{"output":{"success":true,"is_same":false,"url1":"https://www.planetegrandesecoles.com/wp-content/uploads/2023/08/brad.jpg","url2":"https://tmhairdesign.com/wp-content/uploads/2023/04/tm-men1_0001_TM-MEN3.jpg"}}
curl --location --request GET 'https://pr213-testing.zylalabs.com/api/30/face+comparison+validator+api/5547/compare?hide_analysis=true&url1=https://www.planetegrandesecoles.com/wp-content/uploads/2023/08/brad.jpg&url2=https://tmhairdesign.com/wp-content/uploads/2023/04/tm-men1_0001_TM-MEN3.jpg' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
Após se cadastrar, cada desenvolvedor recebe uma chave de acesso à API pessoal, uma combinação única de letras e dígitos para acessar nosso endpoint de API. Para autenticar com a Validador de Comparação de Faces API basta incluir seu token Bearer no cabeçalho Authorization.
| Cabeçalho | Descrição |
|---|---|
Authorization
|
Obrigatório
Deve ser Bearer access_key. Veja "Sua chave de acesso à API" acima quando você estiver inscrito.
|
Sem compromisso de longo prazo. Faça upgrade, downgrade ou cancele a qualquer momento. O teste gratuito inclui até 50 requisições.
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Empresas líderes confiam em nós
Com a API de Comparação de Faces, você pode verificar se a mesma pessoa aparece em 2 fotos diferentes. Nossa Inteligência Artificial permitirá que você compare e determine se essas 2 fotos são, de fato, da mesma pessoa.
A API precisará que você passe uma URL de imagem acessível publicamente, e nossa IA cuidará de tudo. Você receberá uma saída intuitiva:
Essa API permitirá que você compare duas faces e determine se pertencem à mesma pessoa. Se você quiser implementar um ponto de verificação de validação facial em seu escritório, poderá fazê-lo com esta API.
Se você quiser comparar fotos de diferentes documentos de identidade, esta API ajudará você.
Além disso, se você tiver um grande banco de dados de fotos e quiser organizá-las por pessoa, com esta API você conseguirá alcançar esse objetivo.
A única limitação é o número de chamadas de API que você pode fazer por mês, que suportam cada plano.
A API de Comparação de Faces usa Inteligência Artificial para comparar duas fotos diferentes e determinar se pertencem à mesma pessoa
A API requer as URLs de imagem acessíveis publicamente das duas fotos que você deseja comparar
A API fornece uma saída intuitiva na forma de uma mensagem de resultado e uma porcentagem de similaridade
A mensagem de resultado indicará se os dois rostos pertencem a pessoas diferentes ou à mesma pessoa
Sim as fotos de entrada precisam ser limpas com um rosto visível e claro da pessoa para comparar Imagens desfocadas várias pessoas na mesma foto e rostos não reconhecíveis podem levar a erros de comparação
Não a API aceita apenas URLs de imagens acessíveis publicamente como entrada
Cada endpoint retorna dados relacionados aos resultados da comparação de rostos, incluindo se os rostos pertencem à mesma pessoa, uma pontuação de confiança e URLs de imagens usadas na comparação
Os campos principais incluem "is_same" (verdadeiro/falso), "confidence_score" (0 a 1) e "success" (indicando se a solicitação foi processada corretamente). Campos adicionais podem incluir URLs de imagens e mensagens de resultado
Os dados de resposta estão estruturados no formato JSON, com um objeto de nível superior contendo campos "output" ou "data", que encapsulam os resultados da comparação facial e metadados relevantes
Cada ponto final fornece informações sobre se as duas imagens retratam a mesma pessoa, o nível de confiança da comparação e metadados adicionais, como URLs de imagem e mensagens de resultado
Os usuários podem personalizar solicitações fornecendo diferentes URLs de imagens acessíveis publicamente para comparação A API processa esses URLs para retornar resultados personalizados com base nas imagens fornecidas
"is_same" indica se os rostos são da mesma pessoa "confidence_score" reflete a confiabilidade da comparação e "success" mostra se a chamada da API foi bem-sucedida
A precisão dos dados é mantida através de algoritmos de IA avançados que analisam características faciais O treinamento contínuo em conjuntos de dados diversos ajuda a melhorar o desempenho e a confiabilidade do modelo
Casos de uso típicos incluem verificação de identidade para sistemas de segurança comparação de imagens para detecção de fraudes e organização de grandes bancos de fotos por identidade individual