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# चेहरा मिलान 1:1 API: सेल्फ़ी बनाम ID तुलना

> Didit से AI फ़ेशियल रिकग्निशन द्वारा लाइव सेल्फ़ी और ID पोर्ट्रेट की तुलना करें। $0.05 प्रति कॉल, $10 मुफ़्त/माह, 2s से कम में मिलान स्कोर।

Didit चेहरा मिलान दो चेहरों की 1:1 तुलना करता है, आमतौर पर लाइवनेस जांच से ली गई सेल्फ़ी की तुलना उपयोगकर्ता के पहचान दस्तावेज़ पर मौजूद फ़ोटो से की जाती है, और 0 से 100 तक समानता स्कोर लौटाता है। आपके द्वारा निर्धारित थ्रेशोल्ड यह तय करते हैं कि जांच पास होती है या नहीं; स्टैंडअलोन `POST /v3/face-match/` API डिफ़ॉल्ट रूप से 30 या उससे कम के स्कोर को अस्वीकृत करता है।सत्यापन परिणाम पढ़ने के Academy पाठ में, 6:16 अध्याय एक वास्तविक सत्र के भीतर चेहरा मिलान जांच को कवर करता है।[Face match — Didit Academy](https://www.youtube.com/embed/7htTWCWsl60?start=376\&rel=0\&playsinline=1)

चेहरा मिलान इंटीग्रेशन प्रॉम्प्ट
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\<pre>

\````# Goal
Integrate Didit Face Match (1:1 — compare two faces) into your app. Pick ONE mode.

\# Mode A — Session-based
Use this when the user goes through a hosted Didit flow. Face Match runs alongside ID Verification (uses the document portrait as ref) and Liveness (uses the live selfie as user_image).

1\. Add the FACE_MATCH feature to a workflow that also runs ID_VERIFICATION + LIVENESS (Business Console or POST /v3/workflows/).
2\. Create a session — POST /v3/session/ with { workflow_id, vendor_data, callback }. See /sessions-api/create-session.
3\. Open session.url for the user (or mount the Web/Mobile SDK).
4\. Fetch the decision — GET /v3/session/{sessionId}/decision/ or subscribe to session.status.updated.

Decision surface: `face_matches[]` array on the decision payload.

\# Mode B — Standalone API (server-to-server)
Use when you already have two images and want a one-shot 1:1 similarity score.

POST https://verification.didit.me/v3/face-match/
multipart/form-data — x-api-key: YOUR_API_KEY

Required: `user_image` (live capture) and `ref_image` (reference portrait). JPEG/PNG/WebP/TIFF, max 5 MB each.

curl example:
\```bash
curl -X POST 'https://verification.didit.me/v3/face-match/' \
-H 'x-api-key: YOUR_API_KEY' \
-F 'user_image=@./selfie.jpg' \
-F 'ref_image=@./id_portrait.jpg' \
-F 'save_api_request=true' \
-F 'vendor_data=user-123'
\```
Returns: { request_id, face_match: { status, score (0-100), user_image: {entities}, ref_image: {entities}, warnings: [...] } }. `status` is "Approved" when score > face_match_score_decline_threshold (default 30), else "Declined".

\# Status enum (per face_matches[].status / face_match.status)
"Not Started" | "In Progress" | "Approved" | "In Review" | "Declined" | "Abandoned" | "Kyc Expired"

\# Warnings (LogWarningChoices.FACEMATCH)
warnings[] risk codes include:
LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY, NO_REFERENCE_IMAGE, NO_FACE_DETECTED, MULTIPLE_FACES_DETECTED.
Full catalogue: /core-technology/face-match/warnings-face-match.

\# Failure modes to handle
\- HTTP 403 — out of credits.
\- HTTP 400 — missing user_image or ref_image, file too large, unsupported extension.
\- status="Declined" with LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY — the two faces do not match; do not approve.
\- NO_REFERENCE_IMAGE / NO_FACE_DETECTED — capture problems; ask the user to retry.

