Gryfo SDK de reconhecimento facial

SDK de reconhecimento facial ideal para aplicativo

O mercado de SDK de reconhecimento facial para aplicativo tem crescido muito nos últimos anos. Dentro desse contexto, os SDKs de RF são apresentados por diversas startups e empresas muito reconhecidas, como a Microsoft Azure e AWS.

Mas será que essas são as soluções ideais?

Antes, precisamos compreender como o SDK de RF pode ajudar na inovação de soluções tecnológicas. No contexto atual, é de grande importância ter tecnologias e ferramentas centradas no usuário. Somente dessa forma é possível garantir uma boa experiência para o cliente. E esse é o ponto que diferencia os negócios em um mercado tão competitivo.

Se tratando de soluções tecnológicas, um dos motivos que as tornam, muitas vezes, sem o alcance esperado, é o fato de não serem compostas por elementos que facilitem o acesso. Um exemplo é a validação de senhas convencionais. Só para exemplificar essa insatisfação, uma pesquisa feita pela Mastercard mostrou o impacto da relação do consumidor com o uso de senhas.

Nessa pesquisa, 52% dos entrevistados abandonaram o carrinho por esquecer senhas, 71% tiveram acesso bloqueado e 26% perderam o prazo de pagamento. O que esses dados revelam? Não importa o quanto sua solução seja boa, ela precisa proporcionar uma experiência de qualidade completa para os seus clientes.

É nesse sentido que um SDK de Reconhecimento Facial (RF) consegue impulsionar sua solução tecnológica, pois, com ela, você poderá entregar um serviço completo, com uma experiência satisfatória, sem precisar se preocupar com o desenvolvimento da tecnologia de RF.

Quer entender mais como melhorar suas soluções com o SDK de Reconhecimento Facial? Então, veja os tópicos a seguir:

  • O que é um SDK?
  • Como um SDK de Reconhecimento Facial pode impulsionar sua solução?
  • Vantagens de um SDK de Reconhecimento Facial
  • Pontos que devem ser observados
  • Como implementar
  • Pontos de análise para contratação dessa tecnologia

O que é um SDK?

Antes de entender como um SDK pode impulsionar soluções tecnológicas, é fundamental entender o que é um SDK e como ele funciona.

A sigla vem do inglês Software Development Kit, que no português significa, literalmente, Kit de Desenvolvimento de Software. Também conhecido como devit, esse recurso consiste em um conjunto de ferramentas e programas, utilizados por desenvolvedores.

Geralmente, o fornecedor de uma plataforma hardware oferece o SDK, um sistema operacional ou uma linguagem de programação, sendo essencial para auxiliar na construção de aplicações específicas, conforme a necessidade da plataforma.

Para que um SDK alcance suas finalidades e ajude o trabalho de desenvolvedores, ele deve conter todas as ferramentas e informações necessárias para a criação da aplicação.

Dessa forma, todas as informações devem ser devidamente documentadas, com explicação dos processos, códigos utilizados e qualquer outra informação que seja relevante no processo de integração.

Isso porque, apenas com essas informações acessíveis será possível que os desenvolvedores possam reduzir a complexidade nas criações, e o SDK efetuará seu papel.

Assim, soluções que precisem de uma validação de identidade podem, facilmente, integrar um SDK de RF, sem a necessidade de se preocupar com todos os processos de desenvolvimento dessa tecnologia.

Por isso, um SDK de RF consegue agregar valor às soluções tecnológicas, de maneira fácil e prática.   

Como um SDK de Reconhecimento Facial pode impulsionar sua solução?

Um ponto fundamental é que a tecnologia de RF tem sido cada vez mais difundida. Com ela, é possível identificar pessoas a partir de padrões biométricos faciais, com precisão e rapidez.

Esse sistema é baseado em inteligência artificial, funcionando através do aprendizado de máquina. O recurso faz o uso de algoritmos matemáticos capazes de mapear vários pontos da face, chamados de pontos nodais.

Tais pontos são usados para medir variáveis na identificação, como distância entre olhos, por exemplo. Assim, o sistema faz uma análise gerando um código correspondente a biometria facial de cada pessoa.

Apesar de ser um sistema complexo, essa leitura é feita em poucos segundos, ocorrendo em média em 3 segundos. Por isso, é uma das principais tendências para a atualidade.

Mas a praticidade não é o único benefício da tecnologia de RF. Além da facilidade na identificação, essa é uma tecnologia segura. Mesmo que fraudadores tentem utilizar recursos como fotos, máscaras etc., existem formas capazes de fortalecer a segurança, como a prova de vida.

Dessa forma, o RF consegue distinguir se a imagem capturada se trata de uma pessoa viva (ao vivo) ou apenas um artifício fraudulento.

Vale ressaltar, também, que essa tecnologia faz identificações sem necessidade alguma de contato. E no cenário pandêmico que vivemos, recursos tecnológicos que abarque essa possibilidade são essenciais, pois garantem a integridade dos dados, mas também da saúde coletiva.

