Você precisava de um motor de face match. Te venderam uma suíte.
O Face Match Kavuka é o motor de comparação facial como API: verify 1:1 (estas duas faces são a mesma pessoa?) e search 1:N (esta face existe na base?) em milissegundos — docs públicas, sandbox no primeiro dia, preço por chamada e dados em território nacional. A peça que seu time integra hoje, não a suíte que não pediu.
- Milissegundos
- por verify 1:1
- 1:N
- busca contra milhões de templates
- 1º dia
- sandbox imediato
- Território nacional
- dados e latência domésticos
O mesmo motor que move a plataforma Kavuka, exposto como componente: verify e search em produção, milhões de templates indexados e métricas de acurácia publicadas — não prometidas.
Seu time só queria o motor. O mercado insiste em vender a suíte fechada.
A suíte fechada e o lock-in
O fornecedor que só vende a solução embalada cobra preço de enterprise por um caso de uso de componente — e deixa o seu roadmap refém de um SDK proprietário.
A integração de meses
SDK proprietário, documentação que exige call comercial para ler e ciclos trimestrais de implementação travam o produto que precisava de comparação facial ontem.
A base biométrica sem controle
Template armazenado sem namespace, expiração ou exclusão, na alternativa gringa que ainda põe os seus dados fora do país, com latência intercontinental no meio do fluxo.
Custo O time que precisa de um motor e compra uma suíte paga três vezes — no preço, no lock-in e no roadmap refém. O que tenta construir do zero descobre o custo real de acurácia, escala e manutenção de modelos. O componente certo, com a DX certa, é a terceira via.
Do POST à decisão — e a página fala com dev.
- 01
Crie a conta e pegue a chave
Sandbox imediato, sem call comercial: você está fazendo o primeiro verify em minutos, não em meses.
- 02
POST /verify (1:1)
Duas imagens → score de similaridade + limiar recomendado por caso de uso, em milissegundos.
- 03
POST /search (1:N)
Uma face contra a sua base indexada → os matches rankeados com confiança, mesmo em milhões de templates.
- 04
Gerencie os templates
Enroll, namespaces, expiração e exclusão — a base sob o controle do cliente, LGPD by design.
O motor nu, com tudo que um componente exige
O mesmo motor que move a plataforma, vendido como peça: a régua global em API local, com a documentação, a latência e o modelo de preço que um time de engenharia espera.
Verify (1:1)
Selfie × documento, selfie × cadastro
Search (1:N)
Busca rankeada contra milhões de templates
Enroll e gestão de base
Namespaces, expiração e exclusão
Qualidade de imagem
Score pré-match rejeita a foto inservível
Acurácia publicada
FMR/FNMR por limiar, padrão NIST FRVT
DX developer-first
Docs claras, SDKs e sandbox imediato
Infraestrutura nacional
Dados e latência em território brasileiro
Template, não imagem
Representação matemática do dado sensível
Quem integra com o Face Match Kavuka
Plataformas & SaaS
Embutem verificação facial no próprio produto, com a latência e o preço de um componente — não de uma suíte.
Apps com ação biométrica
Login ou confirmação por face no fluxo nativo: o verify no tempo do app, sem fricção de SDK proprietário.
Deduplicação & investigação
O 1:N para encontrar multicontas, duplicatas e vínculos na própria base — com a governança e a base legal documentada.
Integradores & software houses
O motor white-label dos projetos: a comparação facial entregue ao cliente final sem construir modelo do zero.
Dado biométrico é sensível — e o motor foi desenhado para isso
O Face Match trata o dado biométrico como dado pessoal sensível desde o primeiro registro: armazena o template (representação matemática), não a imagem, onde o caso permite, e deixa a base sob o controle do cliente. A blindagem não é um relatório no fim — é o desenho do componente.
- Template, não imagem: representação matemática do dado biométrico sensível, onde o caso de uso permite.
- Base sob controle do cliente: namespaces, expiração e exclusão por chamada.
- Dados em território nacional — o argumento de soberania, com latência doméstica.
- Métricas de acurácia publicadas (FMR/FNMR por limiar): a régua aberta, no padrão dos benchmarks internacionais.
- Base legal documentada pelo cliente para os usos de 1:N (deduplicação, investigação), com criptografia em trânsito e em repouso.
Estávamos prontos para uma integração de três meses. Fizemos o primeiro verify no fim da tarde do primeiro dia.