\# See also
\- Canonical schema: /reference/data-models#face-match
\- Per-feature report: /core-technology/face-match/report-face-match
\- Risk catalogue: /core-technology/face-match/warnings-face-match
\- Full integration playbook: /integration/integration-prompt````

\</pre>



      
      

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![पहचान सत्यापन चरणों का अवलोकन](https://mintcdn.com/didit-0f962782/z6T2GHM4Zh-iSj-K/images/id-verification-steps.png?fit=max\&auto=format\&n=z6T2GHM4Zh-iSj-K\&q=85\&s=42c64546f3495000d7ea3b10c4b5fa50)## पुनः प्रयास और कार्रवाई योग्य फ़ीडबैकDidit सत्र में, किसी **सुधार योग्य कैप्चर कारण** (सेल्फ़ी बहुत अंधेरी, धुंधली, केंद्र से बाहर है, या समानता सीमा रेखा पर है) से विफल होने वाला चेहरा मिलान तुरंत अस्वीकृत नहीं होता है। उपयोगकर्ता को कॉन्फ़िगर करने योग्य प्रयासों की संख्या तक **मार्गदर्शन के साथ पुनः प्रयास करने** के लिए कहा जाता है — यही मॉडल [लाइवनेस](https://docs.didit.me/hi/core-technology/liveness/overview.md) के लिए उपयोग किया जाता है।* **प्रयास बजट** — `face_match_max_attempts` प्रति सत्र चेहरा मिलान सबमिशन की कुल संख्या को नियंत्रित करता है। डिफ़ॉल्ट **3** (एक प्रारंभिक प्रयास और दो पुनः प्रयास), प्रति वर्कफ़्लो नोड कॉन्फ़िगर करने योग्य (सीमा 1–3)।

* **पुनः प्रयास फ़ीडबैक** — जब तक प्रयास शेष रहते हैं, पुनः प्रयास करने योग्य विफलता उपयोगकर्ता को उसी चरण पर रखती है और `feedback_codes` लौटाती है (Web और Mobile SDK स्वचालित रूप से इन्हें कोचिंग संदेशों के रूप में दिखाते हैं):

  ```json theme={null}
  {
    "detail": "Make sure your face matches your document photo, improve lighting and try again.",
    "error": "LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY",
    "feedback_codes": ["LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY"],
    "attempts_used": 1,
    "max_attempts": 3
  }
  ```