Tecnologias com RF são tendência

Nesse contexto, os SDKs de RF são capazes de criar mais visibilidade para qualquer solução, já que a sociedade tem buscado por recursos práticos e seguros em todos os sentidos.

Uma das grandes tendências é o uso desse recurso para validação de pagamentos, mas outros segmentos têm aproveitado todos os benefícios de SDKs de RF para seus serviços. Inclusive, o relatório da Global Market Insights apontou que o crescimento de implantações de soluções com RF deve chegar a 18% até 2026.

Por isso, muitas soluções já têm aderido à implementação de SDKs de RF. Os principais usos estão voltados para o desbloqueio de smartphones, finalização de operações bancárias, validação de pagamentos no varejo, aplicação de recursos legais e até para estratégias de marketing.

O recurso de RF também tem funcionado como um facilitador de funções do RH. Pois tem sido um ótimo aliado na marcação de ponto, com a utilização de apenas um celular. Sendo uma opção para pessoas que executam trabalhos externos, mesmo que em locais remotos, pois a tecnologia funciona também sem acesso à internet.

Outra contribuição é no setor de controle de acesso, tanto para empresas como em condomínios, pois ajuda a fortalecer o sistema de segurança desses locais.

Obviamente, uma solução que seja integrada com validação de RF estará entre as tendências do mercado, sendo privilegiada em relação às outras que utilizam sistemas de senhas difíceis e inseguros.

Inegavelmente, adquirir um SDK de RF é bem mais simples do que criar um projeto em que toda essa tecnologia seja desenvolvida.

Acompanhe o próximo tópico e veja quais são as vantagens, que fazem com que um SDK de RF impulsione sua solução tecnológica.

Vantagens de um SDK de Reconhecimento Facial

É importante reforçar que para extrair qualquer vantagem de um SDK de RF, ele precisa atender obrigatoriamente aos critérios de qualidade desse recurso. O que inclui a documentação detalhada dos processos.

Agora que você conhece o SDK, veja as vantagens que você poderá incrementar em sua solução:

Redução de custos e integração simplificada

Os SDKs de RF oferecem suporte e instruções que são fundamentais para que o time da empresa possa integrá-lo, sem o impedimento de imprevistos.

Assim, emprega-se menos tempo nas tarefas e consequentemente investe-se menos recursos tanto em materiais quanto com a mão de obra.

Mais segurança

Os kits de RF são feitos por empresas com especialização e, por isso, seu negócio irá contar com a tranquilidade de utilizar uma solução que foi feita por profissionais experientes no mercado de biometria facial.

Logo, será possível contar com uma ferramenta segura, prevenindo os problemas de vulnerabilidade.

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Lançamento de produtos em um tempo menor

No SDK de RF os processos são determinados previamente. O que possibilita uma redução no tempo de trabalho dos desenvolvedores, reduz erros, quantidade de testes e toda a burocracia e complexidade que envolve o lançamento de uma nova aplicação.

Portanto, com o auxílio do SDK de RF, sua empresa conseguirá reduzir significativamente o tempo de lançamento dos produtos, podendo criar ferramentas mais rápidas e eficientes.

Autenticação Passwordless

Uma das principais tendências em autenticação de identidade é a autenticação Passwordless ou autenticação sem senha. Isso porque, o sistema é fácil, não exige combinações de números, letras, símbolos e outras precondições complexas e entrega melhores serviços para os clientes.

Com um SDK de Reconhecimento Facial integrado a sua solução, você consegue entregar o que é de mais moderno para seus clientes, garantindo a satisfação.

Pontos que devem ser observados

Mesmo com todas as vantagens, é preciso estar atento sobre as características do kit que você vai contratar, bem como das necessidades que precisam de atendimento em seu negócio.

Um dos primeiros pontos é compatibilidade, pois é importante verificar se o SDK de RF é compatível com a arquitetura mais recente do sistema operacional.

Desse modo, deve-se definir uma versão base do sistema compatível com o SDK, verificando se as futuras versões conseguirão fornecer o suporte à versão inicial.

Além disso, o SDK, especialmente os voltados para mobiles, devem atender os requisitos que se espera fornecendo funcionalidades máximas aliadas a tempo de uso da bateria, memória, desempenho da aplicação e uso de rede.

Como implementar SDK de Reconhecimento Facial

Como vimos, um SDK de qualidade possui uma boa documentação, o que proporciona uma implantação tranquila para os desenvolvedores.

Portanto, ao contratar um SDK de RF é fundamental contratar uma empresa que tenha autoridade no assunto.

Com esse intuito, a Gryfo tem simplificado a tecnologia de RF com SDKs de RF e inteligência artificial, facilmente integrados, atuando em um amplo mercado de marcação de ponto, bloqueio de aplicativos de celulares, entre outros.

Então, se você deseja integrar sua solução com um SDK de RF com qualidade, fale com um de nossos consultores e impulsione a inovação de seu negócio.

