia alih-alih diterima atau ditolak secara otomatis. Perhatikan bahwa validasi keaslian (liveness) bersifat biner; hasil yang dikembalikan hanya SUCCESS atau DECLINED, sehingga OPERATOR_REQUIRED berlaku untuk pencocokan wajah dan pemeriksaan koleksi, bukan untuk validasi keaslian.
Apakah kecenderungan pencocokan wajah Oz bersifat bias di antara berbagai kelompok etnis atau demografis?
Keadilan demografis sangat bergantung pada data pelatihan, dan Oz Biometry dilatih menggunakan lebih dari 4,5 juta wajah unik yang dipilih untuk mewakili keragaman etnis, secara khusus guna mengurangi kesenjangan kinerja antar kelompok. Akurasinya telah diverifikasi secara independen melalui NIST FRVT (99,99%), yang mempublikasikan hasil kinerja di berbagai kelompok demografis alih-alih hanya mengandalkan klaim dari pihak vendor itu sendiri. Bagi pembeli yang peduli terhadap keadilan, hasil independen dari NIST serta data pelatihan yang beragam adalah dua hal yang perlu diperiksa — dan Oz melaporkan keduanya.
Apa saja persyaratan teknis untuk mengintegrasikan SDK Oz Biometry?
Mengintegrasikan Oz Biometry memerlukan lingkungan pengembangan standar iOS, Android, Flutter, atau Web, dan SDK yang sama yang digunakan untuk Oz Liveness menyediakan titik akhir 1:1 dan 1:N, sehingga sebagian besar tim tidak memerlukan proyek integrasi terpisah. Dokumentasi lengkap mencakup setiap mode API: Full API (asinkron, dengan penyimpanan dan webhook) dan Instant API (sinkron, tanpa penyimpanan data), sehingga pengembang dapat memilih pola integrasi yang sesuai dengan kebutuhan latensi, penyimpanan, dan kepatuhan mereka. Tim dukungan teknis Oz siap membantu sepanjang proses, mulai dari pengaturan SDK awal hingga penyempurnaan skala produksi.
Apakah saya bisa menjalankan pencocokan wajah tanpa menyimpan data biometrik?
Ya, Instant API dari Oz melakukan perbandingan wajah (atau pemeriksaan keaslian) dan langsung menampilkan hasilnya tanpa menyimpan data apa pun, yang dirancang khusus untuk penerapan yang mengutamakan privasi dan sesuai dengan ketentuan GDPR. Jika Anda memang memerlukan penyimpanan data untuk keperluan audit dan pengelolaan kasus, Full API menyimpan media dan hasilnya serta menyediakan webhook. Dan jika data sama sekali tidak boleh keluar dari lingkungan Anda, Oz Biometry dapat diterapkan sepenuhnya di lokasi (on-premise). Endpoint Instant yang relevan membandingkan satu wajah dengan wajah lainnya, atau satu wajah dengan banyak wajah.
Bagaimana mekanisme liveness dan pencocokan wajah bekerja sama dalam alur verifikasi?
Pemeriksaan keaslian (liveness) dan pencocokan wajah menjawab dua pertanyaan yang berbeda dan paling efektif bila digabungkan: pemeriksaan keaslian membuktikan bahwa orang tersebut nyata dan sedang hadir saat ini, sedangkan pencocokan wajah membuktikan bahwa orang tersebut adalah orang yang sama dengan yang tertera pada dokumen identitas atau catatan yang telah terdaftar. Alur kerja Oz yang umum melakukan pemeriksaan keaslian pada video selfie langsung, kemudian mencocokkan bingkai terbaik dari video selfie tersebut dengan foto pada dokumen identitas (1:1) dan, secara opsional, dengan basis data (1:N).
Apa perbedaan Oz Biometry dengan sistem pencocokan wajah Onfido atau Jumio?
Oz Biometry, Onfido, dan Jumio semuanya menawarkan fitur pencocokan wajah antara foto selfie dan dokumen untuk KYC, sehingga perbedaannya terletak pada validasi akurasi, penerapan, dan privasi. Oz melaporkan akurasi 99,99% dalam pengujian FRVT NIST independen dan dilatih menggunakan lebih dari 4,5 juta wajah yang beragam; layanan ini dapat diimplementasikan di lokasi (on-premise) atau di perangkat (on-device) untuk menjaga kedaulatan data, bukan hanya di cloud; dan API Instant-nya memungkinkan Anda mencocokkan wajah tanpa menyimpan data biometrik apa pun untuk kasus penggunaan yang tunduk pada GDPR. Sistem ini juga terintegrasi secara native dengan Oz Liveness (bersertifikat iBeta ISO/IEC 30107-3 Level 1, 2, dan 3) serta CEN/TS 18099, sehingga verifikasi keaslian dan pencocokan dilakukan melalui satu arsitektur bersertifikat.