Trocamos a suíte fechada pelo motor nu e o custo por verificação caiu de forma absurda — pagamos pelo que usamos.
Para o DPO, o que mudou o jogo foi a base sob nosso controle: template, expiração, exclusão e dados no país.
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O que é um motor de Face Match e como integrá-lo
Face Match é o motor de comparação facial exposto como API: o componente developer-first que responde duas perguntas em milissegundos. A primeira é o 1:1 — estas duas faces são a mesma pessoa? É a comparação de selfie contra documento ou selfie contra cadastro, o verify que confirma uma identidade num fluxo de produto. A segunda é o 1:N — esta face existe nesta base? É a busca de uma face contra milhões de templates indexados, devolvendo os matches rankeados por confiança. Juntas, verify e search são o coração de qualquer produto que precise reconhecer, confirmar ou deduplicar pessoas por imagem.
A distinção no portfólio importa. A Biometria é a solução completa — captura guiada, prova de vida (liveness), governança e casos de uso embalados, pronta para quem quer o pacote inteiro. O Face Match é o motor nu: a API para o time de engenharia que quer embutir comparação facial no próprio produto, com a latência, a documentação e o modelo de preço que um componente exige. É o produto da prateleira de developer tools — o mesmo motor que move a plataforma, vendido como peça. Quem só precisava do motor não deveria pagar o preço, o lock-in e o roadmap refém de uma suíte fechada.
A experiência de desenvolvimento é o produto. Docs públicas que se leem sem call comercial, SDKs, sandbox imediato e preço por chamada transparente entregam integração em horas, não em meses. O motor também resolve o que costuma virar falso negativo: um score de qualidade de imagem rejeita a foto inservível antes do match, e cada resposta vem com o limiar recomendado por caso de uso, calibrado por números — não por promessa. A acurácia é publicada como FMR/FNMR por limiar, no padrão dos benchmarks internacionais (NIST FRVT), para que a calibração seja uma decisão informada do seu time.
A soberania fecha o argumento. As APIs globais definiram o formato developer-first, mas põem os templates fora do país, com latência intercontinental no meio do fluxo; os players locais vendem majoritariamente a suíte embalada, deixando o componente nu mal atendido. O Face Match Kavuka é a API local com a régua global: dados em território nacional, latência doméstica e o tratamento do dado biométrico como sensível — template, não imagem, com namespace, expiração e exclusão sob controle do cliente. E é a porta developer do portfólio inteiro: o dev que integra o motor hoje vira o champion da venda enterprise de amanhã, porque o upgrade para Liveness, Biometria completa e a esteira de onboarding é um parâmetro na chamada, não um novo projeto.
Qual a diferença entre Face Match e a solução Biometria?
O Face Match é o motor como API — verify e search para o seu time embutir no seu produto. A Biometria (solução completa) soma captura guiada, Liveness, governança e os casos de uso embalados. O motor é a porta; o upgrade para a solução completa é natural e sem reintegração.
O Face Match inclui prova de vida (liveness)?
O motor nu compara faces; o Liveness é o módulo adicional (um parâmetro na chamada). Há casos legítimos de comparação sem liveness — deduplicação de base, por exemplo — e o componente deve cobrar só o que você usa.
Como funciona a busca 1:N?
Você cadastra templates (enroll) em namespaces; a busca indexada devolve os matches rankeados com confiança em milissegundos, mesmo em bases de milhões. Deduplicação, multicontas e investigação são os usos típicos — com a base legal documentada pelo cliente.
Onde ficam os dados?
Em território nacional, como templates (representações matemáticas, não imagens, onde o caso permite), com expiração e exclusão sob controle do cliente — o desenho LGPD para dado sensível.
Qual a acurácia do motor?
Publicamos as métricas (FMR/FNMR por limiar) e o limiar recomendado por caso de uso — a régua aberta no padrão dos benchmarks internacionais (NIST FRVT), para você calibrar com base em números, não em promessa.
Como começo a integrar — preciso de uma call comercial?
Não. Você cria a conta, pega a chave de sandbox e faz o primeiro verify em minutos. A documentação é pública e se lê sem formulário; há free tier (1.000 chamadas/mês) e preço por chamada transparente para escalar quando quiser.
Como evoluo do motor para a esteira completa?
O upgrade é um parâmetro, não um novo projeto. A partir do Face Match você ativa Liveness, a Biometria completa, o OCR (o par documento+face) e a esteira de Onboarding — sem reintegrar, porque é o mesmo motor por baixo.
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