* **समाप्ति** — एक बार बजट समाप्त हो जाने पर, परिकलित स्थिति लागू की जाती है (`Declined` या `In Review`)।> [!NOTE]
>
> पुनः प्रयास केवल **सत्र प्रवाह** पर लागू होते हैं। स्टैंडअलोन `POST /v3/face-match/` endpoint स्टेटलेस और सिंगल-शॉट है — यह बिना किसी पुनः प्रयास बजट के सीधे समानता स्कोर लौटाता है।## यह कैसे काम करता है**1. इंटेलिजेंट कैप्चर**हमारे सहज, AI-संचालित कैप्चर सिस्टम के साथ आसानी से सत्यापन प्रक्रिया शुरू करें।उपयोगकर्ता रीयल-टाइम सहायता के साथ अपने पहचान दस्तावेज़ अपलोड या फ़ोटोग्राफ़ करते हैं:| सुविधा | विवरण |
| - | - |
| **स्वचालित पहचान** | दस्तावेज़ प्रकार और जारीकर्ता देश की स्वचालित रूप से पहचान करता है |
| **रीयल-टाइम मार्गदर्शन** | इष्टतम स्थिति, प्रकाश और फ़ोकस के लिए विज़ुअल संकेत |
| **स्मार्ट कैप्चर** | स्थितियाँ आदर्श होने पर स्वचालित कैप्चर — मैन्युअल पुनः प्रयास की आवश्यकता नहीं |
| **व्यापक समर्थन** | पासपोर्ट, ड्राइविंग लाइसेंस, राष्ट्रीय पहचान पत्र और निवास परमिट |> [!NOTE]
>
> *यह क्यों महत्वपूर्ण है*: हमारा इंटेलिजेंट कैप्चर उपयोगकर्ता घर्षण को कम करता है और पहले प्रयास में ही उच्च-गुणवत्ता वाले सबमिशन सुनिश्चित करता है, जिससे कन्वर्ज़न दर और विश्वास बढ़ता है।**2. उन्नत डेटा प्रोसेसिंग**बेजोड़ सटीकता के साथ पहचान डेटा निकालें और मान्य करें।**डेटा निष्कर्षण** — अत्याधुनिक तकनीक सभी प्रमुख फ़ील्ड को संसाधित करती है:| क्षमता | विवरण |
| - | - |
| **फ़ील्ड निष्कर्षण** | पूरा नाम, जन्म तिथि, दस्तावेज़ संख्या, जारी/समाप्ति तिथियां, राष्ट्रीयता, और बहुत कुछ |
| **OCR** | टेक्स्ट के लिए उच्च-सटीक ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन |
| **MRZ पार्सिंग** | मशीन-रीडेबल ज़ोन पार्सिंग और बारकोड डिकोडिंग |**डेटा सत्यापन**:* निरंतरता के लिए विज़ुअल ज़ोन, MRZ और बारकोड के बीच डेटा का मिलान करता है
* विसंगतियों का पता लगाने के लिए प्रारूप और पैटर्न मिलान
* आधिकारिक सत्यापन के लिए सरकारी डेटाबेस (जहाँ अनुमति हो) में रीयल-टाइम क्वेरी> [!NOTE]
>
> *यह क्यों महत्वपूर्ण है*: व्यापक डेटा प्रोसेसिंग सटीकता सुनिश्चित करती है और त्रुटियों को समाप्त करती है, जिससे आपको प्रत्येक सत्यापन में विश्वास मिलता है।**3. उन्नत विश्लेषण**हमारा AI-संचालित सिस्टम व्यापक जाँच करता है:- दस्तावेज़ प्रामाणिकता सत्यापन
- छेड़छाड़ का पता लगाना और छवि अखंडता विश्लेषण
- सुरक्षा सुविधा सत्यापन (होलोग्राम, वॉटरमार्क, आदि)
- प्रमाणित डेटाबेस के विरुद्ध टेम्पलेट मिलान**दस्तावेज़ लाइवनेस डिटेक्शन** निम्नलिखित से होने वाली धोखाधड़ी को रोकता है:| अटैक का प्रकार | विवरण |
| - | - |
| **स्क्रीन कैप्चर** | स्क्रीन से फ़ोटो लिए गए डिजिटल दस्तावेज़ |
| **स्क्रीन रीप्ले** | स्क्रीन पर प्रदर्शित दस्तावेज़ों की तस्वीरें |
| **मुद्रित प्रतियां** | मूल दस्तावेज़ों के भौतिक पुनरुत्पादन |
| **परिवर्तित पोर्ट्रेट** | बदली गई या संपादित तस्वीरों वाले छेड़छाड़ किए गए दस्तावेज़ |**4. सहज परिणाम और इंटीग्रेशन**लचीले डिलीवरी विकल्पों के साथ तुरंत कार्रवाई योग्य इनसाइट्स प्राप्त करें।**रीयल-टाइम परिणाम**:| चैनल | विवरण |
| - | - |
| **डैशबोर्ड** | सहज डैशबोर्ड के माध्यम से तत्काल अपडेट |
| **webhook** | स्वचालित वर्कफ़्लो के लिए त्वरित webhook सूचनाएं |
| **REST API** | आपके मौजूदा सिस्टम में सहज इंटीग्रेशन |**व्यापक रिपोर्टिंग**:* सत्यापन परिणामों और साक्ष्यों के साथ विस्तृत PDF रिपोर्ट