Pontos para analisar ao contratar um SDK de Reconhecimento facial

Agora que você já entendeu tudo sobre SDK de reconhecimento facial, confira os pontos que você precisa analisar ao pensar em contratar um SDK de biometria facial para aplicativo.

Aspecto financeiro

Soluções de reconhecimento facial da Amazon e da Microsoft permitem o processamento em Cloud de modo online a nível de servidor. Nesse contexto, existe a vantagem de o cliente não precisar investir em um servidor no local para realizar este processamento.

Entretanto, como o formato de cobrança ocorre por volume de dados e imagens processadas, não é possível ter uma previsibilidade de custos de maneira assertiva. Assim, estas soluções podem se tornar extremamente caras. Não somente, Outro fator que torna a solução na nuvem mais custosa é a necessidade de uma conexão estável e com largura de banda suficiente para o envio das imagens ou vídeos.

As soluções de RF presentes no mercado utilizam a lógica de processamento de imagens e de custo computacional para compor o valor da solução.

Esse é um formato adotado por empresas de tecnologia como a Microsoft e a Amazon. Entretanto, elas não conseguem desenhar com velocidade e flexibilidade modelos de negócios que sejam mais aderentes à realidade dos negócios na ponta.

Para a grande indústria, pensar em uma aderência 100% para cada modelo de negócio não é uma preocupação. Isso porque o objetivo principal dela é criar tecnologia de ponta. Entretanto, nem todas as empresas de Pesquisa e Desenvolvimento de Tecnologia pensam assim.

A Gryfo, por exemplo, optou por um modelo de negócio em que a Pesquisa e Desenvolvimento de Tecnologia de RF e Inteligência Artificial visa proporcionar soluções que sejam favoráveis para que seus clientes possam crescer dentro dos mercados que operam.

Portanto, é fundamental que o responsável pela arquitetura do aplicativo verifique se a tecnologia da empresa fornecedora do SDK está aderente ao modelo de negócio.

Mobilidade offline do SDK de reconhecimento facial

Em soluções conectadas à nuvem com processamento a nível de servidor, perde-se também o que chamamos de mobilidade desconectada.

A Azure por exemplo, oferece o recurso de contêiner para levar o processamento mais próximo da borda. Entretanto, não simplifica ainda a possibilidade de um processamento offline a nível de dispositivo.

Dessa forma, prejudica-se a criação de soluções de RF que demandem este tipo de recursos. Isso porque existem projetos que ocorrem em áreas remotas e sem conectividade permanente.


Para escapar desse problema, a Gryfo optou por uma arquitetura que permite que todo o processamento possa ser feito a nível de dispositivo.

Podemos citar como exemplo de funcionalidade nessa arquitetura a utilização do SDK por clientes do agronegócio. Esse nicho geralmente possui equipes em áreas onde não há conectividade. Dessa forma, a Gryfo modelou uma arquitetura que permite que aquele dispositivo possa ser sincronizado com a sede periodicamente.

Performance

O processamento na nuvem e na borda (no dispositivo smartphone, tablet, etc) implica também na performance da solução.

Existem inúmeros casos de empresas que investiram para desenvolver seus aplicativos de RF aplicados a determinadas áreas de negócio, e estes não funcionavam bem.

Os aplicativos operam de forma extremamente lenta na medida que o volume de dados e uma má conectividade passam a interferir na performance.

Neste caso, a solução ideal é a adoção de SDKs de RF que trazem o processamento para a borda, tirando esta carga dos servidores.

Dessa forma, o cliente pode transferir, por meio de um sistema seguro, o processamento das imagens para esses dispositivos. Com isso, elimina-se os custos computacionais da Cloud ou de um servidor no cliente. Ao mesmo tempo, ganha-se em performance.

Taxa de sucesso do SDK de reconhecimento facial

Um último ponto que deve ser verificado na hora de escolher sua SDK para embarcar no seu aplicativo é a taxa de sucesso.

Apesar de todos os SDKs prometerem uma taxa de sucesso alta, é preciso verificar qual a taxa de sucesso no contexto aplicado.

O que isso significa? Bem, para que um sistema de RF funcione adequadamente, é preciso educá-lo com a utilização do Deep learning. Entretanto, não é possível resolver tudo a nível de códigos.

Em um determinado momento é importante uma base de imagens para que a SDK possa aprender. Neste ponto, imagine uma SDK criada na Coreia e que tenha sido educada a fazer reconhecimento facial das pessoas de lá. Ao tentar aplicar a tecnologia em um povo miscigenado como o brasileiro, evidentemente que ela vai falhar mais.

Por isso, uma tecnologia desenvolvida no Brasil leva vantagens contra outras tecnologias desenvolvidas em países que não possuem tamanha miscigenação. E este é outro ponto positivo do RF da Gryfo. Provavelmente este é um dos motivos de na prática receber elogios com sua taxa de sucesso quando comparada a projetos semelhantes implantados no Brasil com tecnologia estrangeira.

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