Tipos de análisis

Aquí se familiarizará con los tipos de análisis que ofrece Oz API.

Utilizando Oz API, puede realizar uno de los siguientes análisis:

• biometry

• quality (liveness, best shot)

• documents

• blacklist

Biometry

Propósito

El algoritmo permite comparar varios medios y comprobar si las personas que aparecen en ellos se parecen. Como fuentes, puede utilizar imágenes, videos y escaneos de documentos (con foto). Para realizar el análisis, el algoritmo necesita al menos dos medios.

Salida

Tras la comparación, el algoritmo proporciona un número que representa el nivel de similitud. El número varía del 100 al 0%, donde

• 100%: los rostros son similares

• 0%: los rostros no son similares y pertenecen a diferentes personas

Quality (Liveness, Best Shot)

Propósito

El algoritmo de detección de Liveness tiene como objetivo comprobar si la persona que aparece en un video es un ser humano real que actúa de buena fe, y no una falsificación.

El algoritmo "Best Shot" comprueba la mejor toma de un video (el fotograma de mejor calidad en el que mejor se vea el rostro). Es una adición a liveness.

Salida

Tras la comprobación, el análisis muestra la posibilidad de un ataque de spoofing en porcentajes.

• 100%: se detectó un ataque, la persona del video no es una persona viva real

• 0%: la persona en el video es una persona viva real

*Spoofing en biometría es un tipo de estafa cuando una persona se disfraza de otra utilizando herramientas tanto de software, como no de software como deepfake, máscaras, fotos ya hechas y videos.

Documents

Propósito

El análisis de los documentos tiene como objetivo reconocer el documento y comprobar si sus campos son correctos según su tipo.

Oz API utiliza un servicio de análisis OCR de terceros prestado por nuestro socio. Si quiere cambiar este servicio por otro, póngase en contacto con nosotros.

Salida

Como salida, obtendrá una lista de campos del documento con resultados de reconocimiento para cada campo y un resultado de comprobación que puede ser:

• Los documentos pasaron la comprobación con éxito

• Los documentos no pasaron el control

Blacklist

Propósito

El algoritmo de comprobación de la lista negra se utiliza para determinar si la persona que aparece en una foto o video está presente en la base de datos de imágenes precargadas. Esta base puede utilizarse como lista negra o lista blanca. En el primer caso, se compara el rostro de la persona con el de estafadores conocidos; en el segundo, puede tratarse de una lista de VIP.

Salida

Tras la comparación, el algoritmo proporciona un número que representa el nivel de similitud. El número varía del 100 al 0%, donde

• 100%: la persona de una imagen o video coincide con alguien de la lista negra

• 0%: la persona no se encuentra en la lista negra