* अनुपालन और रिकॉर्ड-कीपिंग के लिए ऑडिट ट्रेल्स
* आपकी परिचालन आवश्यकताओं के अनुरूप अनुकूलन योग्य विकल्प> [!NOTE]
>
> *यह क्यों महत्वपूर्ण है*: तेज़, सुलभ परिणाम आपकी टीम को एक सुरक्षित, ऑडिट योग्य प्रक्रिया बनाए रखते हुए तेज़ी से कार्रवाई करने में सक्षम बनाते हैं।***## दस्तावेज़ आवश्यकताएँइष्टतम सत्यापन सफलता के लिए, दस्तावेज़ों को इन मानकों को पूरा करना होगा:#### सामान्य आवश्यकताएँ- सरकार द्वारा जारी और अपनी कॉन्फ़िगर की गई वैधता अवधि के भीतर मान्य
- भौतिक रूप से बरकरार (विवरण को अस्पष्ट करने वाली कोई क्षति, खरोंच या दाग नहीं)
- सभी महत्वपूर्ण जानकारी (पूरा नाम, जन्म तिथि, MRZ, आदि) स्पष्ट रूप से पठनीय
- सभी सबमिट किए गए दस्तावेज़ों में सुसंगत डेटा#### छवि आवश्यकताएँ- मूल, रीयल-टाइम फ़ोटो (कोई स्क्रीनशॉट, स्कैन या डिजिटल प्रतियां नहीं)
- समर्थित प्रारूप: JPG, JPEG, PNG, PDF
- अधिकतम फ़ाइल आकार: 5MB
- सभी दस्तावेज़ कोने दिखाई देने वाली पूर्ण-रंगीन छवि
- चकाचौंध, छाया, डिजिटल संपादन या हेरफेर से मुक्त
- भौतिक दस्तावेज़ आवश्यक हैं (डिजिटल आईडी केवल चुनिंदा क्षेत्रों में समर्थित हैं जहाँ उन्हें आधिकारिक रूप से मान्यता प्राप्त है)## देश और दस्तावेज़ के प्रकार के अनुसार अतिरिक्त सेटिंग्सकंसोल से सीधे प्रति देश और दस्तावेज़ प्रकार के अनुसार विस्तृत नियम कॉन्फ़िगर करें। ये नियंत्रण आपको अपनी अनुपालन आवश्यकताओं के अनुसार स्वीकृति मानदंड और ट्रांसक्रिप्शन प्राथमिकताओं को अनुकूलित करने की सुविधा देते हैं।![समानता थ्रेशोल्ड और स्वीकृति नियमों के लिए Didit चेहरा मिलान उन्नत सेटिंग्स पैनल](https://mintcdn.com/didit-0f962782/z6T2GHM4Zh-iSj-K/images/id-additional-settings.jpeg?fit=max\&auto=format\&n=z6T2GHM4Zh-iSj-K\&q=85\&s=4238b10a404795a61926fbdf1a3adc20)* **समाप्ति मोड**: बीती हुई समाप्ति तिथि वाले दस्तावेज़ों को संभालने का तरीका चुनें।
  * **समय-सीमा समाप्त दस्तावेज़ों को अस्वीकार करें**: यदि दस्तावेज़ की समाप्ति तिथि आज से पहले की है, तो इसे समय-सीमा समाप्त के रूप में चिह्नित करें और अस्वीकार करें।
  * **समय-सीमा समाप्त दस्तावेज़ों को अनुमति दें**: बीती हुई समाप्ति तिथि वाले दस्तावेज़ों को फ़्लैग या ब्लॉक न करें।
* **पसंदीदा वर्ण प्रारूप**: चुनें कि निकाले गए नामों और फ़ील्ड को कैसे सामान्यीकृत किया जाना चाहिए।
  * **लैटिन वर्णों (A–Z) को प्राथमिकता दें**: उदाहरण: "Mohammed"
  * **मूल लिपि (गैर-लैटिन) को प्राथमिकता दें**: उदाहरण: "محمد"
* **क्षेत्रीय समर्थन और उपप्रकार**: क्षेत्र के अनुसार दस्तावेज़ों को सक्षम करें और जब किसी दस्तावेज़ के प्रकार में कई विविधताएँ हों, तो स्वीकार्य उपप्रकार निर्दिष्ट करें।
  * उदाहरण: United States के ड्राइविंग लाइसेंस के लिए, उन सटीक उपप्रकारों का चयन करें जिन्हें आप स्वीकार करते हैं (उदा., Arizona Commercial Driver License, Indiana Operator License (REAL ID), New York Enhanced Driver License, आदि)।
  * कई वेरिएंट को तेज़ी से शामिल/बाहर करने के लिए "स्वीकृत उपप्रकार" नियंत्रण का उपयोग करें (उदा., "128 चयनित")।> सुझाव: ये सेटिंग्स प्रति देश और दस्तावेज़ प्रकार पर लागू होती हैं, इसलिए आप कुछ बाज़ारों में सख्त हो सकते हैं जबकि अन्य में अधिक लचीले हो सकते हैं।


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